Medencekonfigurációs referencia

Ez a cikk a készlet felhasználói felülettel történő létrehozásakor elérhető beállításokat ismerteti. A Databricks parancssori felületének készlet létrehozásához való használatáról a Databricks parancssori felület parancsaiból tájékozódhat. Ha tudni szeretné, hogyan hozhat létre készletet a REST API-val, tekintse meg a Példánykészletek API-t.

Megjegyzés

Ha a számítási feladat támogatja a kiszolgáló nélküli számítást, a Databricks azt javasolja, hogy készletek helyett kiszolgáló nélküli számítást használjon, hogy kihasználhassa a mindig rendelkezésre álló, méretezhető számítás előnyeit. Lásd: Csatlakozás kiszolgáló nélküli számításhoz.

Medence mérete

Készlet létrehozásakor a méretének szabályozásához három paramétert állíthat be: minimális üresjárati példányokat, maximális kapacitást és inaktív példány automatikus leállítását.

Minimális tétlen példányok

A készletben lévő példányok minimális száma tétlen marad. Ezek a példányok az automatikus megszüntetési beállításoktól függetlenül nem fejeződnek be. Ha egy fürt tétlen példányokat használ fel a készletből, az Azure Databricks további példányokat épít ki a minimum példányszám fenntartása érdekében.

Maximális kapacitás

A készlet által kiosztható példányok maximális száma. Ha be van állítva, ez az érték korlátozza minden példányt (kihasználatlan + használt). Ha egy medencét használó fürt az automatikus skálázás során ennél a számnál több példányt kér, a kérés hibával meghiúsul.

Ez a konfiguráció nem kötelező. Az Azure Databricks azt javasolja, hogy csak a következő körülmények között állítsunk be értéket:

• Van egy példánykvótája, amely alatt kell maradnia.
• Meg szeretné védeni az egyik munkakészletet attól, hogy hatással legyen egy másik munkakészletre. Tegyük fel, hogy a példánykvóta 100, és az A és B csapatnak feladatokat kell futtatnia. Létrehozhatja az A csoportot legfeljebb 50-nel és a B csoportot szintén legfeljebb 50-nel, így a két csapat méltányosan osztozik a 100-as kvótán.
• Korlátoznia kell a költségeket.

Kihasználatlan példány automatikus leállítása

Az az időtartam percekben, amely a Minimális tétlenségi példányok beállított érték fölött van, ameddig a példányok tétlenek maradhatnak, mielőtt a készlet leállítaná őket.

Példánytípusok

A készlet tétlen példányokból áll, amelyek készen állnak az új fürtökre, valamint olyan példányokból, amelyek futó fürtök által vannak használatban. Ezek az összes példány azonos példányszolgáltatótípusúak, amelyet a készlet létrehozásakor választanak ki.

A pool példánytípusa nem szerkeszthető. A készlethez csatolt fürtök ugyanazt a példánytípust használják az illesztőprogram és a feldolgozó csomópontok esetében. A példánytípusok különböző családjai különböző használati esetekhez, például memóriaigényes vagy számítási igényű számítási feladatokhoz illenek.

Az Azure Databricks mindig egyéves elavulási értesítést biztosít, mielőtt megszüntetené egy példánytípus támogatását.

Megjegyzés

Ha a biztonsági követelmények közé tartozik számítási elkülönítés, válasszon egy Standard_F72s_V2 példányt munkatípusként. Ezek a példánytípusok azokat az izolált virtuális gépeket jelölik, amelyek a teljes fizikai gazdagépet felhasználják, és biztosítják a szükséges elkülönítési szintet, amely például az Egyesült Államok Védelmi Minisztériumának 5. (IL5) szintű számítási feladatainak támogatásához szükséges.

Előre betöltött Databricks Runtime-verzió

A fürtindítások felgyorsításához válassza ki a kapacitáskészlet üresjárati példányaiba betöltendő Databricks Runtime-verziót. Ha egy felhasználó ezt a futtatókörnyezetet választja a készlet által támogatott fürt létrehozásakor, az a fürt még gyorsabban elindul, mint egy készlet által támogatott fürt, amely nem használ előre betöltött Databricks-futtatókörnyezet-verziót.

Ha ezt a beállítást None értékre állítja, lelassítja a fürtindításokat, mivel a Databricks Futtatókörnyezet verziója igény szerint letöltődik a pool kihasználatlan példányaira. Amikor a fürt a készletben lévő példányokat felszabadítja, a Databricks Runtime-verzió továbbra is gyorsítótárazva marad ezeken a példányokon. A következő fürtlétrehozási művelet, amely ugyanazt a Databricks Runtime-verziót használja, kihasználhatja ezt a csoportosítási előnyt, de ez nem garantált.

Előre betöltött Docker-rendszerkép

A Docker-rendszerképek készletekkel támogatottak, ha a Készletkészletek API-val hozza létre a készletet. További információkért lásd: A Databricks Container Services használata példánykészlet használatával.

Medencecímkék

A készletcímkék lehetővé teszik a szervezet különböző csoportjai által használt felhőerőforrások költségeinek egyszerű monitorozását. A készletek létrehozásakor kulcs-érték párként adhat meg címkéket, és az Azure Databricks ezeket a címkéket a felhőbeli erőforrásokra, például virtuális gépekre és lemezkötetekre, valamint DBU használati jelentésekre alkalmazza.

A kényelem érdekében az Azure Databricks három alapértelmezett címkét alkalmaz minden készletre: Vendor, DatabricksInstancePoolIdés DatabricksInstancePoolCreatorId. Készlet létrehozásakor egyéni címkéket is hozzáadhat. Legfeljebb 41 egyéni címkét adhat hozzá.

Egyéni címkék

Ha további címkéket szeretne hozzáadni a készlethez, lépjen a Lapfülek lapra a Készlet létrehozása lap alján. Kattintson a + Hozzáadás gombra, majd adja meg a kulcs-érték párot.

A készlet által támogatott fürtök öröklik az alapértelmezett és az egyéni címkéket a készletkonfigurációból. A készletcímkék és a fürtcímkék együttes működéséről további információt a Címkék használata az attribútumok hozzárendeléséhez és a használat követéséhez című témakörben talál.

Helyi tároló automatikus skálázása

Gyakran nehéz megbecsülni, hogy egy adott feladat mennyi lemezterületet fog igénybe venni. Az Azure Databricks automatikusan engedélyezi a helyi tároló automatikus skálázását az összes Azure Databricks-készleten, hogy ne kelljen megbecsülnie, hogy hány gigabájtnyi felügyelt lemezt csatoljon a készlethez a létrehozáskor.

Az autoszkálázású helyi tárolással az Azure Databricks figyeli a készleted példányain elérhető szabad lemezterület mennyiségét. Ha egy példány túl kevés lemezen fut, a rendszer automatikusan csatol egy új felügyelt lemezt, mielőtt elfogy a lemezterület. A virtuális gépeken a lemezekkel együtt legfeljebb 5 TB összes lemezterületet lehet csatolni (beleértve a virtuális gép kezdeti helyi tárolását is).

A virtuális géphez csatlakoztatott felügyelt lemezek csak akkor lesznek leválasztva, ha a virtuális gép visszakerül az Azure-ba. Ez azt jelzi, hogy a felügyelt lemezek soha nem lesznek leválasztva a virtuális gépekről, amíg azok egy készlet részét képezik.

Alkalmi példányok

A költségek csökkentése érdekében választhatja a spot példányok használatát úgy, hogy bejelöli a Mind Spot választógombot.

A készletben lévő fürtök minden csomóponthoz, vezérlőhöz és munkavégzőhöz árfolyamszámítási példányokkal indulnak (ellentétben a nem készletfürtöknél használt hibrid, igény szerinti vezérlőkkel és árfolyamszámítási példányokkal működő munkavégzőkkel).

Ha a helyfoglalásos példányokat a rendelkezésre állás hiánya miatt visszavonják, az igény szerinti példányok nem helyettesítik a visszavont példányokat.

Azure capacity reservation group

Egy pool példányait elindíthatod egy Azure kapacitásrezervátus csoport ellen, ha a capacity_reservation_group poolban azure_attributes a mezőt a csoport erőforrás-azonosítójára állítod. Konfiguráld az Instance Pools API-n vagy az Azure Databricks SDK-kon. Ugyanazok a követelmények érvényesek, mint a klaszterekre: csak igény szerinti példányok, és csak olyan munkaterületek, amelyek VNet injekciót használnak.

Ha ezt a mezőt kihagyod a poolszerkesztéskor, az Azure Databricks töröli a már konfigurált kapacitásfoglalási csoportokat a poolban.