In vielen Data-Teams liegt der Fokus auf Datenmodellen, Transformationen und Tools – aber was oft zu spät kommt: die Frage nach der Orchestrierung.

Wann startet welcher Job?
Welche Abhängigkeiten gibt es?
Was passiert bei Fehlern oder Zeitüberschreitungen?
Und wie sieht eigentlich der Gesamtfluss aus?

Diese Fragen entscheiden darüber, ob ein Projekt robust läuft – oder manuelle Eingriffe und unklare Zustände zur Regel werden.

Mit Databricks Workflows (früher „Jobs“) bietet Databricks eine native Lösung zur zeit- und ereignisgesteuerten Ausführung von Notebooks, Python-Skripten und Delta Live Tables. Kein Airflow nötig, keine externen Tools – und trotzdem mit Features wie:

• Wiederholungen bei Fehlern

• Parameterübergabe zwischen Tasks

• Abhängigkeits-Logik

• Trigger via API oder Zeitplan

• Logging und Alerting

In diesem Artikel zeige ich dir, wie du Databricks Workflows richtig einsetzt – vom einfachen Notebook-Trigger bis zu robusten, modularen Pipelines mit klarer Fehlerbehandlung.

Was sind Databricks Workflows – und was können sie?

Databricks Workflows (ehemals „Jobs“) sind die integrierte Lösung von Databricks, um Code automatisch, geplant oder ereignisbasiert auszuführen.
Sie ersetzen externe Orchestrierungstools wie Airflow in vielen Fällen – und sind dabei tief in die Plattform eingebunden.

🔧 Was genau ist ein Workflow?

Ein Workflow besteht aus einem oder mehreren Tasks. Jeder Task kann z. B. sein:

• ein Notebook

• ein Python-Skript

• ein Spark-Submit-Job

• ein SQL Task

• ein Delta Live Table

• ein DBT Task

Die Tasks lassen sich über Abhängigkeiten (Upstream/Downstream) miteinander verknüpfen, können Daten über Parameter austauschen und werden zentral überwacht.

📦 Welche Komponenten gibt es?

🧪 Einfache Beispielstruktur

Wann solltest du Workflows nutzen?

• Für periodische Pipelines, z. B. täglich oder stündlich

• Um Abhängigkeiten zwischen Tasks sauber abzubilden

• Zur Integration von Delta Live Tables, DBT-Modellen und Python-Logik in einer Pipeline

Jobs vs. Pipelines: Struktur, Trigger & Parameter richtig nutzen

Ob du einen einfachen ETL-Job mit einem Notebook orchestrierst oder eine komplexe Kette aus Ingest, DBT-Transformationen und Validierungen aufbaust – die richtige Struktur entscheidet über Wartbarkeit und Wiederverwendbarkeit.

🧱 Einzeljob oder orchestrierter Workflow?

Databricks erlaubt dir zwei Ebenen der Steuerung:

💡 Auch Einzeljobs lassen sich später in größere Workflows überführen – Databricks speichert alles im selben Jobs-Modul.

🧠 Strukturieren mit Sinn

Ein gutes Task-Design sieht z. B. so aus:

Jeder Task ist eigenständig, gut benannt und klar abgegrenzt – so kannst du Fehler leichter zuordnen und gezielt neu starten.

🏁 Trigger: Was startet deinen Workflow?

Databricks unterstützt verschiedene Auslöser:

• Zeitplan: klassisch per Cron (z. B. 0 7 * * * für 7:00 Uhr täglich)

• Manuell: über die UI oder API

• API/Webhook: für Event-gesteuertes Ausführen, z. B. nach Upload oder Merge

• Nachgelagerter Trigger: z. B. "starte Job B, wenn Job A erfolgreich war"

💬 Für produktive Deployments empfiehlt sich eine Kombination aus Zeitplan + manuellem Trigger für Notfälle.

🧩 Parameter & dynamische Ausführung

Workflows werden mächtig, wenn du sie mit Laufzeitparametern steuerst:

dbutils.widgets.text("env", "dev")
env = dbutils.widgets.get("env")

Diese Parameter kannst du pro Task setzen – z. B.:

• env = prod

• table_name = customers

• run_type = full_load

So kannst du denselben Code für mehrere Use Cases verwenden – und das Deployment bleibt schlank.

Fehlerbehandlung, Retry-Logik & Alerts in Workflows

In einer orchestrierten Pipeline läuft nicht immer alles glatt. Verbindungen schlagen fehl, Datenquellen liefern Müll oder ein einzelner Task stürzt ab.
Entscheidend ist dann nicht, ob etwas schiefgeht – sondern wie stabil dein Workflow damit umgeht.

🧯 Fehlerverhalten pro Task steuern

Für jeden Task kannst du in Databricks definieren, wie sich der Workflow bei Fehlern verhalten soll:

💡 Typisches Pattern:

• Ingest darf maximal 3x versuchen

• Wenn Transformation fehlschlägt → Stopp

• Bei Qualitäts-Checks: lieber weitermachen + Alert schicken

🔁 Retry-Logik richtig einsetzen

Retries sind super – aber nur, wenn sie kontextsensitiv sind:

• Bei Netzwerkproblemen oder externen APIs oft sinnvoll

• Bei „echten“ Fehlern (z. B. falsch formatierten Daten) bringt Retry nichts

Empfehlung:

• Max. 2–3 automatische Versuche

• Exponentielles Backoff (sofern konfigurierbar)

• Logging der Fehlermeldungen bei jedem Versuch

🔔 Alerts & Monitoring

Kein Workflow ist fertig ohne Alerts. Databricks bietet:

• E-Mail-Benachrichtigungen (bei Success, Failure oder Timeout)

• Webhooks – z. B. an Slack, Microsoft Teams oder PagerDuty

• REST-API-Zugriff auf Job-Status und Laufzeitmetriken

Du kannst im Job definieren:

email_notifications:
  on_failure:
    - dein.name@firma.com
  on_success:
    - monitoring@firma.com

💡 Tipp: Nutze bei kritischen Pipelines differenzierte Alerts – z. B. nur bei echten Task-Fails, nicht bei manuell abgebrochenen Läufen.

Best Practices für modulare, skalierbare Orchestrierung

Ein funktionierender Workflow ist gut. Ein verständlicher, modularer und langfristig wartbarer Workflow ist besser.
Hier sind die bewährtesten Prinzipien, die sich in der Praxis mit Databricks Workflows durchgesetzt haben:

📦 1. Trenne technische und fachliche Aufgaben

• Ingest, Transformation, Validierung und Export sollten eigene Tasks sein

• So kannst du bei Fehlern gezielt neu starten und den Prozess analysieren

• Ein Task = ein Zweck – kein Monolith mit 800 Codezeilen

🧱 2. Nutze Parameter für Wiederverwendbarkeit

• Nutze dbutils.widgets oder CLI-Parameter, um denselben Workflow in unterschiedlichen Umgebungen laufen zu lassen (dev, prod)

• Auch Datumsbereiche, Tabelle oder Modus (full_load vs. incremental) lassen sich so steuern

🔄 3. DBT, DLT & Notebooks kombinieren

• Du musst dich nicht für einen Technik-Stack entscheiden

• Workflows funktionieren gut mit gemischten Tasks – z. B. Notebook für Ingest, DBT für Transformation, SQL für finalen Export

• So nutzt du das Beste aus allen Welten – ohne Brüche

🛑 4. Fehlerbehandlung bewusst gestalten

• Setze Retry nur da ein, wo es sinnvoll ist

• Nutze continue on failure nur mit Bedacht

• Lieber ein sauberer Stopp + Alert als stilles Versagen im Hintergrund

🔍 5. Dokumentiere und versioniere deine Workflows

• Halte die Workflow-Konfiguration im Git-Repo fest (job.yml oder bundle config)

• Schreibe mit, warum bestimmte Entscheidungen getroffen wurden (z. B. „DLT bewusst entkoppelt wegen CI/CD“)

• So bleibst du teamfähig – und sparst später viel Troubleshooting-Zeit

✅ Fazit

Mit Databricks Workflows kannst du komplexe Datenprozesse orchestrieren – ohne Airflow, ohne Glue, ohne Overhead.
Aber wie immer gilt: Power ohne Struktur führt zu Chaos.

Mit klaren Aufgaben, sinnvoller Fehlerbehandlung, gezieltem Einsatz von DBT & Co. und einem sauberen Deployment-Setup baust du Pipelines, die nicht nur laufen – sondern bleiben.