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Le code suivant décrit l’environnement système dans lequel votre application Databricks s’exécute :
- Système d’exploitation: Ubuntu 22.04 LTS
-
Environnement Python : Python 3.11, en cours d’exécution dans un environnement virtuel dédié. Toutes les dépendances sont isolées dans cet environnement, y compris les bibliothèques définies dans
requirements.txtet préinstallées. -
environnementNode.js : Node.js version 22.16. Gérer les dépendances à l’aide
npmetpackage.json. - Ressources système : Par défaut, chaque application peut utiliser jusqu’à 2 processeurs virtuels (processeurs virtuels) et 6 Go de mémoire. Configurez la taille de calcul pour ajuster l’allocation de processeur et de mémoire en fonction des besoins de votre charge de travail. Consultez Configurer la taille de calcul d’une application Databricks.
Afficher les détails de l’environnement
Pour afficher l’environnement d’une application spécifique, y compris les variables d’environnement et les packages installés, accédez à l’onglet Environnement de la page détails de l’application. Consultez Afficher les détails d’une application Databricks.
Variables d’environnement par défaut
Les variables d’environnement suivantes sont disponibles dans chaque application :
| Variable | Descriptif |
|---|---|
DATABRICKS_APP_NAME |
Nom de l’application en cours d’exécution. |
DATABRICKS_WORKSPACE_ID |
ID unique de l’espace de travail Databricks auquel appartient l’application. |
DATABRICKS_HOST |
URL de l’espace de travail Databricks auquel appartient l’application. |
DATABRICKS_APP_PORT |
Le port réseau sur lequel l’application doit écouter. |
DATABRICKS_CLIENT_ID |
ID client du principal de service Databricks affecté à l’application. |
DATABRICKS_CLIENT_SECRET |
Le secret OAuth pour le principal de service Databricks affecté à l’application. |
Variables d’environnement de télémétrie d’application
Lorsque vous activez la télémétrie pour votre application, Azure Databricks configure automatiquement les variables d’environnement suivantes dans le runtime de l’application :
| Variable | Valeur | Descriptif |
|---|---|---|
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT |
http://localhost:4314 |
Point de terminaison du collecteur OTLP |
OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL |
grpc |
Protocole d’exportation |
OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES |
workspace.id=<id>,app.name=<name> |
Attributs de ressource pour le contexte de trace |
OTEL_SERVICE_NAME |
<your_app_name> |
Nom du service pour les données de télémétrie |
OTEL_BSP_MAX_QUEUE_SIZE |
10000 |
Taille maximale de la file d’attente d’étendue |
OTEL_BLRP_MAX_QUEUE_SIZE |
10000 |
Taille maximale de la file d’attente du journal |
OTEL_BSP_MAX_EXPORT_BATCH_SIZE |
512 |
Taille du lot pour les exportations d’étendues |
OTEL_BLRP_MAX_EXPORT_BATCH_SIZE |
512 |
Taille du lot pour les exportations de journaux |
OTEL_BSP_SCHEDULE_DELAY |
1000 |
Intervalle d’exportation d’étendue (ms) |
OTEL_BLRP_SCHEDULE_DELAY |
1000 |
Intervalle d’exportation du journal (ms) |
Pour en savoir plus sur la configuration de la télémétrie des applications, consultez Configurer la télémétrie pour Databricks Apps.
Variables d’environnement par défaut pour Streamlit
Si vous utilisez l’infrastructure Streamlit, l’environnement Databricks Apps préconfigure plusieurs variables d’environnement spécifiques à Streamlit :
| Variable | Descriptif |
|---|---|
STREAMLIT_SERVER_ADDRESS |
Adresse du serveur à utiliser par Streamlit. Cette valeur est définie sur 0.0.0.0 et ne doit pas être remplacée. |
STREAMLIT_SERVER_PORT |
Port à utiliser par Streamlit. Cette valeur est définie sur DATABRICKS_APP_PORT et ne doit pas être remplacée. |
STREAMLIT_SERVER_ENABLE_XSRF_PROTECTION |
Étant donné que le proxy inverse Databricks Apps protège contre la falsification de requête intersites (XSRF), il est défini sur false. |
STREAMLIT_SERVER_ENABLE_CORS |
Étant donné que le proxy inverse Databricks Apps protège contre le partage de ressources Cross-Origin (CORS), il est configuré à false. |
STREAMLIT_SERVER_HEADLESS |
Cela est défini pour true que Streamlit s’exécute sans ouvrir une fenêtre de navigateur lors du démarrage. |
STREAMLIT_BROWSER_GATHER_USAGE_STATS |
Ceci est réglé sur false pour empêcher l'envoi de statistiques utilisateur à Streamlit. |
Bibliothèques Python préinstallées
Les bibliothèques Python suivantes sont préinstallées dans l’environnement Databricks Apps. Vous n’avez pas besoin de les inclure dans votre application, sauf si vous avez besoin d’une autre version.
| Bibliothèque | Version |
|---|---|
| databricks-sql-connector | 3.4.0 |
| Kit de développement logiciel Databricks (SDK) | 0.33.0 |
| mlflow-skinny | 2.16.2 |
| gradio | 4.44.0 |
| streamlit | 1.38.0 |
| brillant | 1.1.0 |
| tiret | 2.18.1 |
| flask | 3.0.3 |
| fastapi | 0.115.0 |
| uvicorn[standard] | 0.30.6 |
| gunicorn | 23.0.0 |
| huggingface-hub | 0.35.3 |
| dash-ag-grid | 31.2.0 |
| dash-mantine-components | 0.14.4 |
| dash-bootstrap-components | 1.6.0 |
| plotly | 5.24.1 |
| plotly-resampler | 0.10.0 |
Aucune bibliothèque Node.js n’est préinstallée dans l’environnement Databricks Apps. Pour Node.js applications, vous devez répertorier explicitement toutes les dépendances de votre package.json fichier pour vous assurer qu’elles sont installées au moment de l’exécution.