Configuration de la diffusion en continu structurée Spark à l'aide de flux de travail

Vous pouvez configurer une tâche de diffusion en continu dans un flux de travail pour le traitement continu des données de flux.

Vous devez d'abord créer une tâche, puis ajouter une tâche Notebook ou Python à cette tâche pour commencer à utiliser les flux de travail avec la diffusion en continu dans Oracle AI Data Platform Workbench.

1. Naviguez jusqu'à votre espace de travail et cliquez sur Flux de travail.
2. Cliquez sur Créer une tâche.
3. Entrez un nom et une description pour votre travail.
4. Cliquez sur Parcourir et sélectionnez l'emplacement où enregistrer la tâche dans l'atelier Plate-forme de données d'intelligence artificielle. Cliquez sur Sélectionner.
5. Entrez 1 pour Nombre maximal d'exécutions concurrentes.
6. Cliquez sur Créer.
7. Cliquez sur le travail que vous venez de créer.
8. Cliquez sur Ajouter une tâche.
9. Indiquez un nom pour la tâche.
10. Sélectionnez Carnet ou Python pour Type de tâche.
11. Cliquez sur Parcourir et naviguez jusqu'au carnet ou au script Python à ajouter en tant que tâche de diffusion en continu. Cliquez sur Sélectionner.
12. Sélectionnez une grappe de calcul pour la tâche Notebook ou Python, si aucune n'est déjà attachée.
13. Cochez la case Diffusion en continu. La sélection de Streaming désactive la temporisation d'exécution et les dépendances de tâche en tant qu'options.
    
    

    

    
    
14. Sélectionnez le nombre de tentatives d'échec d'une tâche. Si vous sélectionnez plus de 0, vous devez également spécifier le temps d'attente de l'exécution de la tâche entre les nouvelles tentatives et si celles-ci doivent être tentées en cas de temporisation.
    
    

    

    
    
15. Cliquez sur Exécuter maintenant.

Une fois qu'une tâche Streaming est démarrée, elle continue de s'exécuter jusqu'à ce que vous l'arrêtiez manuellement. Lors d'une maintenance mensuelle régulière, la tâche Streaming est arrêtée et redémarrée par le service sans nécessiter aucune action de votre part.