Sehen Sie, worauf Ihre Databricks-Jobs gelaufen sind – plus Dashboard-Blöcke mit eigenem Zeitraum

Neue Cluster- und Node-Details auf der Databricks-Job-Seite sowie Dashboard-Blöcke, die ihren eigenen Zeitraum behalten.

Sehen Sie, worauf Ihre Databricks-Jobs gelaufen sind

Die Databricks-Job-Seite zeigte bisher, was ein Job gekostet hat – aber nicht, worauf er gelaufen ist. Die Frage "Ist dieser Job überdimensioniert?" bedeutete also einen Abstecher in die Databricks-Konsole.

Der Overview-Tab auf der Job-Detailseite deckt jetzt beides ab – mit zwei neuen Bereichen:

• Unter Tasks erhält jeder Task eine eigene Karte: Gesamtausgaben, Anteil an den Kosten des Jobs, durchschnittliche Kosten pro Lauf, Anzahl der Läufe, durchschnittliche Dauer und die genutzte Compute-Ressource.
• Jobs Compute listet jede Cluster-Definition auf, die der Job verwendet hat: Node-Typen, Cores, Arbeitsspeicher, minimale und maximale Worker-Anzahl, Runtime und Pools. Daneben stehen jeweils die verursachten Kosten und deren Anteil an den Gesamtkosten des Jobs.

Die Seitenfilter wirken auf beide Bereiche: Wer nach Usage Group, Tag oder Cluster eingrenzt, grenzt damit auch die Kosten ein.

Dashboard-Blöcke mit eigenem Zeitraum

Ein Zeitraum, der für das gesamte Dashboard gilt, ist praktisch – bis ein Block einen anderen braucht. Ein 12-Monats-Trend neben den Zahlen des aktuellen Monats bedeutete bisher: zwei Dashboards.

Blöcke können jetzt den Zeitraum und die zeitliche Granularität des Dashboards überschreiben. Aktivieren Sie dazu im Block-Editor des Dashboards Override global date range oder Override global time grain. Auf dem Dashboard zeigt ein Block mit eigenem Zeitraum diesen in der Kopfzeile mit einem Kalender-Symbol an – so verwechselt ihn niemand mit dem Zeitraum des Dashboards.

Außerdem haben wir die Schnellauswahl für Zeiträume um Last quarter und Last year erweitert.

Wenn Sie Databricks-Jobs mit SELECT betreiben, werfen Sie einen Blick auf den neuen Overview-Tab – und sagen Sie uns, was Sie dort sonst noch sehen möchten.