Le code utilisé dans un notebook peut échouer pour une raison autre qu’un erreur de développement : fichier absent, API ne répondant pas, etc. Il peut donc être pertinent de relancer automatiquement un traitement en cas d’échec.
La documentation Databricks fournit un exemple de fonction, en Python ou en Scala, qui réalise ce mécanisme. Le code est bien sûr basé sur la fonction dbutils.notebook.run déjà présentée dans un précédent post.
Voici le code en Python, où un nombre d’essais maximum de 3 est paramétré par défaut :
# Errors in workflows thrown a WorkflowException.
def run_with_retry(notebook, timeout, args = {}, max_retries = 3):
num_retries = 0
while True:
try:
return dbutils.notebook.run(notebook, timeout, args)
except Exception as e:
if num_retries > max_retries:
raise e
else:
print "Retrying error", e
num_retries += 1
Et voici ce que l’on obtient à l’exécution. Attention à bien préciser le chemin relatif du notebook ainsi piloté, si celui-ci n’est pas situé au même niveau que le ce “master notebook”.
Attention à ne pas abuser de ce processus ! Il est essentiel de comprendre la nature des erreurs rencontrées et d’y apporter des réponses au travers du code.
