Databricks
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Databricks系统表如何帮助数据工程师实现高级可观察性
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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
在3 AM时，数据团队面临作业超时和管道未使用等问题。Databricks的系统表提供作业元数据和执行行为信息，帮助团队早期发现问题，提升可观察性和可靠性。该系统表支持跨工作区分析，便于监控管道健康和识别故障，成为数据工程师的重要工具。
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关键要点
- 在凌晨3点，数据团队面临作业超时和管道未使用等问题。
- Databricks的系统表提供作业元数据和执行行为信息，帮助团队早期发现问题。
- 系统表支持跨工作区分析，便于监控管道健康和识别故障。
- Databricks系统表是只读的，提供操作和可观察性数据，涵盖作业、管道、集群等。
- 系统表支持跨工作区分析，便于数据工程师分析工作负载行为和操作模式。
- 某些系统表使用SCD Type 2语义，保留完整的变更历史，支持配置审计和历史分析。
- Lakeflow系统表保存过去365天的数据，包含作业和管道的可观察性表。
- Lakeflow系统表的查询量迅速增长，标志着数据工程师对其的高度依赖。
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