SynapseNotebookActivity Klasse

Führen Sie die Synapse-Notebookaktivität aus.

Zum Senden an Azure müssen alle erforderlichen Parameter aufgefüllt werden.

Vererbung

azure.mgmt.datafactory.models._models_py3.ExecutionActivity

SynapseNotebookActivity

Konstruktor

SynapseNotebookActivity(*, name: str, notebook: _models.SynapseNotebookReference, additional_properties: Dict[str, MutableMapping[str, Any]] | None = None, description: str | None = None, state: str | _models.ActivityState | None = None, on_inactive_mark_as: str | _models.ActivityOnInactiveMarkAs | None = None, depends_on: List[_models.ActivityDependency] | None = None, user_properties: List[_models.UserProperty] | None = None, linked_service_name: _models.LinkedServiceReference | None = None, policy: _models.ActivityPolicy | None = None, spark_pool: _models.BigDataPoolParametrizationReference | None = None, parameters: Dict[str, _models.NotebookParameter] | None = None, executor_size: MutableMapping[str, Any] | None = None, conf: MutableMapping[str, Any] | None = None, driver_size: MutableMapping[str, Any] | None = None, num_executors: MutableMapping[str, Any] | None = None, configuration_type: str | _models.ConfigurationType | None = None, target_spark_configuration: _models.SparkConfigurationParametrizationReference | None = None, spark_config: Dict[str, MutableMapping[str, Any]] | None = None, **kwargs: Any)

Keyword-Only Parameter

Name	Beschreibung
additional_properties	dict[str, <xref:JSON>] Nicht übereinstimmende Eigenschaften aus der Nachricht werden für diese Auflistung deserialisiert.
name	str Aktivitätsname. Erforderlich.
description	str Aktivitätsbeschreibung.
state	str oder ActivityState Aktivitätsstatus. Dies ist eine optionale Eigenschaft, und wenn nicht angegeben, ist der Status standardmäßig Aktiv. Bekannte Werte sind: "Aktiv" und "Inaktiv".
on_inactive_mark_as	str oder ActivityOnInactiveMarkAs Statusergebnis der Aktivität, wenn der Status auf Inaktiv festgelegt ist. Dies ist eine optionale Eigenschaft. Wenn die Aktivität nicht angegeben wird, ist die status standardmäßig erfolgreich. Bekannte Werte sind: "Erfolgreich", "Failed" und "Skipped".
depends_on	list[ActivityDependency] Die Aktivität hängt von der Bedingung ab.
user_properties	list[UserProperty] Aktivitätsbenutzereigenschaften.
linked_service_name	LinkedServiceReference Verweis auf verknüpfte Dienste.
policy	ActivityPolicy Aktivitätsrichtlinie.
notebook	SynapseNotebookReference Synapse Notebook-Referenz. Erforderlich.
spark_pool	BigDataPoolParametrizationReference Der Name des Big Data-Pools, der zum Ausführen des Notebooks verwendet wird.
parameters	dict[str, NotebookParameter] Notebookparameter.
executor_size	<xref:JSON> Die Anzahl der Kerne und des Arbeitsspeichers, die für Executors verwendet werden sollen, die im angegebenen Spark-Pool für die Sitzung zugewiesen werden, die zum Überschreiben von "executorCores" und "executorMemory" des von Ihnen bereitgestellten Notebooks verwendet werden. Typ: string (oder Ausdruck mit resultType-Zeichenfolge).
conf	<xref:JSON> Spark-Konfigurationseigenschaften, die die "conf" des von Ihnen bereitgestellten Notebooks überschreiben.
driver_size	<xref:JSON> Die Anzahl des Kerns und des Arbeitsspeichers, der für den Treiber verwendet werden soll, der im angegebenen Spark-Pool für die Sitzung zugewiesen wird, wird zum Überschreiben von "driverCores" und "driverMemory" des von Ihnen bereitgestellten Notebooks verwendet. Typ: string (oder Ausdruck mit resultType-Zeichenfolge).
num_executors	<xref:JSON> Anzahl der Executors, die für diese Sitzung gestartet werden sollen, wodurch die "numExecutors" des von Ihnen bereitgestellten Notebooks überschrieben werden. Type: integer (oder Expression with resultType integer).
configuration_type	str oder ConfigurationType Der Typ der Spark-Konfiguration. Bekannte Werte sind "Default", "Customized" und "Artifact".
target_spark_configuration	SparkConfigurationParametrizationReference Die Spark-Konfiguration des Spark-Auftrags.
spark_config	dict[str, <xref:JSON>] Spark-Konfigurationseigenschaft.

Variablen

Name	Beschreibung
additional_properties	dict[str, <xref:JSON>] Nicht übereinstimmende Eigenschaften aus der Nachricht werden für diese Auflistung deserialisiert.
name	str Aktivitätsname. Erforderlich.
type	str Der Typ der Aktivität. Erforderlich.
description	str Aktivitätsbeschreibung.
state	str oder ActivityState Aktivitätsstatus. Dies ist eine optionale Eigenschaft, und wenn nicht angegeben, ist der Status standardmäßig Aktiv. Bekannte Werte sind: "Aktiv" und "Inaktiv".
on_inactive_mark_as	str oder ActivityOnInactiveMarkAs Statusergebnis der Aktivität, wenn der Status auf Inaktiv festgelegt ist. Dies ist eine optionale Eigenschaft. Wenn die Aktivität nicht angegeben wird, ist die status standardmäßig erfolgreich. Bekannte Werte sind: "Erfolgreich", "Failed" und "Skipped".
depends_on	list[ActivityDependency] Die Aktivität hängt von der Bedingung ab.
user_properties	list[UserProperty] Aktivitätsbenutzereigenschaften.
linked_service_name	LinkedServiceReference Verweis auf verknüpfte Dienste.
policy	ActivityPolicy Aktivitätsrichtlinie.
notebook	SynapseNotebookReference Synapse Notebook-Referenz. Erforderlich.
spark_pool	BigDataPoolParametrizationReference Der Name des Big Data-Pools, der zum Ausführen des Notebooks verwendet wird.
parameters	dict[str, NotebookParameter] Notebookparameter.
executor_size	<xref:JSON> Die Anzahl der Kerne und des Arbeitsspeichers, die für Executors verwendet werden sollen, die im angegebenen Spark-Pool für die Sitzung zugewiesen werden, die zum Überschreiben von "executorCores" und "executorMemory" des von Ihnen bereitgestellten Notebooks verwendet werden. Typ: string (oder Ausdruck mit resultType-Zeichenfolge).
conf	<xref:JSON> Spark-Konfigurationseigenschaften, die die "conf" des von Ihnen bereitgestellten Notebooks überschreiben.
driver_size	<xref:JSON> Die Anzahl des Kerns und des Arbeitsspeichers, der für den Treiber verwendet werden soll, der im angegebenen Spark-Pool für die Sitzung zugewiesen wird, wird zum Überschreiben von "driverCores" und "driverMemory" des von Ihnen bereitgestellten Notebooks verwendet. Typ: string (oder Ausdruck mit resultType-Zeichenfolge).
num_executors	<xref:JSON> Anzahl der Executors, die für diese Sitzung gestartet werden sollen, wodurch die "numExecutors" des von Ihnen bereitgestellten Notebooks überschrieben werden. Type: integer (oder Expression with resultType integer).
configuration_type	str oder ConfigurationType Der Typ der Spark-Konfiguration. Bekannte Werte sind "Default", "Customized" und "Artifact".
target_spark_configuration	SparkConfigurationParametrizationReference Die Spark-Konfiguration des Spark-Auftrags.
spark_config	dict[str, <xref:JSON>] Spark-Konfigurationseigenschaft.