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Im Folgenden wird die Systemumgebung beschrieben, in der Ihre Databricks-App ausgeführt wird:
Betriebssystem: Ubuntu 22.04 LTS
Python-Umgebung: Python 3.11, ausgeführt in einer dedizierten virtuellen Umgebung. Alle Abhängigkeiten sind in dieser Umgebung isoliert, einschließlich bibliotheken, die in
requirements.txtund vorinstallierten Bibliotheken definiert sind.Node.js Umgebung: Node.js Version 22.16. Verwalten von Abhängigkeiten mithilfe
npmundpackage.json.Systemressourcen: Standardmäßig kann jede App bis zu 2 virtuelle CPUs (vCPUs) und 6 GB Arbeitsspeicher verwenden. Konfigurieren Sie die Computegröße, um die CPU- und Speicherzuweisung basierend auf Ihren Workloadanforderungen anzupassen. Siehe Konfigurieren der Computegröße für eine Databricks-App.
Von Bedeutung
Die Größe der App-Berechnung befindet sich in der Betaversion.
Anzeigen von Umgebungsdetails
Um die Umgebung für eine bestimmte App anzuzeigen, einschließlich Umgebungsvariablen und installierter Pakete, gehen Sie zur Registerkarte Umgebung auf der Detailseite der App. Siehe Ansicht der Details für eine Databricks-App.
Standardumgebungsvariablen
Die folgenden Umgebungsvariablen sind in jeder App verfügbar:
| Variable | BESCHREIBUNG |
|---|---|
DATABRICKS_APP_NAME |
Der Name der laufenden App. |
DATABRICKS_WORKSPACE_ID |
Die eindeutige ID für den Azure Databricks-Arbeitsbereich, zu dem die App gehört. |
DATABRICKS_HOST |
Die URL des Azure Databricks-Arbeitsbereichs, zu dem die App gehört. |
DATABRICKS_APP_PORT |
Der Anschluss, auf dem die App lauschen soll. |
DATABRICKS_CLIENT_ID |
Die Client-ID für den Databricks-Dienstprinzipal, der der App zugewiesen ist. |
DATABRICKS_CLIENT_SECRET |
Das OAuth-Geheimnis für den Databricks-Dienstprinzipal, der der App zugewiesen ist. |
Standard-Umgebungsvariablen für Streamlit
Wenn Sie das Streamlit-Framework verwenden, konfiguriert die Databricks-Apps-Umgebung mehrere Streamlit-spezifische Umgebungsvariablen vor:
| Variable | BESCHREIBUNG |
|---|---|
STREAMLIT_SERVER_ADDRESS |
Die Serveradresse zur Nutzung durch Streamlit. Dieser Wert ist auf 0.0.0.0 gesetzt und darf nicht außer Kraft gesetzt werden. |
STREAMLIT_SERVER_PORT |
Der Anschluss für die Nutzung durch Streamlit. Dieser Wert ist auf DATABRICKS_APP_PORT gesetzt und darf nicht außer Kraft gesetzt werden. |
STREAMLIT_SERVER_ENABLE_XSRF_PROTECTION |
Da der Reverseproxy der Databricks-Apps vor CSRF (Cross-Site Request Forgery, websiteübergreifende Anforderungsfälschung) schützt, wird dieser Wert auf false festgelegt. |
STREAMLIT_SERVER_ENABLE_CORS |
Da der Databricks Apps Reverseproxy gegen Cross-Origin Ressourcenfreigabe (CORS) schützt, ist dies auf false eingestellt. |
STREAMLIT_SERVER_HEADLESS |
Dies ist auf true eingestellt, damit Streamlit beim Starten ohne Öffnen eines Browserfensters ausgeführt wird. |
STREAMLIT_BROWSER_GATHER_USAGE_STATS |
Dies ist auf false gesetzt, um das Senden von Benutzerstatistiken an Streamlit zu verhindern. |
Vorinstallierte Python-Bibliotheken
Die folgenden Python-Bibliotheken sind in der Databricks-Apps-Umgebung vorinstalliert. Sie müssen sie nicht in Ihre App einschließen, es sei denn, Sie benötigen eine andere Version.
| Bibliothek | Version |
|---|---|
| Databricks-SQL-Konnektor | 3.4.0 |
| Databricks-SDK | 0.33.0 |
| mlflow-skinny | 2.16.2 |
| Gradio | 4.44.0 |
| Streamlit | 1.38.0 |
| glänzend | 1.1.0 |
| Gedankenstrich | 2.18.1 |
| flask | 3.0.3 |
| fastapi | 0.115.0 |
| uvicorn[Norm] | 0.30.6 |
| gunicorn | 23.0.0 |
| huggingface-hub | 0.35.3 |
| dash-ag-grid | 31.2.0 |
| Gedankenstrich-Mantine-Komponenten | 0.14.4 |
| Gedankenstrich-Bootstrap-Komponenten | 1.6.0 |
| plotly | 5.24.1 |
| plotly-Resampler | 0.10.0 |
In der Databricks-Apps-Umgebung sind keine Node.js Bibliotheken vorinstalliert. Für Node.js Apps müssen Sie alle Abhängigkeiten in Ihrer package.json Datei explizit auflisten, um sicherzustellen, dass sie zur Laufzeit installiert sind.