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Databricks के बारे में
Databricks Apache Spark पर निर्मित एक एकीकृत डेटा और AI प्लेटफॉर्म है, जो सहयोगी नोटबुक, Delta Lake स्टोरेज, MLflow मॉडल ट्रैकिंग और बड़े पैमाने पर डेटा इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो प्रदान करता है। यह AWS, GCP और Azure पर चलता है और इसका उपयोग डेटा इंजीनियरों, डेटा वैज्ञानिकों और ML इंजीनियरों द्वारा ETL पाइपलाइन से लेकर LLM फाइन-ट्यूनिंग तक हर चीज़ के लिए किया जाता है। Databricks ने Lakehouse आर्किटेक्चर का बीड़ा उठाया।
सामान्य समस्याएं
- क्लस्टर स्टार्टअप विफलताएं या टाइमआउट
- नोटबुक कर्नेल डिस्कनेक्शन
- Spark त्रुटियों के साथ जॉब रन विफलताएं
- Delta table मर्ज प्रदर्शन समस्याएं
- वर्कस्पेस प्रमाणीकरण त्रुटियां
समस्या निवारण सुझाव
- 1.घटनाओं के लिए status.databricks.com देखें
- 2.स्टार्टअप त्रुटियों के लिए क्लस्टर इवेंट लॉग की समीक्षा करें
- 3.जॉब विफलता विवरण के लिए Spark UI जांचें
- 4.VACUUM और OPTIMIZE के साथ Delta table को ऑप्टिमाइज़ करें
- 5.एडमिन कंसोल में वर्कस्पेस एक्सेस अनुमतियों को सत्यापित करें
24 घंटे का इतिहास
प्रतिक्रिया समय (ms)
घटना इतिहास
कोई घटना दर्ज नहीं — सब ठीक है!
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अन्य से तुलना करें
HTTP हेल्थ प्रोब से निगरानी
डेटा हर 2 मिनट में ताज़ा होता है। प्रतिक्रिया समय हमारे सर्वर से मापा जाता है।
संबंधित सेवाएं
सभी सेवाएं देखेंनिगरानी के लिए अन्य क्लाउड और डेव सेवाएँ
यह कैसे जाँचें कि Databricks डाउन है
- 1
लाइव स्थिति संकेतक देखें
इस पृष्ठ के शीर्ष पर स्थिति बैज देखें। यह Databricks की रीयल-टाइम स्थिति दिखाता है — चालू, ख़राब, आंशिक आउटेज या पूर्ण आउटेज।
- 2
प्रतिक्रिया समय ग्राफ की समीक्षा करें
प्रतिक्रिया समय चार्ट पर स्क्रॉल करें। अचानक स्पाइक या फ्लैट लाइन यह संकेत दे सकती है कि Databricks प्रदर्शन समस्याओं का सामना कर रहा है या पूरी तरह अनुपलब्ध है।
- 3
समुदाय रिपोर्ट देखें
उपयोगकर्ता रिपोर्ट गिनती और समस्या विवरण देखें। यदि कई उपयोगकर्ता एक साथ समस्याएं रिपोर्ट कर रहे हैं, तो समस्या Databricks की तरफ से है, आपकी नहीं।
- 4
घटना टाइमलाइन की समीक्षा करें
Databricks को प्रभावित करने वाली किसी भी सक्रिय या हाल ही में हल की गई घटनाओं के लिए घटना इतिहास अनुभाग देखें। यह गंभीरता, अवधि और स्थिति परिवर्तन दिखाता है।
- 5
आधिकारिक स्टेटस पेज पर जाएं
सेवा प्रदाता की सीधी घोषणाओं के लिए https://databricks.com या Databricks के आधिकारिक स्टेटस पेज पर जाएं।
- 6
वैकल्पिक एक्सेस तरीके आजमाएं
यदि Databricks डाउन लगे, तो ब्राउज़र कैश और DNS कैश साफ करें, अलग नेटवर्क (मोबाइल डेटा बनाम WiFi) पर स्विच करें, या स्थानीय नेटवर्क समस्याओं को बाहर करने के लिए VPN का उपयोग करें।
About Databricks Status
This page provides real-time status monitoring for Databricks. We check availability every 2 minutes using automated probes and official status page integrations, giving you an accurate picture of current service health.
Databricks is a cloud and developer service. We monitor its API endpoints, dashboard availability, and service health to detect outages, performance degradation, and deployment issues.
Common Databricks Issues
Cloud and developer platforms like Databricks can experience issues that impact development workflows. Common problems include:
- API endpoints returning errors or timeouts
- Dashboard and console not loading
- Deployment failures or build errors
- Authentication and access control issues
- Database connectivity problems
- Storage upload and download failures
- Webhook delivery delays or failures
What to Do When Databricks Is Down
- 1Check our status page to confirm Databricks is experiencing issues
- 2Try clearing your browser cache and cookies
- 3Switch to a different network (e.g. mobile data instead of WiFi)
- 4Restart your router or modem
- 5Try using a VPN to bypass regional issues
- 6Check Databricks's official social media channels for updates
- 7Wait 5–10 minutes and try again — most outages resolve quickly
How We Monitor Databricks
Our monitoring system continuously checks Databricks from multiple global locations to ensure accurate, real-time status detection.
- Automated checks every 2 minutes from distributed probe servers
- Response time measurement and latency trend analysis
- Incident detection with severity classification and timeline tracking
- Community-powered problem reports for additional signal
About Databricks Status
This page provides real-time status monitoring for Databricks. We check availability every 2 minutes using automated probes and official status page integrations, giving you an accurate picture of current service health.
Databricks is a cloud and developer service. We monitor its API endpoints, dashboard availability, and service health to detect outages, performance degradation, and deployment issues.
Common Databricks Issues
Cloud and developer platforms like Databricks can experience issues that impact development workflows. Common problems include:
- API endpoints returning errors or timeouts
- Dashboard and console not loading
- Deployment failures or build errors
- Authentication and access control issues
- Database connectivity problems
- Storage upload and download failures
Databricks की स्थिति कैसे जांचें
- 1Check our status page to confirm Databricks is experiencing issues
- 2Try clearing your browser cache and cookies
- 3Switch to a different network (e.g. mobile data instead of WiFi)
- 4Restart your router or modem
- 5Try using a VPN to bypass regional issues
Akousa स्थिति जाँचकर्ता का उपयोग क्यों करें
Akousa तेज़, विश्वसनीय और स्वतंत्र सेवा निगरानी प्रदान करता है ताकि आप हमेशा जान सकें कि कोई सेवा कब बंद है।
- Automated checks every 2 minutes from distributed probe servers
- Response time measurement and latency trend analysis
- Incident detection with severity classification and timeline tracking
- Community-powered problem reports for additional signal
आम Databricks समस्याएँ
जब Databricks में समस्या आती है, तो उपयोगकर्ता आमतौर पर निम्नलिखित में से एक या अधिक समस्याओं का सामना करते हैं। क्या देखना है यह जानने से आपको यह निर्धारित करने में मदद मिलती है कि समस्या आपकी तरफ़ से है या व्यापक आउटेज है।
- कनेक्शन टाइमआउट — सेवा प्रतिक्रिया देने में बहुत लंबा समय ले रही है, अक्सर सर्वर ओवरलोड या आपके और Databricks के बीच नेटवर्क भीड़ के कारण।
- धीमी लोडिंग या खराब प्रदर्शन — पेज, फीड, या कंटेंट आंशिक रूप से या सामान्य से बहुत धीमे लोड होते हैं, जो दर्शाता है कि Databricks सर्वर पर भारी लोड है।
- लॉगिन और प्रमाणीकरण विफलता — साइन इन करने में असमर्थ, "अमान्य क्रेडेंशियल" त्रुटियाँ आ रही हैं, या सही विवरण के बावजूद बार-बार लॉग आउट हो रहे हैं।
- त्रुटि पेज (500, 502, 503) — Databricks सर्वर त्रुटि कोड लौटा रहा है, जिसका मतलब है कि बैकएंड सेवाएँ विफल हो रही हैं या रखरखाव में हैं।
- क्षेत्रीय या आंशिक आउटेज — Databricks कुछ स्थानों पर काम कर रहा है लेकिन दूसरों पर नहीं, अक्सर CDN समस्याओं या स्थानीय इंफ्रास्ट्रक्चर समस्याओं के कारण।
जब Databricks डाउन हो तो क्या करें
अगर Databricks डाउन लगता है, तो व्यापक आउटेज मानने से पहले ये कदम उठाएँ। कई समस्याएँ आपकी तरफ़ से कुछ ही मिनटों में हल हो सकती हैं।
- 1आउटेज की पुष्टि करेंयह पुष्टि करने के लिए कि Databricks वास्तव में समस्याओं का सामना कर रहा है, इस स्थिति पेज को देखें। अगर हमारे मॉनिटर "ऑपरेशनल" दिखाते हैं, तो समस्या आपके डिवाइस या नेटवर्क तक सीमित हो सकती है।
- 2अपना इंटरनेट कनेक्शन जाँचेंअन्य वेबसाइट लोड करने का प्रयास करें। अगर कुछ भी लोड नहीं होता, तो राउटर रीस्टार्ट करें या WiFi से मोबाइल डेटा पर स्विच करें। एक त्वरित स्पीड टेस्ट पुष्टि कर सकता है कि आपका कनेक्शन समस्या है या नहीं।
- 3कैश और कुकीज़ साफ़ करेंपुराना कैश डेटा Databricks में त्रुटियाँ या लोड न होने का कारण बन सकता है। अपना ब्राउज़र कैश साफ़ करें, या Databricks को इनकॉग्निटो/प्राइवेट विंडो में खोलने का प्रयास करें।
- 4कोई अलग डिवाइस या नेटवर्क आज़माएँअगर Databricks आपके फ़ोन पर काम करता है लेकिन कंप्यूटर पर नहीं (या इसके विपरीत), तो समस्या संभवतः डिवाइस-विशिष्ट है। एक अलग नेटवर्क (VPN, मोबाइल हॉटस्पॉट) ISP-स्तर के ब्लॉक को बायपास कर सकता है।
- 5प्रतीक्षा करें और बाद में जाँचेंअधिकांश Databricks आउटेज 15-60 मिनट में हल हो जाते हैं। रियल-टाइम अपडेट के लिए इस पेज को बुकमार्क करें, या Databricks के ठीक होने पर तुरंत अलर्ट के लिए ब्राउज़र नोटिफिकेशन सक्षम करें।