`bundle` skupina příkazů

Note

Tyto informace platí pro Databricks CLI verze 0.205 a vyšší. Rozhraní příkazového řádku Databricks je ve veřejné ukázce.

Použití rozhraní příkazového řádku Databricks podléhá licenci Databricks a oznámení o ochraně osobních údajů Databricks, včetně všech ustanovení o využití.

Skupina bundle příkazů v rozhraní příkazového řádku Databricks obsahuje příkazy pro správu sad prostředků Databricks. Sady prostředků Databricks umožňují vyjádřit projekty jako kód a programově ověřovat, nasazovat a spouštět pracovní postupy Azure Databricks, jako jsou úlohy Azure Databricks, deklarativní kanály Sparku Lakeflow a zásobníky MLOps . Podívejte se na vysvětlení, co jsou balíčky prostředků Databricks.

Note

Příkazy balíčku používají nastavení databricks.yml pro ověřování, když jsou spuštěny ze složky balíčku. Pokud chcete spouštět příkazy balíčku s jiným ověřováním ve složce balíčku, zadejte konfigurační profil pomocí příznaku --profile (nebo -p) a nezadávejte --target.

Případně spusťte příkazy mimo složku balíčku, které nepotřebují stejné ověřování jako balíček.

Nasazení sady databricks

Nasaďte sadu do vzdáleného pracovního prostoru.

databricks bundle deploy [flags]

Cíl balíčku a identita

Pokud chcete sadu nasadit do konkrétního cíle, nastavte -t možnost (nebo --target) společně s názvem cíle deklarovaným v konfiguračních souborech sady. Pokud nejsou zadány žádné možnosti příkazu, použije se výchozí cíl deklarovaný v konfiguračních souborech sady. Například pro cíl deklarovaný s názvem dev:

databricks bundle deploy -t dev

Sadu je možné nasadit do několika pracovních prostorů, jako je vývoj, příprava a produkční pracovní prostory. V zásadě, vlastnost root_path určuje jedinečnou identitu balíčku, která má výchozí hodnotu ~/.bundle/${bundle.name}/${bundle.target}. Ve výchozím nastavení se proto identita sady skládá z identity deployeru, názvu sady a cílového názvu sady. Pokud jsou stejné napříč různými sadami, nasazení těchto sad bude vzájemně kolidovat.

Nasazení sady navíc sleduje prostředky, které vytvoří v cílovém pracovním prostoru, podle jejich ID jako stavu, který je uložen v systému souborů pracovního prostoru. Názvy prostředků se nepoužívají ke korelaci mezi nasazením sady prostředků a instancí prostředků, takže:

V případě, že prostředek v konfiguraci balíčku neexistuje v cílovém pracovním prostoru, je vytvořen.
Pokud prostředek v konfiguraci sady existuje v cílovém pracovním prostoru, aktualizuje se v pracovním prostoru.
Pokud se prostředek odebere z konfigurace sady prostředků, odebere se z cílového pracovního prostoru, pokud byl dříve nasazený.
Přidružení prostředku k sadě je možné zapomenout pouze v případě, že změníte název sady, cíl sady nebo pracovní prostor. Pomocí spuštění bundle validate můžete vytvořit souhrn obsahující tyto hodnoty.

Možnosti

--auto-approve

Přeskočte interaktivní schválení, která můžou být nutná pro nasazení.

-c, --cluster-id string

Přepište cluster v nasazení s daným ID clusteru.

--fail-on-active-runs

Selhání, pokud jsou v nasazení spuštěné úlohy nebo kanály.

--force

Vynucené přepsání ověření větve Git

--force-lock

Vynucení získání zámku nasazení

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad nasadí sadu s použitím konkrétního ID clusteru:

databricks bundle deploy --cluster-id 0123-456789-abcdef

Nasazení sady databricks

Příkazy související s nasazením

databricks bundle deployment [command]

Dostupné příkazy

bind – Vytvoření vazby prostředku definovaného sadou k existujícímu prostředku ve vzdáleném pracovním prostoru.
migrate – Migrujte balíček tak, aby využíval přímý nasazovací systém.
unbind – Zrušení vazby prostředku definovaného sadou ze vzdáleného prostředku

Vazba nasazení sady databricks

Propojte prostředky definované sadou prostředků s existujícími prostředky v pracovním prostoru Azure Databricks, aby se staly spravovanými sadami prostředků Databricks. Pokud svážete prostředek, stávající prostředek Azure Databricks v pracovním prostoru se aktualizuje podle konfigurace definované v balíčku, ke kterému je vázán, po dalším bundle deploy.

databricks bundle deployment bind KEY RESOURCE_ID [flags]

Vazba znovu nevytváří data. Pokud například byl použit kanál s daty v katalogu, můžete ho nasadit bez ztráty existujících dat. Kromě toho nemusíte například přepočítat materializované zobrazení, takže se kanály nemusí znovu spouštět.

Příkaz bind by měl být použit s příznakem --target . Vytvořte například spojení mezi produkčním nasazením a produkčním kanálem pomocí databricks bundle deployment bind --target prod my_pipeline 7668611149d5709ac9-2906-1229-9956-586a9zed8929.

Tip

Před spuštěním vazby je vhodné ověřit prostředek v pracovním prostoru.

Funkce 'Vazba' je podporována pro následující zdroje:

U prostředků podporovaných příkazem bundle generate automaticky svázat prostředek po jeho generování pomocí této možnosti --bind.

Argumenty

KEY

Klíč prostředku pro vytvoření vazby

RESOURCE_ID

ID existujícího prostředku, ke které se má vytvořit vazba

Možnosti

--auto-approve

Automaticky schválit vazbu místo výzvy

--force-lock

Vynucení získání zámku nasazení

Globální příznaky

Příklady

Příkaz přiřazuje prostředek hello_job jeho vzdálenému protějšku na pracovní ploše. Příkaz vypíše rozdíl a umožňuje odepřít vazbu prostředků, ale pokud je potvrzeno, všechny aktualizace definice úlohy v balíčku se použijí na odpovídající vzdálenou úlohu při dalším nasazení balíčku.

databricks bundle deployment bind hello_job 6565621249

Migrace nasazení sady databricks

Important

Tato funkce je experimentální.

Migrujte balíček z nasazovacího modulu Terraform na přímý nasazovací modul. Viz Migrace do přímého modulu nasazení. K dokončení migrace je nutné sadu nasadit.

Spuštěním příkazu databricks bundle planmůžete ověřit, že migrace proběhla úspěšně. Podívejte se na plán balíčku Databricks.

databricks bundle deployment migrate [flags]

Argumenty

None

Možnosti

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad migruje aktuální balíček pro použití modulu přímého nasazení:

databricks bundle deployment migrate

Zrušení vazby nasazení sady databricks

Odeberte propojení mezi prostředkem v sadě a jeho vzdáleným protějškem v pracovním prostoru.

databricks bundle deployment unbind KEY [flags]

Argumenty

KEY

Klíč prostředku k zrušení vazby

Možnosti

--force-lock

Vynucení získání zámku nasazení

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad zruší vazbu hello_job prostředku:

databricks bundle deployment unbind hello_job

Zničení sady databricks

Warning

Zničení sady trvale vymaže dříve nasazené úlohy, pipeline a artefakty v rámci sady. Tuto akci nejde vrátit zpátky.

Odstraňte úlohy, kanály, další prostředky a artefakty, které byly dříve nasazeny.

databricks bundle destroy [flags]

Note

Identita sady se skládá z názvu sady, cíle sady a pracovního prostoru. Pokud jste některou z těchto možností změnili a pokusíte se před nasazením zničit sadu, dojde k chybě.

Ve výchozím nastavení budete vyzváni k potvrzení trvalého odstranění dříve nasazených úloh, potrubí a artefaktů. Pokud chcete tyto výzvy přeskočit a provést automatické trvalé odstranění, přidejte --auto-approve do bundle destroy příkazu možnost.

Možnosti

--auto-approve

Přeskočení interaktivních schválení pro odstraňování prostředků a souborů

--force-lock

Vynucení získání zámku nasazení

Globální příznaky

Příklady

Následující příkaz odstraní všechny dříve nasazené prostředky a artefakty definované v konfiguračních souborech sady:

databricks bundle destroy

Vygenerování sady databricks

Vygenerujte konfiguraci sady prostředků, které už v pracovním prostoru Databricks existují. Podporují se následující zdroje informací: aplikace, řídicí panel, úloha, kanál.

Ve výchozím nastavení tento příkaz vygeneruje *.yml soubor pro prostředek ve resources složce projektu balíčku a stáhne také všechny soubory, jako jsou poznámkové bloky, které jsou zmíněny v konfiguraci.

Important

Tento bundle generate příkaz je poskytován pro snadné automatické generování konfigurace prostředků. Pokud ale vaše sada obsahuje konfiguraci prostředků a nasadíte ji, Azure Databricks vytvoří nový prostředek místo aktualizace existujícího prostředku. Pokud chcete místo toho aktualizovat stávající prostředek, musíte buď použít příznak --bind s bundle generate, nebo spustit bundle deployment bind před nasazením. Podívejte se na vazbu nasazení sady databricks.

databricks bundle generate [command]

Dostupné příkazy

app – Vygenerujte konfiguraci sady pro aplikaci Databricks.
dashboard – Vygenerujte konfiguraci pro řídicí panel.
job – Vygenerujte konfiguraci sady pro úlohu.
pipeline – Vygenerujte konfiguraci sady pro kanál.

Možnosti

--key string

Klíč prostředku, který se má použít pro vygenerovanou konfiguraci

Globální příznaky

Vygenerování aplikace v sadě databricks

Vygenerujte konfiguraci sady pro existující aplikaci Databricks v pracovním prostoru.

databricks bundle generate app [flags]

Možnosti

--bind

Automaticky svázat vytvořený prostředek s existujícím prostředkem v pracovním prostoru.

-d, --config-dir string

Cesta k adresáři, kde se uloží konfigurace výstupní sady prostředků (výchozí prostředky)

--existing-app-name string

Název aplikace pro vygenerování konfigurace pro

-f, --force

Vynucení přepsání existujících souborů ve výstupním adresáři

-s, --source-dir string

Cesta k adresáři, kde se budou ukládat soubory aplikace (výchozí "src/app")

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad vygeneruje konfiguraci pro existující aplikaci s názvem my-app. Název aplikace můžete získat z karty Compute>Apps v rozhraní pracovního prostoru.

databricks bundle generate app --existing-app-name my-app

Následující příkaz vygeneruje nový hello_world.app.yml soubor ve resources složce projektu sady a stáhne soubory kódu aplikace, jako je konfigurační soubor app.yaml příkazu aplikace a hlavní app.py. Ve výchozím nastavení se soubory kódu zkopírují do složky sady src .

databricks bundle generate app --existing-app-name "hello_world"

# This is the contents of the resulting /resources/hello-world.app.yml file.
resources:
  apps:
    hello_world:
      name: hello-world
      description: A basic starter application.
      source_code_path: ../src/app

Vygenerování řídicího panelu v sadě databricks

Vygenerujte konfiguraci existujícího řídicího panelu v pracovním prostoru.

databricks bundle generate dashboard [flags]

Tip

Pokud chcete po nasazení řídicího panelu aktualizovat .lvdash.json soubor, použijte možnost --resource při spuštění bundle generate dashboard, abyste vygenerovali tento soubor pro existující prostředek řídicího panelu. Pokud chcete průběžně dotazovat a načítat aktualizace řídicího panelu, použijte možnosti --force a --watch.

Možnosti

--bind

Automaticky svázat vytvořený prostředek s existujícím prostředkem v pracovním prostoru.

-s, --dashboard-dir string

Adresář pro zápis reprezentace řídicího panelu do (výchozí "src")

--existing-id string

ID řídicího panelu pro vygenerování konfigurace pro

--existing-path string

Cesta pracovního prostoru řídicího panelu ke generování konfigurace pro

-f, --force

Vynucení přepsání existujících souborů ve výstupním adresáři

--resource string

Klíč prostředku řídicího panelu pro sledování změn

-d, --resource-dir string

Adresář pro zápis konfigurace do (výchozích "prostředků")

--watch

Sledujte změny řídicího panelu a aktualizujte konfiguraci.

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad vygeneruje konfiguraci existujícím ID řídicího panelu:

databricks bundle generate dashboard --existing-id abc123

Konfiguraci existujícího řídicího panelu můžete také vygenerovat podle cesty pracovního prostoru. Zkopírujte cestu pracovního prostoru pro řídicí panel z uživatelského rozhraní pracovního prostoru.

Například následující příkaz vygeneruje nový baby_gender_by_county.dashboard.yml soubor ve resources složce projektu sady obsahující níže uvedený YAML a stáhne baby_gender_by_county.lvdash.json soubor do src složky projektu.

databricks bundle generate dashboard --existing-path "/Workspace/Users/someone@example.com/baby_gender_by_county.lvdash.json"

# This is the contents of the resulting baby_gender_by_county.dashboard.yml file.
resources:
  dashboards:
    baby_gender_by_county:
      display_name: 'Baby gender by county'
      warehouse_id: aae11o8e6fe9zz79
      file_path: ../src/baby_gender_by_county.lvdash.json

Vygenerování úlohy v sadě databricks

Vygenerujte konfiguraci sady pro úlohu.

Note

Tento příkaz v současné době podporuje jenom úlohy s úkoly poznámkového bloku.

databricks bundle generate job [flags]

Možnosti

--bind

Automaticky svázat vytvořený prostředek s existujícím prostředkem v pracovním prostoru.

-d, --config-dir string

Cesta Dir, kde bude uložena výstupní konfigurace (výchozí "prostředky")

--existing-job-id int

ID úlohy pro vygenerování konfigurace pro

-f, --force

Vynucení přepsání existujících souborů ve výstupním adresáři

-s, --source-dir string

Cesta Dir, kde budou stažené soubory uloženy (výchozí "src")

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad vygeneruje nový hello_job.yml soubor ve resources složce projektu sady obsahující níže uvedený YAML a stáhne ho simple_notebook.pysrc do složky projektu. Také propojí vygenerovaný prostředek s existující úlohou v rámci pracovního prostoru.

databricks bundle generate job --existing-job-id 6565621249 --bind

# This is the contents of the resulting hello_job.yml file.
resources:
  jobs:
    hello_job:
      name: 'Hello Job'
      tasks:
        - task_key: run_notebook
          email_notifications: {}
          notebook_task:
            notebook_path: ../src/simple_notebook.py
            source: WORKSPACE
          run_if: ALL_SUCCESS
      max_concurrent_runs: 1

Generování kanálu v sadě databricks

Vygenerujte konfiguraci sady pro kanál.

databricks bundle generate pipeline [flags]

Možnosti

--bind

Automaticky svázat vytvořený prostředek s existujícím prostředkem v pracovním prostoru.

-d, --config-dir string

Cesta Dir, kde bude uložena výstupní konfigurace (výchozí "prostředky")

--existing-pipeline-id string

ID kanálu pro vygenerování konfigurace pro

-f, --force

Vynucení přepsání existujících souborů ve výstupním adresáři

-s, --source-dir string

Cesta Dir, kde budou stažené soubory uloženy (výchozí "src")

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad vygeneruje konfiguraci pro existující kanál:

databricks bundle generate pipeline --existing-pipeline-id abc-123-def

Init sady databricks

Inicializace nové sady pomocí šablony sady Šablony je možné nakonfigurovat tak, aby uživatele vyzve k zadání hodnot. Viz šablony projektů Databricks Asset Bundle.

databricks bundle init [TEMPLATE_PATH] [flags]

Argumenty

TEMPLATE_PATH

Šablona, která se má použít pro inicializaci (volitelné)

Možnosti

--branch string

Větev Gitu, která se má použít pro inicializaci šablon

--config-file string

Soubor JSON obsahující páry klíč-hodnota vstupních parametrů požadovaných pro inicializaci šablony

--output-dir string

Adresář pro zápis inicializované šablony do.

--tag string

Značka Git, která se má použít pro inicializaci šablon

--template-dir string

Cesta k adresáři v úložišti Git, které obsahuje šablonu.

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad zobrazí výzvu se seznamem výchozích šablon sad, ze kterých si můžete vybrat:

databricks bundle init

Následující příklad inicializuje sadu pomocí výchozí šablony Pythonu:

databricks bundle init default-python

Pokud chcete vytvořit sadu prostředků Databricks pomocí vlastní šablony sady prostředků Databricks, zadejte cestu k vlastní šabloně:

databricks bundle init <project-template-local-path-or-url> \
--project-dir="</local/path/to/project/template/output>"

Následující příklad inicializuje sadu z úložiště Git:

databricks bundle init https://github.com/my/repository

Následující příklad inicializuje s konkrétní větví:

databricks bundle init --branch main

Otevřená sada databricks

V pracovním prostoru přejděte k prostředku sady prostředků a zadejte prostředek, který se má otevřít. Pokud není zadaný klíč prostředku, tento příkaz vypíše seznam prostředků sady, ze kterých se má vybrat.

databricks bundle open [flags]

Možnosti

--force-pull

Přeskočení místní mezipaměti a načtení stavu ze vzdáleného pracovního prostoru

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad spustí prohlížeč a přejde na baby_gender_by_county řídicí panel v sadě v pracovním prostoru Databricks, který je nakonfigurovaný pro tuto sadu:

databricks bundle open baby_gender_by_county

Plán sady databricks

Zobrazí plán nasazení pro aktuální konfiguraci sady prostředků.

Tento příkaz sestaví sadu a zobrazí akce, které se budou provádět s prostředky, které se nasadí, bez provedení jakýchkoli změn. To vám umožní zobrazit náhled změn před spuštěním bundle deploy.

databricks bundle plan [flags]

Možnosti

-c, --cluster-id string

Přepište cluster v nasazení s daným ID clusteru.

--force

Vynucené přepsání ověření větve Git

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad vypíše plán nasazení pro sadu, která sestaví kolo Pythonu, a definuje úlohu a kanál:

databricks bundle plan

Building python_artifact...
create jobs.my_bundle_job
create pipelines.my_bundle_pipeline

Spuštění sady databricks

Spusťte úlohu, kanál nebo skript. Pokud prostředek nezadáte, příkaz zobrazí nabídku s definovanými úlohami, pipelinami a skripty, ze kterých můžete vybrat. Případně můžete zadat název úlohy nebo klíče kanálu nebo skriptu deklarovaný v konfiguračních souborech sady.

databricks bundle run [flags] [KEY]

Ověření potrubí

Pokud chcete provést ověření pipeline, použijte možnost --validate-only, jak ukazuje následující příklad:

databricks bundle run --validate-only my_pipeline

Předání parametrů úlohy

Pokud chcete předat parametry úlohy, použijte volbu --params, za kterou následují dvojice klíč-hodnota oddělené čárkami, kde klíč je názvem parametru. Například následující příkaz nastaví parametr s názvem messageHelloWorld pro úlohu hello_job:

databricks bundle run --params message=HelloWorld hello_job

Note

Jak je znázorněno v následujících příkladech, můžete předat parametry úkolům úlohy pomocí možností úlohy, ale tato --params možnost je doporučenou metodou pro předávání parametrů úlohy. Dojde k chybě, pokud jsou pro úlohu zadány parametry, které nejsou definovány, nebo pokud jsou pro úlohu s definovanými parametry zadány parametry úkolu.

Můžete také zadat klíčové slovo nebo poziční argumenty. Pokud zadaná úloha používá parametry úlohy nebo má úlohu poznámkového bloku s parametry, názvy příznaků se mapují na názvy parametrů:

databricks bundle run hello_job -- --key1 value1 --key2 value2

Nebo pokud zadaná úloha nepoužívá parametry úlohy a úloha má úlohu souboru Pythonu nebo úlohu kolečka Pythonu:

databricks bundle run my_job -- value1 value2 value3

Ukázkovou definici úlohy s parametry najdete v části Úloha s parametry.

Spouštění skriptů

Pokud chcete spouštět skripty, jako jsou integrační testy s nakonfigurovanými přihlašovacími údaji ověřování sady, můžete spustit skripty vložené nebo spustit skript definovaný v konfiguraci sady. Skripty se spouští pomocí stejného kontextu ověřování nakonfigurovaného v sadě.

Připojte dvojitý spojovník (--) za bundle run pro spuštění skriptů inline. Například následující příkaz vypíše aktuální pracovní adresář aktuálního uživatele:
```
databricks bundle run -- python3 -c 'import os; print(os.getcwd())'
```
Případně definujte skript v rámci scripts mapování v konfiguraci bundle, a pak použijte bundle run ke spuštění skriptu.
```
scripts:
  my_script:
    content: python3 -c 'import os; print(os.getcwd())'
```
```
databricks bundle run my_script
```
Další informace o konfiguraci najdete ve scriptsskriptech a skriptech.

Ověřovací informace sady se předávají podřízeným procesům pomocí proměnných prostředí. Viz jednotné ověřování Databricks.

Argumenty

KEY

Jedinečný identifikátor prostředku, který se má spustit (volitelné)

Možnosti

--no-wait

Nečekejte na dokončení spuštění.

--restart

Pokud už je spuštěný, restartujte spuštění.

Globální příznaky

Příznaky úloh

Následující příznaky jsou příznaky parametrů na úrovni úlohy. Viz Konfigurace parametrů úlohy.

--params stringToString

Čárka oddělená k=v páry pro parametry úlohy (výchozí [])

Příznaky úkolu úlohy

Následující příznaky jsou příznaky parametrů na úrovni úlohy. Viz Konfigurace parametrů úkolu. Databricks doporučuje používat parametry na úrovni úlohy (--params) nad parametry na úrovni úkolu.

--dbt-commands strings

Seznam příkazů, které se mají spouštět pro úlohy s úlohami DBT

--jar-params strings

Seznam parametrů pro úlohy s úlohami Spark JAR

--notebook-params stringToString

Mapa z klíčů na hodnoty pro úlohy s úkoly poznámkového bloku (výchozí [])

--pipeline-params stringToString

Mapa z klíčů na hodnoty pro úlohy s úlohami kanálu (výchozí [])

--python-named-params stringToString

Mapa z klíčů na hodnoty pro úlohy s úlohami kolečka Pythonu (výchozí [])

--python-params strings

Seznam parametrů pro úlohy s úlohami Pythonu

--spark-submit-params strings

Seznam parametrů pro úlohy s úlohami odesílanými sparkem

--sql-params stringToString

Mapa z klíčů na hodnoty pro úlohy s úlohami SQL (výchozí [])

Příznaky kanálu

Následující příznaky jsou příznaky kanálu.

--full-refresh strings

Seznam tabulek, které se mají resetovat a překomputovat

--full-refresh-all

Proveďte úplné resetování a opětovné dokončování grafu.

--refresh strings

Seznam tabulek, které se mají aktualizovat

--refresh-all

Proveďte úplnou aktualizaci grafu.

--validate-only

Provedením aktualizace ověřte správnost grafu.

Příklady

Následující příklad spustí úlohu hello_job ve výchozím cíli:

databricks bundle run hello_job

Následující příklad spustí úlohu hello_job v kontextu cíle deklarovaného s názvem dev:

databricks bundle run -t dev hello_job

Následující příklad zruší a restartuje existující spuštění úlohy:

databricks bundle run --restart hello_job

Následující příklad spustí kanál s úplnou aktualizací:

databricks bundle run my_pipeline --full-refresh-all

Následující příklad spustí příkaz v kontextu sady:

databricks bundle run -- echo "hello, world"

Schéma sady databricks

Zobrazení schématu JSON pro konfiguraci sady prostředků

databricks bundle schema [flags]

Možnosti

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad vypíše schéma JSON pro konfiguraci sady:

databricks bundle schema

Pokud chcete výstupní schéma konfigurace sady vytvořit jako soubor JSON, spusťte bundle schema příkaz a přesměrujte výstup do souboru JSON. Můžete například vygenerovat soubor s názvem bundle_config_schema.json v aktuálním adresáři:

databricks bundle schema > bundle_config_schema.json

Souhrn sady databricks

Vypíše souhrn identity a prostředků sady, včetně přímých odkazů na prostředky, abyste mohli snadno přejít k prostředku v pracovním prostoru Databricks.

databricks bundle summary [flags]

Tip

Můžete také použít bundle open k navigaci na zdroj ve workspace Databricks. Podívejte se na otevřený balíček Databricks.

Možnosti

--force-pull

Přeskočení místní mezipaměti a načtení stavu ze vzdáleného pracovního prostoru

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad vypíše souhrn nasazených prostředků sady:

databricks bundle summary

Následující výstup je souhrn sady s názvem my_pipeline_bundle , která definuje úlohu a kanál:

Name: my_pipeline_bundle
Target: dev
Workspace:
  Host: https://myworkspace.cloud.databricks.com
  User: someone@example.com
  Path: /Users/someone@example.com/.bundle/my_pipeline/dev
Resources:
  Jobs:
    my_project_job:
      Name: [dev someone] my_project_job
      URL:  https://myworkspace.cloud.databricks.com/jobs/206000809187888?o=6051000018419999
  Pipelines:
    my_project_pipeline:
      Name: [dev someone] my_project_pipeline
      URL:  https://myworkspace.cloud.databricks.com/pipelines/7f559fd5-zztz-47fa-aa5c-c6bf034b4f58?o=6051000018419999

Synchronizace sady databricks

Proveďte jednosměrnou synchronizaci změn souboru sady v místním adresáři systému souborů do adresáře v rámci vzdáleného pracovního prostoru Azure Databricks.

Note

bundle sync příkazy nemůžou synchronizovat změny souborů z adresáře ve vzdáleném pracovním prostoru Azure Databricks zpět do adresáře v místním systému souborů.

databricks bundle sync [flags]

databricks bundle sync příkazy fungují stejným způsobem jako databricks sync příkazy a poskytují se pro zvýšení produktivity. Informace o použití příkazů najdete sync v příkazu.

Možnosti

--dry-run

Simulace provádění synchronizace bez provádění skutečných změn

--full

Provést úplnou synchronizaci (výchozí hodnota je přírůstková)

--interval duration

Interval dotazování systému souborů (pro --watch) (výchozí 1s)

--output type

Typ výstupního formátu

--watch

Sledování změn v místním systému souborů

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad provede synchronizaci suchého spuštění:

databricks bundle sync --dry-run

Následující příklad sleduje změny a synchronizuje se automaticky:

databricks bundle sync --watch

Následující příklad provede úplnou synchronizaci:

databricks bundle sync --full

Ověření sady databricks

Ověřte, že konfigurační soubory sady jsou syntakticky správné.

databricks bundle validate [flags]

Ve výchozím nastavení tento příkaz vrátí souhrn identity sady:

Name: MyBundle
Target: dev
Workspace:
  Host: https://my-host.cloud.databricks.com
  User: someone@example.com
  Path: /Users/someone@example.com/.bundle/MyBundle/dev

Validation OK!

Note

Příkaz bundle validate zobrazí upozornění, pokud jsou vlastnosti prostředku definovány v konfiguračních souborech sady, které nejsou nalezeny ve schématu odpovídajícího objektu.

Pokud chcete vypsat pouze souhrn identity a prostředků sady, použijte bundle summary.

Možnosti

Globální příznaky

Příklady

Následující příklad ověří konfiguraci sady:

databricks bundle validate

Globální příznaky

--debug

Zda povolit protokolování ladění.

-h nebo --help

Zobrazení nápovědy k rozhraní příkazového řádku Databricks nebo související skupině příkazů nebo souvisejícímu příkazu

--log-file řetězec

Řetězec představující soubor, do kterého se zapisují výstupní protokoly. Pokud tento příznak není zadaný, výchozí hodnota je zápis výstupních protokolů do stderru.

--log-format formát

Typ formátu protokolu, text nebo json. Výchozí hodnota je text.

--log-level řetězec

Řetězec představující úroveň formátu protokolu. Pokud není zadána, je úroveň formátu protokolu zakázaná.

-o, --output typ

Typ výstupu příkazu, text nebo json. Výchozí hodnota je text.

-p, --profile řetězec

Název profilu v ~/.databrickscfg souboru, který se má použít ke spuštění příkazu. Pokud tento příznak není zadán, použije se profil s názvem DEFAULT, pokud existuje.

--progress-format formát

Formát pro zobrazení protokolů průběhu: default, append, inplacenebo json

-t, --target řetězec

Pokud je to relevantní, cílový balíček, který se má použít

--var strings

nastavte hodnoty proměnných definovaných v konfiguraci sady. Příklad: --var="foo=bar"

Váš názor

Byla tato stránka užitečná?

Last updated on 2025-12-08

Sdílet prostřednictvím

bundle skupina příkazů

Nasazení sady databricks

Cíl balíčku a identita

Možnosti

Příklady

Nasazení sady databricks

Dostupné příkazy

Vazba nasazení sady databricks

Argumenty

Možnosti

Příklady

Migrace nasazení sady databricks

Argumenty

Možnosti

Příklady

Zrušení vazby nasazení sady databricks

Argumenty

Možnosti

Příklady

Zničení sady databricks

Možnosti

Příklady

Vygenerování sady databricks

Dostupné příkazy

Možnosti

Vygenerování aplikace v sadě databricks

Možnosti

Příklady

Vygenerování řídicího panelu v sadě databricks

Možnosti

Příklady

Vygenerování úlohy v sadě databricks

Možnosti

Příklady

Generování kanálu v sadě databricks

Možnosti

Příklady

Init sady databricks

Argumenty

Možnosti

Příklady

Otevřená sada databricks

Možnosti

Příklady

Plán sady databricks

Možnosti

Příklady

Spuštění sady databricks

Ověření potrubí

Předání parametrů úlohy

Spouštění skriptů

Argumenty

Možnosti

Příznaky úloh

Příznaky úkolu úlohy

Příznaky kanálu

Příklady

Schéma sady databricks

Možnosti

Příklady

Souhrn sady databricks

Možnosti

Příklady

Synchronizace sady databricks

Možnosti

Příklady

Ověření sady databricks

Možnosti

Příklady

Globální příznaky

Váš názor

Další materiály

`bundle` skupina příkazů