การใช้งาน Databricks Trigger

Trigger nodes · เริ่มทำงานจากเหตุการณ์ · Databricks Trigger

เริ่ม workflow n8n เมื่อการรันงาน Databricks หรือการอัปเดตไปป์ไลน์เริ่มต้น สำเร็จ หรือล้มเหลว ตั้งค่า trigger การโพลหรือทางเลือก webhook

ใช้ node Databricks Trigger เพื่อตอบสนองต่อเหตุการณ์ใน ดาต้าบริคส์ และรวม Databricks เข้ากับแอปพลิเคชันอื่นๆ node เริ่ม workflow เมื่อการรันงาน Databricks หรือการอัพเดตไปป์ไลน์ Databricks เริ่มต้น สำเร็จ หรือล้มเหลว

Credentials

อ้างถึง Databricks credentials สำหรับคำแนะนำในการตั้งค่าการรับรองความถูกต้อง node ยอมรับ Databricks (token การเข้าถึง) และ Databricks OAuth2 API credentials

ตั้งค่า trigger

เพิ่มก Databricks Trigger node ไปยัง workflow
ชุด Authentication ถึง Access Token หรือ OAuth2 และเลือกข้อมูลประจำตัว สำหรับ OAuth2 หนังสือรับรองให้ตั้งค่า Grant Type ถึง Client Credentials (Service Principal) สำหรับบริการหลักหรือเพื่อ Authorization Code (User) สำหรับผู้ใช้ที่ลงชื่อเข้าใช้ อ้างถึง ใช้บริการหลัก .
ชุด Resource ถึง Job เพื่อดูการทำงานของงานหรือ Pipeline เพื่อดูการอัปเดตของไปป์ไลน์ Databricks
เลือกงานเข้า. Job หรือท่อส่งเข้า Pipeline . แต่ละฟิลด์มีสามโหมด:
- From List : เลือกจากพื้นที่ทำงาน พิมพ์เพื่อกรองตามชื่อ รายการไปป์ไลน์ยังตรงกับรหัสด้วย Databricks แสดงรายการเฉพาะงานตามข้อมูลประจำตัวของ credentials เท่านั้น CAN VIEW บน
- By ID : ใส่ไอดี รหัสงานเป็นจำนวนเต็ม เป็นต้น 281874479417551 . รหัสไปป์ไลน์คือ UUID เป็นต้น 8199cd89-e2f5-4169-a6aa-656a24c8886d.
- By URL : วาง URL ของหน้าจาก Databricks เป็นต้น https://<your-workspace>/jobs/<job-id> หรือ https://<your-workspace>/pipelines/<pipeline-id> . node ยังยอมรับรูปแบบแฮชของทั้งสองหน้า เช่น https://<your-workspace>/?o=<workspace-id>#job/<job-id> และ https://<your-workspace>/?o=<workspace-id>#joblist/pipelines/<pipeline-id>.
เลือก Events ที่เริ่มต้น workflow อ้างถึง กิจกรรม .
เก็บ Simplify เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่อธิบายไว้ใน เอาท์พุต . ปิดเพื่อรับวัตถุ Databricks แบบดิบ
ภายใต้ Poll Times ให้เลือกแบบสำรวจ Mode เพื่อกำหนดความถี่ที่ trigger จะตรวจสอบ Databricks ค่าเริ่มต้นคือ Every Minute . อ้างถึง trigger โพลล์อย่างไร .
เลือก Fetch Test Event เพื่อตรวจสอบการตั้งค่า อ้างถึง ทดสอบ trigger .
เผยแพร่ workflow

กิจกรรม

trigger เริ่ม workflow หนึ่งครั้งสำหรับแต่ละเหตุการณ์ของการเรียกใช้หรือการอัปเดตแต่ละครั้ง จะไม่รายงานการทำงานหรือการอัปเดตอีกครั้งหลังจากที่รายงานว่าเสร็จสิ้นแล้ว เช่น หลังจากการซ่อมแซมการดำเนินงาน

งานกิจกรรม (Job events)

มีจำหน่ายเมื่อ Resource คือ Job . การเลือกเริ่มต้นคือ Run Failed และ Run Succeeded.

Run Failed : การวิ่งจบลงด้วยผลลัพธ์ใดๆ ที่ไม่ใช่ความสำเร็จเต็มที่ ซึ่งรวมถึงการรันที่ถูกยกเลิก ข้าม และล้มเหลวบางส่วน ( SUCCESS_WITH_FAILURES).
Run Started : trigger เห็นการทำงานใหม่
Run Succeeded : การวิ่งจบลงด้วยความสำเร็จทุกงาน รหัสการสิ้นสุดคือ SUCCESS.

การดำเนินการที่เริ่มต้นและสิ้นสุดระหว่างการสำรวจความคิดเห็นสองครั้งจะสร้างสองรายการในการดำเนินการเดียวกันเมื่อคุณเลือกทั้งสองอย่าง Run Started และเหตุการณ์สุดท้ายของมัน ทั้งสองรายการจะมีกำหนดเวลาเสร็จเหมือนกัน

เหตุการณ์ไปป์ไลน์ (Pipeline events)

มีจำหน่ายเมื่อ Resource คือ Pipeline . การเลือกเริ่มต้นคือ Update Completed และ Update Failed.

Update Completed : การอัปเดตดำเนินไปจนเสร็จสิ้น
Update Failed : การอัปเดตล้มเหลวหรือ Databricks ยกเลิก การหยุดไปป์ไลน์จะยกเลิกการอัปเดตที่ทำงานอยู่ ดังนั้นการหยุดจะทำให้เกิดเหตุการณ์นี้
Update Started : trigger เห็นการอัปเดตใหม่ของไปป์ไลน์

ท่อต่อเนื่อง (Continuous pipelines)

ไปป์ไลน์ต่อเนื่องจะเรียกใช้การอัปเดตหนึ่งครั้งจนกว่าคุณจะหยุดการอัปเดต Update Completed ไม่เคยเกิดขึ้นเพื่อมัน Update Started เกิดขึ้นเมื่อไปป์ไลน์เริ่มต้นหรือรีสตาร์ท Update Failed เกิดขึ้นเมื่อการอัปเดตล้มเหลวหรือเมื่อคุณหยุดไปป์ไลน์ อ้างถึง ดูท่อส่งผ่านงาน เพื่อเป็นแนวทางในการรับสัญญาณความสมบูรณ์

เอาท์พุต

ด้วย Simplify บน แต่ละรายการจะมีคีย์ระดับบนสุดเหมือนกันสำหรับทรัพยากรทั้งสอง: event วัตถุที่ถูกเฝ้าดู ( job หรือ pipeline ) การรันหรือการอัปเดต result และ timing. result ไม่มีอยู่ Run Started และ Update Started . node ปล่อยคีย์ที่ไม่มีค่า

ผลผลิตงาน (Job output)

สนาม	ความคุ้มค่า
`event`	`runStarted`, `runSucceeded` หรือ `runFailed`.
`job.id`	รหัสงาน
`run.id`	รหัสการรัน ส่งต่อให้ที่ Get Run หรือ Get Run Output การทำงานของ node Databricks เช่นเดียวกับใน ตัวอย่าง: แจ้งเตือนเมื่อการดำเนินการงานล้มเหลว .
`run.name`	ชื่อวิ่ง.
`run.url`	URL ของเพจที่รันใน Databricks
`run.trigger`	สิ่งที่เริ่มต้นการวิ่งเช่น `ONE_TIME`.
`run.creator`	ผู้ใช้หรือบริการหลักที่สร้างการเรียกใช้
`run.parameters`	parameter งานของการรันเป็นคู่ชื่อและค่า parameter ที่ไม่มีค่าจะแสดงค่าเริ่มต้น
`result.state`	สถานะของวงจรชีวิต `TERMINATED` สำหรับการวิ่งที่เสร็จสิ้นแล้ว
`result.code`	ตัวอย่างเช่นรหัสการเลิกจ้าง `SUCCESS`, `SUCCESS_WITH_FAILURES`, `CANCELED` หรือ `RUN_EXECUTION_ERROR`.
`result.type`	ประเภทการเลิกจ้าง เป็นต้น `SUCCESS` หรือ `CLIENT_ERROR`.
`result.message`	ข้อความการสิ้นสุด หายไปเมื่อ Databricks ไม่ได้ให้อะไรเลย
`timing.startedAt`	เวลาเริ่มต้นใน UTC
`timing.endedAt`	เวลาสิ้นสุดใน UTC ขาดไปในขณะที่การวิ่งยังคงดำเนินต่อไป
`timing.durationMs`	ระยะเวลาการทำงานเป็นมิลลิวินาที ขาดไปในขณะที่การวิ่งยังคงดำเนินต่อไป
`timing.queuedMs`	เวลาที่รันรออยู่ในคิว หน่วยเป็นมิลลิวินาที

A Run Failed รายการมีลักษณะดังนี้:

{
	"event": "runFailed",
	"job": { "id": 281874479417551 },
	"run": {
		"id": 41847992357943,
		"name": "nightly-etl",
		"url": "https://adb-example.cloud.databricks.com/?o=1234567890#job/281874479417551/run/41847992357943",
		"trigger": "ONE_TIME",
		"creator": "service-principal@example.com",
		"parameters": { "fail": "true" }
	},
	"result": {
		"state": "TERMINATED",
		"code": "RUN_EXECUTION_ERROR",
		"type": "CLIENT_ERROR",
		"message": "Task main failed with message: Workload failed, see run output for details."
	},
	"timing": {
		"startedAt": "2026-09-01T13:37:18.171Z",
		"endedAt": "2026-09-01T13:37:58.640Z",
		"durationMs": 40469,
		"queuedMs": 14111
	}
}

เอาท์พุทไปป์ไลน์ (Pipeline output)

สนาม	ความคุ้มค่า
`event`	`updateStarted`, `updateCompleted` หรือ `updateFailed`.
`pipeline.id`	รหัสไปป์ไลน์
`pipeline.name`	ชื่อไปป์ไลน์ หายไปเมื่อเหตุการณ์ Databricks ไม่มีการดำเนินการ
`pipeline.url`	URL ของหน้าไปป์ไลน์ใน Databricks
`update.id`	รหัสอัปเดต
`update.url`	URL ของหน้าอัปเดตใน Databricks
`result.state`	`COMPLETED`, `FAILED` หรือ `CANCELED`.
`result.message`	ข้อความของเหตุการณ์ Databricks เป็นต้น `Update 01ee1d is COMPLETED.`.
`result.errors`	ข้อยกเว้นของการอัพเดตที่ล้มเหลว แต่ละรายการก็มี `type`, `code`, `sqlState`, `message` และ `stack` ที่ไหน `stack` รายการ `class`, `method`, `file` และ `line` สำหรับแต่ละเฟรม ขาดงานเมื่องานไม่มีข้อยกเว้น
`timing.startedAt`	เวลาของเหตุการณ์บนเครื่องบินครั้งแรกที่ trigger เห็นสำหรับการอัปเดต หายไปเมื่อ trigger เห็นเฉพาะเหตุการณ์สุดท้าย เช่น เมื่อการอัปเดตทำงานอยู่แล้วเมื่อคุณเผยแพร่ workflow
`timing.runningAt`	เวลาที่การอัปเดตถึง `RUNNING` รัฐ หายไปเมื่อ trigger ไม่เห็นเหตุการณ์นั้น
`timing.endedAt`	เวลาของเหตุการณ์สุดท้าย ขาดเมื่อ Update Started.
`timing.durationMs`	`endedAt` ลบ `runningAt` ในหน่วยมิลลิวินาที ขาดเมื่อ `runningAt` ไม่อยู่

อ Update Completed รายการมีลักษณะดังนี้:

{
	"event": "updateCompleted",
	"pipeline": {
		"id": "8199cd89-e2f5-4169-a6aa-656a24c8886d",
		"name": "orders-ingest",
		"url": "https://adb-example.cloud.databricks.com/pipelines/8199cd89-e2f5-4169-a6aa-656a24c8886d"
	},
	"update": {
		"id": "01ee1dae-da54-415a-aba8-0c8b0de503f1",
		"url": "https://adb-example.cloud.databricks.com/pipelines/8199cd89-e2f5-4169-a6aa-656a24c8886d/updates/01ee1dae-da54-415a-aba8-0c8b0de503f1"
	},
	"result": {
		"state": "COMPLETED",
		"message": "Update 01ee1d is COMPLETED."
	},
	"timing": {
		"startedAt": "2026-09-01T14:20:31.066Z",
		"runningAt": "2026-09-01T14:20:31.066Z",
		"endedAt": "2026-09-01T14:20:35.738Z",
		"durationMs": 4672
	}
}

ผลผลิตดิบ (Raw output)

ด้วย Simplify off แต่ละรายการคือ object ที่ Databricks ส่งคืน บวกด้วย event ที่สำคัญ สำหรับงาน นี่คือการทำงานตามที่ Jobs API แสดงรายการ สำหรับไปป์ไลน์นี่คือ update_progress เหตุการณ์ตามที่ Pipelines API แสดงรายการ อ้างถึง รายการทำงาน และ แสดงรายการเหตุการณ์ไปป์ไลน์ ในการอ้างอิง Databricks API

trigger โพลล์อย่างไร

node จะตรวจสอบ Databricks ตามกำหนดเวลา Poll Times . เหตุการณ์จะเข้าสู่ workflow สูงสุดหนึ่งช่วงการสำรวจความคิดเห็นหลังจากที่เหตุการณ์ดังกล่าวเกิดขึ้น อ้างถึง รับกิจกรรมภายในไม่กี่วินาทีด้วย webhook ถ้ามันช้าเกินไป

ครั้งแรกที่คุณเผยแพร่ workflow trigger จะเริ่มต้นจากช่วงเวลานั้น สำหรับงาน จะไม่รายงานการดำเนินการที่เริ่มต้นก่อนหน้านี้ สำหรับไปป์ไลน์ จะยังคงรายงานการสิ้นสุดของการอัปเดตที่ทำงานอยู่แล้วเมื่อคุณเผยแพร่ โดยไม่มี timing.startedAt, timing.runningAt หรือ timing.durationMs.
เมื่อคุณยกเลิกการเผยแพร่และเผยแพร่อีกครั้ง trigger จะดำเนินการต่อจากจุดที่หยุดและรายงานสิ่งที่เกิดขึ้นในขณะที่ workflow ยังคงไม่ถูกเผยแพร่ เมื่อคุณเปลี่ยนงานหรือไปป์ไลน์หรือเปลี่ยน Resource มันเริ่มต้นใหม่ตั้งแต่วินาทีนั้น
trigger ยังคงรายงานการทำงานหรือการอัปเดตที่ Databricks แสดงรายการล่าช้า และรายงานครั้งเดียว โดยจะรายงานการวิ่งระยะยาวเมื่อการวิ่งสิ้นสุดลง ไม่ว่าการวิ่งจะใช้เวลานานเท่าใดก็ตาม
หากงานเริ่มต้นมากกว่า 1,000 รันระหว่างสองโพล trigger จะรายงาน 1,000 รันล่าสุดและเขียนคำเตือนไปยังบันทึก n8n
ทุกโพลจะส่งคำขอไปยัง Databricks อย่างน้อยหนึ่งครั้ง Every Minute มีคำขออย่างน้อย 1,440 คำขอต่อวันสำหรับแต่ละ trigger node การสำรวจความคิดเห็นที่ไม่พบสิ่งใดจะไม่สร้างการดำเนินการ สำหรับงานที่ทำงานวันละไม่กี่ครั้ง Every X ด้วยเวลา 10 หรือ 15 นาทีก็เพียงพอแล้ว ไปป์ไลน์โพลจะอ่านทุกเหตุการณ์ในหน้าต่าง ไม่เพียงแต่อัปเดตกิจกรรมเท่านั้น ดังนั้นไปป์ไลน์ที่ไม่ว่างจะมีค่าใช้จ่ายสำหรับแต่ละโพลมากกว่างาน

ทดสอบ trigger

เลือก Fetch Test Event เพื่อสั่งงานไกปืนด้วยมือหนึ่งครั้ง สำหรับงาน node จะอ่านการรัน 25 ครั้งล่าสุด การวิ่งแต่ละครั้งจะให้หนึ่งรายการ: Run Started ในขณะที่มันทำงานหรือเหตุการณ์สุดท้ายเมื่อมันเสร็จสิ้น สำหรับไปป์ไลน์ node จะอ่านเหตุการณ์ 100 เหตุการณ์ล่าสุดและส่งกลับเหตุการณ์การอัปเดตที่อยู่ในเหตุการณ์เหล่านั้น การอัปเดตสามารถให้ทั้งจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุด node แสดงรายการที่เก่าที่สุดก่อนและเก็บเฉพาะเหตุการณ์ในของคุณ Events การเลือก การทดสอบจะไม่ส่งคืนสิ่งใดเลยเมื่อไม่มีการรันหรืออัปเดตที่ตรงกัน เช่น เมื่อคุณเลือกเท่านั้น Run Started และไม่มีการวิ่งใดเกิดขึ้น การทดสอบจะไม่เปลี่ยนแปลงสิ่งที่ workflow เผยแพร่รายงานในภายหลัง

ใช้บริการหลัก

trigger จะทำงานโดยไม่มีใครดูแลตราบใดที่ workflow ยังคงเผยแพร่ ดังนั้นให้ใช้ credentials ที่เป็นของบริการหลัก นั่นเป็นอัน OAuth2 หนังสือรับรองด้วย Grant Type ตั้งค่าเป็น Client Credentials (Service Principal) . credentials ที่เชื่อมโยงกับบุคคลจะหยุดทำงานเมื่อบุคคลนั้นออกหรือเพิกถอนความยินยอม อ้างถึง การใช้ OAuth2 (บริการหลัก) สำหรับขั้นตอนการตั้งค่า ติดตามวันหมดอายุของความลับ trigger จะหยุดลงเมื่อความลับหายไป

Grant CAN VIEW

ความต้องการข้อมูลประจำตัวของข้อมูลประจำตัว CAN VIEW ในแต่ละงานหรือไปป์ไลน์ที่คุณรับชม เป็นระดับสิทธิ์ต่ำสุดสำหรับทั้งคู่ หากต้องการให้งาน ให้เปิดงานใน Databricks แล้วเลือก แก้ไขสิทธิ์ (Edit permissions) ใน รายละเอียดงาน (Job details) บานหน้าต่าง เลือกผู้ใช้หรือบริการหลัก ตั้งค่าสิทธิ์เป็น Can View จากนั้นเลือก Add และ Save . สำหรับไปป์ไลน์ ให้อนุญาตในการตั้งค่าสิทธิ์ของไปป์ไลน์ อ้างถึงเอกสารประกอบของ Databricks สิทธิ์ในการทำงาน และ รายการควบคุมการเข้าถึงไปป์ไลน์ . ที่ สิทธิ์ Databricks ที่จำเป็น ตารางแสดงรายการสิทธิ์อื่น ๆ ที่ต้องการ credentials

รับกิจกรรมภายในไม่กี่วินาทีด้วย webhook

trigger โพล ดังนั้นเหตุการณ์จะเข้าสู่ workflow จนถึงหนึ่งช่วงเวลาโพลหลังจากที่มันเกิดขึ้น หากคุณต้องการงานภายในไม่กี่วินาที ให้ Databricks ผลักดันงานดังกล่าวไปที่ a Webhook node แทน การแจ้งเตือนงานของ Databricks สามารถเรียก webhook เมื่อการรันเริ่มต้น สำเร็จ หรือล้มเหลว ไปป์ไลน์ไม่สามารถส่ง webhooks ได้ อ้างถึง ดูท่อส่งผ่านงาน .

ก่อนที่คุณจะเริ่ม:

ผู้ดูแลระบบพื้นที่ทำงาน Databricks ต้องสร้างปลายทางการแจ้งเตือน Databricks ไม่ได้ลงนามใน payload ดังนั้นชื่อผู้ใช้และรหัสผ่านการตรวจสอบสิทธิ์พื้นฐานบน node Webhook จึงเป็นเพียงการตรวจสอบเท่านั้น
payload เก็บเฉพาะ ID เท่านั้น ดังนั้น workflow จะอ่านการรันด้วย node Databricks
เอกสาร Databricks ไม่ต้องลองซ้ำ ดังนั้นให้เก็บ node Databricks Trigger ไว้เป็นทางเลือกสำหรับเหตุการณ์ที่ไม่ได้รับ
Databricks ต้องเข้าถึงอินสแตนซ์ n8n ของคุณผ่าน HTTPS สำหรับอินสแตนซ์ที่โฮสต์เองหลังไฟร์วอลล์ ให้อนุญาตช่วง IP ขาออกของ Databricks ที่แสดงอยู่ภายใต้ ข้อกำหนดด้านเครือข่าย (Networking requirements) บน ปลายทางการแจ้งเตือน หน้า

วิธีตั้งค่า:

ใน n8n ให้เพิ่ม a Webhook node ชุด HTTP Method ถึง POST . ชุด Authentication ถึง Basic Auth และสร้าง Basic Auth หนังสือรับรองด้วย User และก Password . เก็บ Respond ที่ Immediately . คัดลอก Production URL.
เพิ่มก Databricks node หลัง node Webhook ชุด Resource ถึง Job และ Operation ถึง Get Run . ชุด Run ถึง By ID และป้อน expression {{ $json.body.run.run_id }} . node ส่งคืนการทำงานแบบเต็มด้วย run_state, run_result และ run_error_message . อ้างถึง รับการเรียกใช้ .
เผยแพร่ workflow
ใน Databricks ผู้ดูแลระบบพื้นที่ทำงานจะสร้างปลายทาง เลือกชื่อผู้ใช้ของคุณในแถบด้านบนจากนั้น Settings . ใน ผู้ดูแลระบบพื้นที่ทำงาน (Workspace admin) ส่วนให้เปิดไฟล์ Notifications แท็บแล้วเลือก Manage . เลือก เพิ่มปลายทาง (Add destination) , เลือก Webhook ป้อน URL ที่ใช้งานจริง และป้อน User และ Password จากขั้นตอนที่ 1 เลือก Create . อ้างถึง จัดการปลายทางการแจ้งเตือน .
ในงานเปิด รายละเอียดงาน (Job details) บานหน้าต่างและเลือก แก้ไขการแจ้งเตือน (Edit notifications) ภายใต้ การแจ้งเตือนงาน (Job notifications) . เลือก เพิ่มการแจ้งเตือน (Add notification) , เลือกปลายทางใน Destination และตรวจสอบ Start, Success หรือ Failure . เลือก Save . อ้างถึง เพิ่มการแจ้งเตือนเกี่ยวกับงาน .

จากนั้น Databricks จะส่งคำขอ POST หนึ่งคำขอสำหรับแต่ละเหตุการณ์ ร่างกายก็เข้ามา. $json.body:

{
	"event_type": "jobs.on_failure",
	"workspace_id": 1234567890,
	"run": { "run_id": 41847992357943 },
	"job": { "job_id": 281874479417551, "name": "nightly-etl" }
}

event_type คือ jobs.on_start, jobs.on_success, jobs.on_failure หรือ jobs.on_duration_warning_threshold_exceeded . ทำเครื่องหมายเฉพาะช่องที่คุณต้องการใน Databricks หรือสาขา $json.body.event_type ด้วย If node งานสามารถแจ้งเตือนปลายทางได้สูงสุดสามแห่งสำหรับกิจกรรมแต่ละประเภท

ดูท่อส่งผ่านงาน

ที่ Pipeline ทรัพยากรจะเฝ้าดูทุกการอัปเดตของไปป์ไลน์ Databricks ไม่ว่าจะเริ่มต้นอะไรก็ตาม ในสามกรณี ดูงานแทน

ไปป์ไลน์ทำงานเป็นงานในงาน (The pipeline runs as a task in a job)

ดูงานเมื่อคุณใส่ใจงานโดยรวม เช่น เมื่องานอื่นเป็นไปตามงานไปป์ไลน์ งานจะเห็นเฉพาะการอัปเดตที่เริ่มต้นเท่านั้น ดูไปป์ไลน์เมื่อคุณต้องการข้อยกเว้นและสแต็กของการอัปเดตที่ล้มเหลว result.errors.

ท่อมีความต่อเนื่อง (The pipeline is continuous)

ไปป์ไลน์ต่อเนื่องไม่เคยสร้าง Update Completed . หากต้องการรับสัญญาณความสมบูรณ์ ให้รันจากงานที่ trigger พร้อมกับงานไปป์ไลน์ งานจะรันไปป์ไลน์เป็นการอัปเดตเดียวที่เสร็จสมบูรณ์ Run Succeeded ในงานและ Update Completed บนไปป์ไลน์เกิดขึ้นทั้งคู่ ไปป์ไลน์จะประมวลผลข้อมูลเมื่องานรัน ไม่ใช่อย่างต่อเนื่อง

คุณต้องการกิจกรรมภายในไม่กี่วินาที (You need the event within seconds)

งานสามารถส่ง webhooks ได้ แต่ไปป์ไลน์ไม่สามารถส่งได้ งานที่มีงานไปป์ไลน์จะทำให้ไปป์ไลน์มีเส้นทาง webhook เข้ามา รับกิจกรรมภายในไม่กี่วินาทีด้วย webhook .

อ้างถึง งานไปป์ไลน์สำหรับงาน และ โหมด trigger กับโหมดไปป์ไลน์ต่อเนื่อง สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม

ปัญหาทั่วไป

trigger ไม่เริ่ม workflow (The trigger doesn't start the workflow)

ครั้งแรกที่คุณเผยแพร่ workflow trigger จะเริ่มจากช่วงเวลานั้น และไม่เล่นซ้ำการทำงานเก่าๆ เริ่มการทำงานใหม่หรืออัปเดตเพื่อทดสอบ
เปิด Executions รายการ โพลที่ล้มเหลวจะแสดงที่นั่นพร้อมกับข้อผิดพลาด Databricks
ตรวจสอบ Events การเลือก Run Started และ Update Started ไม่ได้ถูกเลือกตามค่าเริ่มต้น
ไปป์ไลน์ต่อเนื่องไม่เคยสร้าง Update Completed . อ้างถึง ดูท่อส่งผ่านงาน .
การวิ่งที่ยังคงดำเนินต่อไปจะก่อให้เกิดผลเท่านั้น Run Started . เหตุการณ์สุดท้ายจะตามมาเมื่อ Databricks รายงานว่าเสร็จสิ้นแล้ว
หนังสือรับรองหมดอายุแล้ว ข้อมูลลับหลักของบริการจะคงอยู่ได้ไม่เกิน 730 วัน และการเชื่อมต่อการเข้าสู่ระบบของผู้ใช้จะสิ้นสุดลงเมื่อ token การรีเฟรชหมดอายุ อ้างถึง ข้อมูลลับ OAuth หมดอายุ และ กำหนดค่าอายุการใช้งาน token .

งานหรือไปป์ไลน์ไม่อยู่ในรายการ (The job or pipeline isn't in the list)

Databricks แสดงรายการเฉพาะงานตามข้อมูลประจำตัวของ credentials เท่านั้น CAN VIEW บน การค้นหาจะสแกนงานหรือไปป์ไลน์ของพื้นที่ทำงานมากที่สุด 1,000 รายการแรก ใช้ By ID หรือ By URL แทนหรือให้ CAN VIEW ก่อน

ข้อผิดพลาดในการอนุญาต (Permission errors)

เมื่อข้อมูลประจำตัวขาดหายไป CAN VIEW , Databricks ปฏิเสธคำขอด้วย PERMISSION_DENIED . n8n แสดงข้อความ Databricks เป็นข้อผิดพลาด และเพิ่มหนึ่งในคำแนะนำเหล่านี้เป็นคำอธิบาย:

Grant Can View on the job to the user or service principal of the credential, then retry.

Grant Can View on the pipeline to the user or service principal of the credential, then retry.

คุณเห็นข้อผิดพลาดใน node เมื่อคุณเลือก Fetch Test Event . ใน workflow ที่เผยแพร่ แต่ละโพลที่ล้มเหลวจะปรากฏเป็นการดำเนินการที่ล้มเหลวใน Executions รายการ อ้างถึง ให้สิทธิ์ สามารถดูได้ .

รหัสงานหรือไปป์ไลน์ไม่ถูกต้อง (Invalid job or pipeline ID)

node ตรวจสอบ ID ก่อนที่จะเรียก Databricks:

Job ID must be a whole number : ใช้ ID ตัวเลขที่แสดงใน URL งานใน Databricks
Job ID is too large to send exactly : ไอดีด้านบน 9007199254740991 สูญเสียความแม่นยำใน JavaScript ดังนั้น node จึงไม่สามารถดูงานนี้ได้
Pipeline ID must be a UUID : ใช้ ID ที่แสดงใน URL ไปป์ไลน์ใน Databricks เป็นต้น 8199cd89-e2f5-4169-a6aa-656a24c8886d.

การตอบสนองที่ไม่คาดคิด (Unexpected response)

การแสดง n8n Databricks did not return a JSON list of job runs หรือ Databricks did not return a JSON list of pipeline events เมื่อ Host ในข้อมูลประจำตัวไม่ใช่ URL พื้นที่ทำงานของ Databricks ตรวจสอบ Host และลองอีกครั้ง