Databricks
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新功能：Lakeflow Jobs 提供更高效的数据编排
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原文英文，约600词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Lakeflow Jobs（前称Databricks Workflows）近期更新了数据编排和工作流性能，界面更现代化，用户可更方便地监控任务执行时间，并选择隐藏或显示侧边栏。新增的部分运行和修复功能提升了调试效率，用户可选择特定任务执行以降低计算成本，同时SQL查询输出可作为参数，简化数据管道编排。
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关键要点
- Lakeflow Jobs（前称Databricks Workflows）近期更新了数据编排和工作流性能。
- Lakeflow Jobs是Lakeflow的内置编排工具，支持数据工程和ETL开发。
- 用户界面经过重新设计，提供更现代化的外观和更直观的操作体验。
- 新增的任务调色板提供快捷方式和搜索按钮，方便用户查找任务。
- 用户可以在右侧面板中轻松监控任务执行时间，快速识别数据管道问题。
- 用户可以选择隐藏或显示侧边栏的不同部分，使界面更简洁。
- 更新引入了更高级的数据管道编排控制，提升工作流效率。
- 部分运行功能允许用户选择特定任务执行，降低计算成本。
- 部分修复功能使用户能够快速调试失败的任务，而无需重新运行整个作业。
- SQL查询输出可以作为参数在Lakeflow Jobs中使用，简化数据管道编排。
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延伸问答
Lakeflow Jobs的主要功能是什么？
Lakeflow Jobs是Lakeflow的内置编排工具，支持数据工程和ETL开发。
Lakeflow Jobs的用户界面有哪些改进？
用户界面经过重新设计，提供更现代化的外观，新增任务调色板和搜索按钮，方便用户查找任务。
如何监控Lakeflow Jobs的任务执行时间？
用户可以在右侧面板中查看任务执行时间，快速识别数据管道问题。
Lakeflow Jobs如何降低计算成本？
通过部分运行功能，用户可以选择特定任务执行，避免重新运行整个作业，从而降低计算成本。
Lakeflow Jobs的新功能如何提升调试效率？
新增的部分修复功能允许用户快速调试失败的任务，而无需重新运行整个作业。
SQL查询输出在Lakeflow Jobs中有什么新用法？
SQL查询输出可以作为参数使用，简化数据管道编排，方便任务之间的参数传递。
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