注
Databricks CLI の使用には、Databricks ライセンスおよび使用状況データのプロビジョニングを含むDatabricks のプライバシーに関する通知が適用されます。
feature-engineering 内の コマンド グループを使用すると、Databricks 機能ストアの機能を管理できます。
データブリックス フィーチャー・エンジニアリング 作成機能
フィーチャーを作成します。
databricks feature-engineering create-feature FULL_NAME SOURCE INPUTS FUNCTION TIME_WINDOW [flags]
論争
FULL_NAME
機能の完全な 3 部構成の名前 (カタログ、スキーマ、名前)。
SOURCE
機能のデータ ソース。
INPUTS
特徴の計算元となる入力列。
FUNCTION
特徴を計算する関数。
TIME_WINDOW
特徴が計算される時間ウィンドウ。
オプション
--description string
機能の説明。
--json JSON
要求本文を含む JSON ファイルへのインライン JSON 文字列または @path 。
例示
次の例では、機能を作成します。
databricks feature-engineering create-feature my_catalog.my_schema.my_feature my_source my_inputs my_function my_time_window --description "My feature description"
DataBricks feature-engineering create-kafka-config
Kafkaの設定を作成してください。
databricks feature-engineering create-kafka-config NAME BOOTSTRAP_SERVERS SUBSCRIPTION_MODE AUTH_CONFIG [flags]
論争
NAME
メタストア内でこのKafka設定を一意に識別する名前を選びます。 これはフィーチャーオブジェクトからフィーチャーの構成を参照するために使われる識別子になります。 トピック名とは区別できます。
BOOTSTRAP_SERVERS
Kafka クラスターを指すホストとポートのペアのコンマ区切りのリスト。
SUBSCRIPTION_MODE
どのKafkaトピックからデータを取得するかを設定するオプション。
AUTH_CONFIG
トピックへの接続のための認証設定。
オプション
--json JSON
要求本文を含む JSON ファイルへのインライン JSON 文字列または @path 。
DataBricksの機能-エンジニアリング Create-Materialized-Feature
具現化された特徴を作りましょう。
databricks feature-engineering create-materialized-feature FEATURE_NAME [flags]
論争
FEATURE_NAME
Unity Catalog内の機能の正式名称。
オプション
--cron-schedule string
物質化パイプラインのスケジュールを定義するクォーツクロン式。
--json JSON
要求本文を含む JSON ファイルへのインライン JSON 文字列または @path 。
--materialized-feature-id string
サーバーがマテリアル化された特徴に固有の識別子を割り当てます。
--pipeline-schedule-state MaterializedFeaturePipelineScheduleState
マテリアライゼーションパイプラインのスケジュール状態。 サポートされている値: ACTIVE、PAUSED、SNAPSHOT。
Databricks feature-engineering create-stream(データブリック フィーチャーエンジニアリング create-stream)
ストリームを作成してください。
databricks feature-engineering create-stream NAME SOURCE_CONFIG CONNECTION_CONFIG SCHEMA_CONFIG INGESTION_CONFIG [flags]
論争
NAME
ストリームの完全な三部名(catalog.schema.stream)です。
SOURCE_CONFIG
ソース固有の構成。 ストリーミングプラットフォームのソースを決定します。
CONNECTION_CONFIG
ストリームプラットフォームへの接続および認証方法を指定します。
SCHEMA_CONFIG
ストリームのスキーマ定義。 現在、直接スキーマのみがサポートされています。 今後のマイルストーンでは、UCコネクションを通じてスキーマレジストリをサポートする予定です。
INGESTION_CONFIG
ストリーミングデータ取り込みの構成:フォワードフィルデータのオフラインコピーを格納する管理テーブルとオプションの履歴的バックフィル。
オプション
--description string
ユーザー提供の説明。
--json JSON
要求本文を含む JSON ファイルへのインライン JSON 文字列または @path 。
Databricks の feature-engineering で delete-feature (機能削除)
機能を削除します。
databricks feature-engineering delete-feature FULL_NAME [flags]
論争
FULL_NAME
削除する機能の名前。
例示
次の例では、機能を削除します。
databricks feature-engineering delete-feature my_catalog.my_schema.my_feature
DataBricks feature-Engineering Delete-Kafka-config
Kafkaの設定を削除してください。
databricks feature-engineering delete-kafka-config NAME [flags]
論争
NAME
削除すべきKafka設定の名前。
DataBricks 機能-エンジニアリング 削除-マテリアル化-特徴
物質化された特徴を削除してください。
databricks feature-engineering delete-materialized-feature MATERIALIZED_FEATURE_ID [flags]
論争
MATERIALIZED_FEATURE_ID
削除する物質化された特徴のIDです。
Databricks フィーチャーエンジニアリング 削除ストリーム
ストリームを削除してください。
databricks feature-engineering delete-stream NAME [flags]
論争
NAME
削除するストリームの完全な3つの部分名(catalog.schema.stream)を表示してください。
データブリックス 機能エンジニアリング 機能取得
機能を取得します。
databricks feature-engineering get-feature FULL_NAME [flags]
論争
FULL_NAME
取得する機能の名前。
例示
次の例では、機能を取得します。
databricks feature-engineering get-feature my_catalog.my_schema.my_feature
DataBricks feature-Engineering Get-Kafka-config
Kafkaの設定を手に入れてください。
databricks feature-engineering get-kafka-config NAME [flags]
論争
NAME
取得するKafkaの設定名。
Databricks feature-engineering get-materialized-feature
具現化された特徴を手に入れましょう。
databricks feature-engineering get-materialized-feature MATERIALIZED_FEATURE_ID [flags]
論争
MATERIALIZED_FEATURE_ID
具現化された特徴のIDです。
Databricks feature-engineering get-stream
ストリームを始めましょう。
databricks feature-engineering get-stream NAME [flags]
論争
NAME
ストリームの完全な3つの部分名(catalog.schema.stream)を取得することができます。
databricks フィーチャーエンジニアリング: feature-engineeringの項目リスト (list-features)
機能を一覧表示します。
databricks feature-engineering list-features [flags]
オプション
--page-size int
返される結果の最大数。
--page-token string
前のクエリに基づいて次のページに移動する改ページ トークン。
例示
次の例では、すべての機能を一覧表示します。
databricks feature-engineering list-features
Databricks feature-engineering list-kafka-configs
カフカの設定をリストに出します。
databricks feature-engineering list-kafka-configs [flags]
オプション
--limit int
返される結果の最大数。
--page-size int
返される結果の最大数。
Databricksの特徴-エンジニアリングリスト-具現化-特徴
具現化された特徴をリストに挙げてください。
databricks feature-engineering list-materialized-features [flags]
オプション
--feature-name string
機能名でフィルターしてください。
--limit int
返される結果の最大数。
--page-size int
返される結果の最大数。
Databricks feature-engineering list-streams
リストストリーム。
databricks feature-engineering list-streams [flags]
オプション
--limit int
返される結果の最大数。
--page-size int
返される結果の最大数。
--parent string
ストリームをリストアップするための親の名前(catalog.schema)の2つの部分。
databricks フィーチャーエンジニアリング アップデートフィーチャー (特徴エンジニアリングの更新)
機能の説明を更新します (他のすべてのフィールドは変更できません)。
databricks feature-engineering update-feature FULL_NAME UPDATE_MASK SOURCE INPUTS FUNCTION TIME_WINDOW [flags]
論争
FULL_NAME
機能の完全な 3 部構成の名前 (カタログ、スキーマ、名前)。
UPDATE_MASK
更新するフィールドの一覧。
SOURCE
機能のデータ ソース。
INPUTS
特徴の計算元となる入力列。
FUNCTION
特徴を計算する関数。
TIME_WINDOW
特徴が計算される時間ウィンドウ。
オプション
--description string
機能の説明。
--json JSON
要求本文を含む JSON ファイルへのインライン JSON 文字列または @path 。
例示
次の例では、機能の説明を更新します。
databricks feature-engineering update-feature my_catalog.my_schema.my_feature description my_source my_inputs my_function my_time_window --description "Updated description"
Databricks feature-engineering update-kafka-config
Kafkaの設定を更新してください。
databricks feature-engineering update-kafka-config NAME UPDATE_MASK BOOTSTRAP_SERVERS SUBSCRIPTION_MODE AUTH_CONFIG [flags]
論争
NAME
メタストア内でこのKafka設定を一意に識別する名前を選びます。 これはフィーチャーオブジェクトからフィーチャーの構成を参照するために使われる識別子になります。 トピック名とは区別できます。
UPDATE_MASK
更新するフィールドの一覧。
BOOTSTRAP_SERVERS
Kafka クラスターを指すホストとポートのペアのコンマ区切りのリスト。
SUBSCRIPTION_MODE
どのKafkaトピックからデータを取得するかを設定するオプション。
AUTH_CONFIG
トピックへの接続のための認証設定。
オプション
--json JSON
要求本文を含む JSON ファイルへのインライン JSON 文字列または @path 。
Databricksの機能-エンジニアリング更新-マテリアル化-機能
具現化された特徴を更新してください。
databricks feature-engineering update-materialized-feature MATERIALIZED_FEATURE_ID UPDATE_MASK FEATURE_NAME [flags]
論争
MATERIALIZED_FEATURE_ID
サーバーがマテリアル化された特徴に固有の識別子を割り当てます。
UPDATE_MASK
更新すべきマテリゼーション特徴フィールドを提供してください。 現在、pipeline_stateフィールドのみが更新可能です。
FEATURE_NAME
Unity Catalog内の機能の正式名称。
オプション
--cron-schedule string
物質化パイプラインのスケジュールを定義するクォーツクロン式。
--json JSON
要求本文を含む JSON ファイルへのインライン JSON 文字列または @path 。
--materialized-feature-id string
サーバーがマテリアル化された特徴に固有の識別子を割り当てます。
--pipeline-schedule-state MaterializedFeaturePipelineScheduleState
マテリアライゼーションパイプラインのスケジュール状態。 サポートされている値: ACTIVE、PAUSED、SNAPSHOT。
Databricks Feature-Engineering Update-Stream
ストリームを更新してください。
databricks feature-engineering update-stream NAME UPDATE_MASK SOURCE_CONFIG CONNECTION_CONFIG SCHEMA_CONFIG INGESTION_CONFIG [flags]
論争
NAME
ストリームの完全な三部名(catalog.schema.stream)です。
UPDATE_MASK
更新するフィールドの一覧。
SOURCE_CONFIG
ソース固有の構成。 ストリーミングプラットフォームのソースを決定します。
CONNECTION_CONFIG
ストリームプラットフォームへの接続および認証方法を指定します。
SCHEMA_CONFIG
ストリームのスキーマ定義。 現在、直接スキーマのみがサポートされています。 今後のマイルストーンでは、UCコネクションを通じてスキーマレジストリをサポートする予定です。
INGESTION_CONFIG
ストリーミングデータ取り込みの構成:フォワードフィルデータのオフラインコピーを格納する管理テーブルとオプションの履歴的バックフィル。
オプション
--description string
ユーザー提供の説明。
--json JSON
要求本文を含む JSON ファイルへのインライン JSON 文字列または @path 。
グローバル フラグ
--debug
デバッグ ログを有効にするかどうかを指定します。
-h または --help
Databricks CLI、または関連コマンド グループ、または関連コマンドのヘルプの表示。
--log-file 文字列
出力ログを書き込むファイルを表す文字列。 このフラグが指定されていない場合、既定では stderr に出力ログが書き込まれます。
--log-format 形式
ログ形式の種類、 text 、または json。 既定値は text です。
--log-level 文字列
ログ形式レベルを表す文字列。 指定しない場合、ログ形式レベルは無効になります。
-o, --output 型
コマンド出力の種類( text または json)。 既定値は text です。
-p, --profile 文字列
コマンドの実行に使用する ~/.databrickscfg ファイル内のプロファイルの名前。 このフラグが指定されていない場合は、存在する場合は、 DEFAULT という名前のプロファイルが使用されます。
--progress-format 形式
進行状況ログを表示する形式: default、 append、 inplace、または json
-t, --target 文字列
該当する場合は、使用するバンドル ターゲット