이 문서에서는 YAML(Databricks Asset Bundles 구성)에서 지원하는 키에 대한 참조를 제공합니다. Databricks 자산 번들이란?.
전체 번들 예제는
유물
Type: Map
번들 배포 중에 나중에 번들 실행에서 사용할 수 있는 아티팩트가 자동으로 빌드되도록 지정합니다. 각 키는 아티팩트 이름이고 값은 아티팩트 빌드 설정을 정의하는 맵입니다.
팁 (조언)
번들의 아티팩트 설정을 정의, 결합 및 재정의하는 방법은 목표 설정으로 재정의에서 설명된 대로 수행할 수 있습니다.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
artifacts:
<artifact-name>:
<artifact-field-name>: <artifact-field-value>
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
build |
문자열 | 배포 전에 로컬로 실행할 빌드 명령의 선택적 집합입니다. Python 휠 빌드의 경우 Databricks CLI는 빌드를 실행할 Python wheel 패키지의 로컬 설치를 찾을 수 있다고 가정하고 각 번들 배포 중에 기본적으로 python setup.py bdist_wheel 명령을 실행합니다. 별도의 줄에 여러 빌드 명령을 지정합니다.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
dynamic_version |
불리언 | whl 파일의 타임스탬프에 따라 휠 버전을 동적으로 패치할지 여부입니다. 설정이 true이면 setup.py 나 pyproject.toml의 버전을 업데이트할 필요 없이 새 코드를 배포할 수 있습니다. 이 설정은 type가 whl로 설정된 경우에만 유효합니다.Databricks CLI 버전 0.245.0에 추가됨 |
executable |
문자열 | 실행 파일 형식입니다. 유효한 값은 bash, sh및 cmd.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
files |
순서 | 빌드된 아티팩트 파일의 상대 또는 절대 경로입니다.
아티팩트.name.files를 참조하십시오. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
path |
문자열 | 아티팩트 디렉터리의 로컬 경로입니다. 경로는 번들 구성 파일의 위치를 기준으로 합니다. Python 휠 빌드의 경우에는 Python 휠 파일의 setup.py 파일 경로입니다. 포함되지 않은 경우, Databricks CLI는 번들의 루트에서 Python 휠 파일의 path 파일을 찾으려고 시도합니다.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
type |
문자열 | 아티팩트가 Python 휠인 경우 필수입니다. 아티팩트의 유형 유효한 값은 whl 및 jar입니다. 다른 아티팩트 빌드를 위해 이 설정을 지정할 필요가 없습니다.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
예시
다음 구성은 시를 사용하여 Python 휠을 빌드합니다.
artifacts:
default:
type: whl
build: poetry build
path: .
다음 구성은 테스트를 실행하고 휠을 빌드합니다. 휠을 빌드하는 데 사용하는 artifacts 전체 번들 자습서는 Databricks 자산 번들을 사용하여 Python 휠 파일 빌드를 참조하세요.
artifacts:
default:
type: whl
build: |-
# run tests
python -m pytest tests/ -v
# build the actual artifact
python setup.py bdist_wheel
path: .
JAR을 빌드하고 Unity 카탈로그에 업로드하는 예제 구성은 JAR 파일을 Unity 카탈로그 업로드하는번들을 참조하세요.
아티팩트. name.files
Type: Sequence
빌드된 아티팩트 파일의 상대 또는 절대 경로입니다. 빌드된 아티팩트 지정에 사용합니다 source . 경로는 번들 구성 파일의 위치를 기준으로 합니다.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
source |
문자열 | 필수. 아티팩트 원본 파일입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
보따리
Type: Map
이 대상에 배포할 때의 번들 특성입니다.
번들 구성 파일에는 최상위 bundle 매핑이 하나만 포함되어야 합니다.
이 bundle 매핑에는 번들에 대한 프로그래밍 방식(또는 논리적) 이름을 지정하는 name 매핑이 포함되어야 합니다. 다음 예제에서는 hello-bundle이라는 프로그래밍 방식(또는 논리적) 이름으로 번들을 선언합니다.
bundle:
name: hello-bundle
bundle 매핑은 최상위 대상 매핑에서 하나 이상의 대상의 자식일 수도 있습니다. 이러한 각 자식 bundle 매핑은 대상 수준에서 기본값이 아닌 재정의된 설정을 지정합니다.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
cluster_id |
문자열 | 번들을 실행하는 데 사용할 클러스터의 ID입니다. 이 키를 사용하면 번들 구성 파일의 다른 위치에 정의된 클러스터에 대한 재정의로 사용할 클러스터의 ID를 지정할 수 있습니다. 클러스터의 ID를 검색하는 방법에 대한 자세한 내용은 컴퓨팅 리소스 URL 및 ID를 참조하세요.cluster_id 재정의는 개발 전용 시나리오에만 사용하도록 의도된 것으로, mode 매핑이 development로 설정된 대상에만 지원됩니다.
target 매핑에 대한 자세한 내용은 대상을 참조하세요.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
compute_id |
문자열 | 더 이상 사용되지 않음. 번들을 실행하는 데 사용할 컴퓨팅의 ID입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
databricks_cli_version |
문자열 | 번들에 사용할 Databricks CLI 버전입니다.
bundle.databricks_cli_version 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
deployment |
지도 | 번들 배포의 정의입니다. 지원되는 특성은 Databricks 자산 번들 배포 모드를 참조하세요.
bundle.deployment를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
git |
지도 | 귀하의 번들과 관련된 Git 버전 관리 세부 정보입니다. 지원되는 특성은 git을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
name |
문자열 | 번들의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
uuid |
문자열 | 예약됨. 내부 Databricks 시스템에서 번들을 고유하게 식별하는 번들에 대한 UUID(유니버설 고유 식별자)입니다. 이는 databricks bundle init 명령을 사용하여 Databricks 템플릿을 사용하여 번들 프로젝트를 초기화할 때 생성됩니다.Databricks CLI 버전 0.236.0에 추가됨 |
bundle.databricks_cli_version
bundle 매핑에는 번들에 필요한 Databricks CLI 버전을 제한하는 databricks_cli_version 매핑이 포함될 수 있습니다. 이렇게 하면 특정 버전의 Databricks CLI에서 지원되지 않는 매핑을 사용하여 발생하는 문제를 방지할 수 있습니다.
Databricks CLI 버전은 의미 체계 버전 지정을 준수하며 databricks_cli_version 매핑은 버전 제약 조건 지정을 지원합니다. 현재 databricks --version 값이 번들의 매핑에 지정된 범위 내에 있지 않으면 번들 databricks_cli_version 에서 실행될 때 databricks bundle validate 오류가 발생합니다. 다음 예제에서는 몇 가지 일반적인 버전 제약 조건 구문을 보여 줍니다.
bundle:
name: hello-bundle
databricks_cli_version: '0.218.0' # require Databricks CLI 0.218.0
bundle:
name: hello-bundle
databricks_cli_version: '0.218.*' # allow all patch versions of Databricks CLI 0.218
bundle:
name: my-bundle
databricks_cli_version: '>= 0.218.0' # allow any version of Databricks CLI 0.218.0 or higher
bundle:
name: my-bundle
databricks_cli_version: '>= 0.218.0, <= 1.0.0' # allow any Databricks CLI version between 0.218.0 and 1.0.0, inclusive
bundle.deployment
Type: Map
번들 배포의 정의
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
fail_on_active_runs |
불리언 | 활성 실행에서 실패할지 여부입니다. 이 설정을 true로 설정하면 실행 중인 배포가 중단될 수 있습니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
lock |
지도 | 배포 잠금의 속성입니다.
bundle.deployment.lock을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
bundle.deployment.lock
Type: Map
배포 잠금의 속성입니다.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
enabled |
불리언 | 이 잠금을 사용할 수 있는지 여부입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
force |
불리언 | 사용 설정 시 이 잠금을 강제할지 여부입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
실험적인
Type: Map
실험적 기능에 대한 특성을 정의합니다.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
python |
지도 | 더 이상 사용되지 않음. 대신 최상위 Python 매핑을 사용합니다. Databricks CLI 버전 0.238.0에 추가됨 |
python_wheel_wrapper |
불리언 | Python 휠 래퍼를 사용할지의 여부입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
scripts |
지도 | 실행할 명령입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
skip_artifact_cleanup |
불리언 | 에서 .internal폴더 삭제를 건너뛸지 여부를 결정합니다workspace.artifact_path. 기본적으로 이 폴더는 배포 중에 새 빌드 아티팩트(예: Python 휠)를 업로드하기 전에 삭제됩니다. 배포 전체에서 기존 아티팩트가 유지되도록 true 설정합니다.Databricks CLI 버전 0.254.0에 추가됨 |
skip_name_prefix_for_schema |
불리언 | 번들에 정의된 Unity 카탈로그 스키마의 이름에 presets.name_prefix 접두사(설정 시 설정 또는 계산 mode: development)를 건너뛸지 여부입니다.Databricks CLI 버전 0.255.0에 추가됨 |
use_legacy_run_as |
불리언 | 레거시 run_as 동작을 사용할지 여부입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
포함하다
Type: Sequence
번들 내에 포함할 구성 파일을 담고 있는 경로 글롭(glob)의 목록을 지정합니다. 이러한 경로 GLOB는 경로 GLOB가 지정된 번들 구성 파일의 위치를 기준으로 합니다.
databricks.yml이외에도 배열을 include 사용하여 번들 내에 포함할 모든 구성 파일을 지정해야 합니다.
팁 (조언)
번들에 다른 파일을 포함하거나 제외하려면 include 및 exclude을 사용합니다.
이 include 배열은 최상위 매핑으로만 나타날 수 있습니다.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
다음 예제에는 세 개의 구성 파일이 포함되어 있습니다. 이러한 파일은 번들 구성 파일과 동일한 폴더에 있습니다.
include:
- 'bundle.artifacts.yml'
- 'bundle.resources.yml'
- 'bundle.targets.yml'
다음 예제 구성에는 파일 이름이 bundle로 시작하고 .yml로 끝나는 모든 파일이 포함됩니다. 이러한 파일은 번들 구성 파일과 동일한 폴더에 있습니다.
include:
- 'bundle*.yml'
권한
Type: Sequence
번들에 정의된 리소스에 적용할 권한을 정의합니다. 여기서 시퀀스의 각 항목은 특정 엔터티에 대한 권한입니다. Databricks 자산 번들의 리소스에 대한 권한 설정을 참조하세요.
허용되는 최상위 권한 수준은 CAN_VIEW, CAN_MANAGE 및 CAN_RUN입니다.
특정 리소스에 사용 권한을 적용하려면 특정 리소스에 대한 사용 권한 정의를 참조하세요.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
group_name |
문자열 | 레벨로 설정된 권한을 가진 그룹의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
level |
문자열 | 이 권한은 사용자, 그룹, 서비스 주체에 대해 정의된 허용 가능한 권한입니다. 이 키의 유효한 값은 사용 권한이 번들의 최상위 수준에서 정의되는지 또는 특정 리소스에 대해 정의되었는지에 따라 다릅니다.
Databricks 자산 번들의 리소스에 대한 권한 설정을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
service_principal_name |
문자열 | 서비스 주체 이름으로, 특정 수준에서 권한이 설정되어 있습니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
user_name |
문자열 | 특정 권한 수준이 설정된 사용자의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
본보기
다음 예제 구성은 번들에 정의된 모든 리소스에 적용되는 사용자, 그룹 및 서비스 주체에 resources 대한 사용 권한 수준을 정의합니다.
permissions:
- level: CAN_VIEW
group_name: test-group
- level: CAN_MANAGE
user_name: someone@example.com
- level: CAN_RUN
service_principal_name: 123456-abcdef
프리셋 설정
Type: Map
번들 배포 사전 설정을 정의합니다. 자세한 내용은 사용자 지정 사전 설정을 참조하세요.
사전 설정에 대해 예외를 지정하지 않는 한, 둘 다 modepresets 설정되면 사전 설정이 기본 모드 동작을 재정의하고 개별 리소스의 설정이 사전 설정을 재정의합니다.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
| Preset | 설명 |
|---|---|
artifacts_dynamic_version |
배포하는 동안 아티팩트 whl 버전을 동적으로 업데이트할지 여부입니다. 유효한 값은 true 또는 false. 최상위 artifacts.dynamic_version 구성 설정을 지정하면 이 사전 설정을 재정의합니다.Databricks CLI 버전 0.256.0에 추가됨 |
jobs_max_concurrent_runs |
작업에 대해 허용되는 최대 동시 실행 수입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
name_prefix |
리소스 이름 앞에 추가할 접두사 문자열입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
pipelines_development |
파이프라인 배포를 개발 모드에서 잠가야 하는지 여부입니다. 유효한 값은 true 또는 false.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
source_linked_deployment |
배포 중에 만든 리소스가 작업 영역 복사본 대신 작업 영역의 원본 파일을 가리키는지 여부입니다. Databricks CLI 버전 0.236.0에 추가됨 |
tags |
모든 태그 지원 리소스에 적용되는 키:값 태그 집합으로, 작업 및 실험을 포함합니다. Databricks 자산 번들은 schema 리소스에 대해 태그를 지원하지 않습니다.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
trigger_pause_status |
모든 트리거 및 일정에 적용할 일시 중지 상태입니다. 유효한 값은 PAUSED 또는 UNPAUSED.mode가 development로 설정되면, trigger_pause_status는 항상 PAUSED입니다.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
python
Type: Map
databricks-bundles 패키지로 정의된 Python 코드의 로드를 구성합니다. 자세한 내용은 Python의 번들 구성을 참조하세요.
Databricks CLI 버전 0.275.0에서 experimental 이동됨
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
mutators |
순서 | 변경자에는 [my_project.mutators:add_default_cluster]와 같은 변경자 함수에 대한 정규화된 함수 경로 목록이 포함되어 있습니다.Databricks CLI 버전 0.238.0에 추가됨 |
resources |
순서 | 리소스에는 Python 코드에 정의된 리소스를 로드하기 위한 정규화된 함수 경로 목록이 포함되어 있습니다( 예: ["my_project.resources:load_resources"]Databricks CLI 버전 0.238.0에 추가됨 |
venv_path |
문자열 | 가상 환경의 경로입니다. 사용하도록 설정하면 Python 코드가 이 환경 내에서 실행됩니다. 사용하지 않도록 설정하면 기본적으로 현재 셸에서 사용할 수 있는 Python 인터프리터를 사용합니다. Databricks CLI 버전 0.238.0에 추가됨 |
리소스
Type: Map
번들에 대한 리소스를 정의합니다. 여기서 각 키는 리소스의 이름이고 값은 리소스를 정의하는 맵입니다. Databricks 자산 번들 지원 리소스 및 리소스 정의 참조에 대한 자세한 내용은 Databricks Asset Bundles 리소스참조하세요.
매핑은 resources 최상위 매핑으로 표시되거나 최상위 대상 매핑에 있는 하나 이상의 대상의 자식일 수 있으며 지원되는 리소스 종류 중 하나 또는 0개를 포함할 수 있습니다. 각 리소스 종류 매핑에는 각각 고유한 이름이 있어야 하는 하나 이상의 개별 리소스 선언이 포함됩니다. 이러한 개별 리소스 선언은 YAML로 표현된 해당 개체의 만들기 작업의 요청 페이로드를 사용하여 리소스를 정의합니다. 리소스에 대해 지원되는 속성은 해당 개체의 지원되는 필드입니다.
작업 요청 만들기 페이로드는 Databricks REST API 참조에 설명되어 있으며 databricks bundle schema 명령은 지원되는 모든 개체 스키마를 출력합니다. 또한 이 databricks bundle validate 명령은 번들 구성 파일에서 알 수 없는 리소스 속성이 발견되면 경고를 반환합니다.
번들에서 지원되는 리소스와 일반적인 구성 및 예제에 대한 자세한 내용은 Databricks Asset Bundles 리소스 및 번들 구성 예제참조하세요.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
resources:
<resource-type>:
<resource-name>:
<resource-field-name>: <resource-field-value>
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
alerts |
지도 | 번들에 대한 경고(v2) 정의이며, 각 키는 경고 이름을 나타냅니다.
경고를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.279.0에 추가됨 |
apps |
지도 | 번들에 대한 Databricks 앱 정의입니다. 여기서 각 키는 앱의 이름입니다.
앱을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.239.0에 추가됨 |
catalogs |
지도 | 번들에 대한 카탈로그(Unity 카탈로그) 정의이며, 여기서 각 키는 카탈로그의 이름입니다.
카탈로그를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨 |
clusters |
지도 | 번들에 대한 클러스터 정의입니다. 여기서 각 키는 클러스터의 이름입니다. 클러스터를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
dashboards |
지도 | 번들에 대한 대시보드 정의입니다. 여기서 각 키는 대시보드의 이름입니다. 대시보드를 참조 하세요. Databricks CLI 버전 0.232.0에 추가됨 |
database_catalogs |
지도 | 번들에 대한 데이터베이스 카탈로그 정의입니다. 여기서 각 키는 데이터베이스 카탈로그의 이름입니다.
database_catalog 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨 |
database_instances |
지도 | 번들에 대한 데이터베이스 인스턴스 정의입니다. 여기서 각 키는 데이터베이스 인스턴스의 이름입니다.
database_instance 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨 |
experiments |
지도 | 번들에 대한 실험 정의입니다. 여기서 각 키는 실험의 이름입니다.
실험을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
jobs |
지도 | 번들에 대한 작업 정의 목록으로, 각 키는 작업의 이름입니다.
작업 참조 Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
model_serving_endpoints |
지도 | 번들에 대한 엔드포인트 정의를 제공하는 모델입니다. 여기서 각 키는 엔드포인트를 제공하는 모델의 이름입니다.
model_serving_endpoint 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
models |
지도 | 번들에 대한 모델 정의입니다. 여기서 각 키는 모델의 이름입니다.
모델(레거시)을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
pipelines |
지도 | 번들에 대한 파이프라인 정의입니다. 여기서 각 키는 파이프라인의 이름입니다.
파이프라인을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
postgres_branches |
지도 | 번들에 대한 Postgres 분기 정의입니다. 여기서 각 키는 Lakebase 분기의 이름입니다.
postgres_branch 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨 |
postgres_endpoints |
지도 | 번들에 대한 Postgres 엔드포인트 정의입니다. 여기서 각 키는 Lakebase 컴퓨팅 엔드포인트의 이름입니다.
postgres_endpoint 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨 |
postgres_projects |
지도 | 번들에 대한 Postgres 프로젝트 정의입니다. 여기서 각 키는 Lakebase 프로젝트의 이름입니다.
postgres_project 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨 |
quality_monitors |
지도 | 번들에 대한 품질 모니터 정의입니다. 여기서 각 키는 품질 모니터의 이름입니다.
quality_monitor(Unity 카탈로그)를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
registered_models |
지도 | 번들에 대한 등록된 모델 정의입니다. 각 키는 Unity 카탈로그에 등록된 모델의 이름을 나타냅니다.
registered_model(Unity CATALOG)를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
schemas |
지도 | 번들에 대한 스키마 정의입니다. 여기서 각 키는 스키마의 이름입니다.
스키마(Unity 카탈로그)를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
secret_scopes |
지도 | 번들에 대한 비밀 범위 정의입니다. 여기서 각 키는 비밀 범위의 이름입니다.
secret_scope 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.252.0에 추가됨 |
sql_warehouses |
지도 | 번들에 대한 SQL 웨어하우스 정의입니다. 여기서 각 키는 SQL 웨어하우스의 이름입니다.
sql_warehouse 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.260.0에 추가됨 |
synced_database_tables |
지도 | 각 키가 데이터베이스 테이블의 이름인 번들에 대한 동기화된 데이터베이스 테이블 정의입니다.
synced_database_table 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.266.0에 추가됨 |
volumes |
지도 | 번들에 대한 볼륨 정의입니다. 여기서 각 키는 볼륨의 이름입니다.
볼륨(Unity 카탈로그)을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.236.0에 추가됨 |
본보기
다음 예제 구성은 작업 리소스를 정의합니다.
resources:
jobs:
hello-job:
name: hello-job
tasks:
- task_key: hello-task
existing_cluster_id: 1234-567890-abcde123
notebook_task:
notebook_path: ./hello.py
실행_로
Type: Map
Databricks 자산 번들 워크플로를 실행하는 데 사용할 ID(user_name 또는 service_principal_name)입니다. 번들 작업 또는 파이프라인을 배포하는 데 사용되는 ID와 작업 또는 파이프라인을 실행하는 데 사용되는 ID를 구분하는 기능을 제공합니다.
Databricks Asset Bundles 워크플로대한 실행 ID 지정을 참조하세요.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
service_principal_name |
문자열 | 활성 서비스 주체의 애플리케이션 ID입니다. 이 필드를 설정하려면 servicePrincipal/user 역할이 필요합니다.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
user_name |
문자열 | 활성 작업 영역 사용자의 전자 메일입니다. 관리자가 아닌 사용자는 이 필드를 자신의 전자 메일로만 설정할 수 있습니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
스크립트
Type: Map
를 사용하여 bundle run실행할 수 있는 스크립트입니다. 매핑의 scripts 명명된 각 스크립트에는 명령이 포함된 콘텐츠가 포함됩니다.
스크립트 실행을 참조하세요.
Databricks CLI 버전 0.259.0에 추가됨
scripts:
<script-name>:
<script-field-name>: <script-field-value>
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
content |
문자열 | 실행할 명령 Databricks CLI 버전 0.259.0에 추가됨 |
예시
scripts:
my_script:
content: uv run pytest -m ${bundle.target}
동기화
Type: Map
번들에 포함하거나 제외할 파일 및 파일 경로입니다.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
exclude |
순서 | 번들에서 제외할 파일 또는 폴더 목록입니다.
포함 및 제외를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
include |
순서 | 번들에 포함할 파일 또는 폴더 목록입니다.
포함 및 제외를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
paths |
순서 | 배포 시 번들 루트 외부에 있을 수 있는 로컬 폴더 경로를 작업 영역과 동기화합니다.
sync.paths를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
포함 및 제외
include 매핑 내의 exclude 및 sync 매핑은 다음 규칙에 따라 번들 배포 내에 포함하거나 제외할 파일 또는 폴더 목록을 지정합니다.
- 번들의 루트에 있는
.gitignore파일의 파일 및 경로 globs 목록에 따라,include매핑은 번들의 루트를 기준으로 명시적으로 포함할 파일 globs, 경로 globs 또는 둘 다 목록을 포함할 수 있습니다. - 번들의 루트에 있는
.gitignore파일의 파일 및 경로 globs 목록과include매핑의 파일 및 경로 globs 목록을 기반으로 하여exclude매핑은 번들의 루트를 기준으로 명시적으로 제외할 파일 globs, 경로 globs 또는 둘 다 목록을 포함할 수 있습니다.
지정된 파일 및 폴더의 모든 경로는 지정된 번들 구성 파일의 위치를 기준으로 합니다.
include 및 exclude 파일 및 경로의 패턴 구문은 표준 .gitignore 패턴 구문을 따릅니다.
gitignore 패턴 형식을 참조하세요.
예를 들어 다음 .gitignore 파일에 다음 항목이 포함된 경우:
.databricks
my_package/dist
그리고 번들 구성 파일에 다음 include 매핑이 포함됩니다.
sync:
include:
- my_package/dist/*.whl
그런 다음 파일 확장명이 my_package/dist인 *.whl 폴더의 모든 파일이 포함됩니다.
my_package/dist 폴더의 다른 파일은 포함되지 않습니다.
그러나 번들 구성 파일에 다음 exclude 매핑도 포함된 경우:
sync:
include:
- my_package/dist/*.whl
exclude:
- my_package/dist/delete-me.whl
그러면 my_package/dist이라는 이름의 파일을 제외하고, *.whl 폴더 안에 있는 파일 확장자가 delete-me.whl인 모든 파일이 포함됩니다.
my_package/dist 폴더의 다른 파일도 포함되지 않습니다.
sync 매핑은 특정 대상에 대한 targets 매핑에서 선언할 수도 있습니다. 대상에 선언된 모든 sync 매핑은 최상위 sync 매핑 선언과 병합됩니다. 예를 들어 앞의 예제를 계속 진행하면 include 수준의 다음 targets 매핑이 최상위 include 매핑의 sync 매핑과 병합됩니다.
targets:
dev:
sync:
include:
- my_package/dist/delete-me.whl
sync.paths
sync 매핑에는 작업 영역에 동기화할 로컬 경로를 지정하는 paths 매핑이 포함될 수 있습니다.
paths 매핑을 사용하면 번들 간에 공통 파일을 공유할 수 있으며 번들 루트 외부에 있는 파일을 동기화하는 데 사용할 수 있습니다. (번들 루트는 databricks.yml 파일의 위치입니다.) 이는 여러 번들을 호스트하고 라이브러리, 코드 파일 또는 구성을 공유하려는 단일 리포지토리가 있는 경우에 특히 유용합니다.
지정된 경로는 paths 매핑이 설정된 폴더에 고정된 파일 및 디렉터리를 기준으로 해야 합니다. 하나 이상의 경로 값이 디렉터리를 번들 루트의 상위 항목으로 트래버스하는 경우 루트 경로는 폴더 구조가 그대로 유지되도록 동적으로 결정됩니다. 예를 들어 번들 루트 폴더의 이름이 my_bundle인 경우 databricks.yml의 이 구성은 번들 루트보다 한 수준 위에 있는 common 폴더와 번들 루트 자체를 동기화합니다.
sync:
paths:
- ../common
- .
이 번들을 배포하면 작업 영역에서 다음과 같은 폴더 구조가 생성됩니다.
common/
common_file.txt
my_bundle/
databricks.yml
src/
...
대상
Type: Map
번들에 대한 배포 대상 컨텍스트를 정의합니다. 각 대상 은 고유한 아티팩트 컬렉션, Azure Databricks 작업 영역 설정 및 대상별 리소스 세부 정보입니다.
targets 매핑은 각각 고유한 프로그래밍 방식(또는 논리적) 이름이 있어야 하는 하나 이상의 대상 매핑으로 구성됩니다. 이 매핑은 선택 사항이지만 권장됩니다.
매핑 내의 targets 설정은 최상위 작업 영역, 아티팩트 및 리소스 매핑에 지정된 설정보다 우선합니다.
대상은 최상위
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
targets:
<target-name>:
<target-field-name>: <target-field-value>
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
artifacts |
지도 | 대상 배포에 포함될 아티팩트입니다.
아티팩트참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
bundle |
지도 | 이 대상에 배포할 때의 번들 특성입니다.
번들을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
cluster_id |
문자열 | 이 대상에 사용할 클러스터의 ID입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
compute_id |
문자열 | 더 이상 사용되지 않음. 이 대상에 사용할 컴퓨팅의 ID입니다. |
default |
불리언 | 이 대상이 기본 대상인지 여부입니다.
대상을 참조하세요.name.default. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
git |
지도 | 대상에 대한 Git 버전 제어 설정입니다.
git참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
mode |
문자열 | 대상의 배포 모드입니다. 유효한 값은 development 또는 production.
대상을 참조하세요.name.mode 및 Databricks 자산 번들 배포 모드.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
permissions |
순서 | 대상 시스템에서 번들을 배포하고 실행하기 위한 권한입니다. 사용 권한을 참조 하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
presets |
지도 | 대상에 대한 배포 사전 설정입니다.
targets.name.presets을 참조하십시오. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
resources |
지도 | 대상에 대한 리소스 정의입니다.
리소스를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
run_as |
지도 | 번들을 실행하는 데 사용할 ID입니다.
run_as 참조하고 Databricks 자산 번들 워크플로에 대한 실행 ID를 지정합니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
sync |
지도 | 번들이 실행되거나 배포될 때 대상 작업 영역에 동기화할 로컬 경로입니다.
을(를) 참조하여을(를) 동기화하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
variables |
지도 | 대상에 대한 사용자 지정 변수 정의입니다.
변수를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
workspace |
지도 | 목표 대상의 Databricks 작업 공간입니다.
작업 영역을 참조하십시오. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
대상. name.default
번들 명령에 대한 대상 기본값을 지정하려면 default 매핑을 true로 설정해야 합니다. 예를 들어 이름이 dev인 이 대상은 기본 대상입니다.
targets:
dev:
default: true
기본 대상이 구성되지 않았거나 특정 대상 내에서 작업 또는 파이프라인을 유효성 검사, 배포 및 실행하려면 -t 번들 명령 옵션을 사용합니다.
다음 명령은 my_job 및 dev 대상 내에서 prod을 유효성 검사, 배포 및 실행합니다.
databricks bundle validate
databricks bundle deploy -t dev
databricks bundle run -t dev my_job
databricks bundle validate
databricks bundle deploy -t prod
databricks bundle run -t prod my_job
다음 예제에서는 두 개의 대상을 선언합니다. 첫 번째 대상은 이름이 dev이며 번들 명령에 대해 대상이 지정되지 않은 경우 사용되는 기본 대상입니다. 두 번째 대상은 이름이 prod이며 이 대상이 번들 명령에 대해 지정된 경우에만 사용됩니다.
targets:
dev:
default: true
prod:
workspace:
host: https://<production-workspace-url>
대상. name.mode
개발 및 CI/CD 모범 사례를 쉽게 구현할 수 있도록 Databricks Asset Bundles는 사전 프로덕션 및 프로덕션 워크플로의 대상에 대해 기본 동작을 설정하는 배포 모드를 제공합니다. 일부 동작은 대상을 사용하여 구성할 수도 있습니다.name.presets.
자세한 내용은 Databricks 자산 번들 배포 모드를 참조 하세요.
팁 (조언)
번들에 대한 실행 ID를 설정하려면, 각 대상에 대해 run_as 을 지정할 수 있으며, Specify a run identity for a Databricks Asset Bundles workflow에 설명된 대로 진행합니다.
대상이 개발 대상으로 처리되도록 지정하려면 mode 매핑 집합을 development로 추가하십시오. 대상이 프로덕션 대상으로 처리되도록 지정하려면 modeproduction 매핑 집합을 추가합니다. 예를 들어 이름이 prod인 이 대상은 프로덕션 대상으로 처리됩니다.
targets:
prod:
mode: production
대상. name.presets
매핑을 사용하여 presets 일부 대상 배포 mode 동작을 사용자 지정할 수 있습니다.
사용 가능한 사전 설정 목록은 사용자 지정 사전 설정참조하세요.
다음 예제에서는 모든 프로덕션 리소스의 접두사를 지정하고 태그를 지정하는 사용자 지정된 프로덕션 대상을 보여 줍니다.
targets:
prod:
mode: production
presets:
name_prefix: 'production_' # prefix all resource names with production_
tags:
prod: true
변수
Type: Map
번들에 사용자 지정 변수를 정의합니다. 각 변수에 대해, 다음 형식을 사용하여 선택적 설명, 기본값을 설정하고, 사용자가 지정한 변수가 복합 형식인지 여부를 판단하며, 조회 기능을 사용하여 ID 값을 검색합니다.
variables:
<variable-name>:
description: <variable-description>
default: <optional-default-value>
type: <optional-type-value> # "complex" is the only valid value
lookup:
<optional-object-type>: <optional-object-name>
비고
변수는 stringtype설정되지 않는 한 complex형식으로 간주됩니다.
복합 변수 정의를 참조하세요.
번들 구성 내에서 사용자 지정 변수를 참조하려면 ${var.<variable_name>} 대체를 사용합니다.
사용자 지정 변수 및 대체에 대한 자세한 내용은 Databricks 자산 번들의 대체 및 변수를 참조하세요.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
default |
어느 것이든 | 변수의 기본값입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
description |
문자열 | 변수에 대한 설명입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
lookup |
지도 | ID를 검색할 alert, cluster_policy, cluster, dashboard, instance_pool, job, metastore, pipeline, query, service_principal또는 warehouse 개체의 이름입니다.
변수를 참조하세요.name.lookup.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
type |
문자열 | 단순 또는 복합 변수의 형식입니다. 변수가 복잡한 경우에만 이 키를 설정합니다. 유효한 값: complex.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
변수. name.lookup
Type: Map
경고, 클러스터 정책, 클러스터, 대시보드, 인스턴스 풀, 작업, 메타스토어, 파이프라인, 쿼리, 서비스 주체 또는 웨어하우스 개체에서 ID를 검색할 이름입니다. 조회 사용에 대한 자세한 내용은 개체의 ID 값 검색을 참조하세요.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
alert |
문자열 | ID를 검색할 경고의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
cluster |
문자열 | ID를 검색할 클러스터의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
cluster_policy |
문자열 | ID를 조회할 cluster_policy의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
dashboard |
문자열 | ID를 검색할 대시보드의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
instance_pool |
문자열 | ID를 검색할 instance_pool 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
job |
문자열 | ID를 검색할 작업의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
metastore |
문자열 | ID를 검색할 메타스토어의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
notification_destination |
문자열 | ID를 검색할 notification_destination의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.236.0에 추가됨 |
pipeline |
문자열 | ID를 검색할 파이프라인의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
query |
문자열 | ID를 검색할 쿼리의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
service_principal |
문자열 | 서비스 프린시플의 ID를 검색하기 위한 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
warehouse |
문자열 | ID를 검색할 창고의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
작업 공간
Type: Map
Databricks 작업 공간을 번들용으로 정의합니다. 번들 구성 파일에는 사용할 기본이 아닌 Azure Databricks 작업 영역 설정을 지정하는 최상위 workspace 매핑이 하나만 포함될 수 있습니다.
중요합니다
유효한 Databricks 작업 영역 경로는 /Workspace 또는 아티팩트에서 시작하며 /Volumes지원됩니다. 사용자 지정 작업 영역 경로는 자동으로 접두사로 /Workspace지정되므로 사용자 지정 경로 ${workspace.file_path}에서 작업 영역 경로 대체를 사용하는 경우 경로 앞에 추가할 /Workspace 필요가 없습니다.
Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
artifact_path |
문자열 | 배포 및 워크플로 실행에 대해 작업 영역 내에서 사용할 아티팩트 경로 Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
auth_type |
문자열 | 사용할 인증 유형으로, Databricks CLI에서 예기치 않은 인증 유형을 유추하는 경우에 특히 중요합니다.
Azure Databricks 리소스에 대한 액세스 권한 부여를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
azure_client_id |
문자열 | Azure 클라이언트 ID입니다.
작업 영역 인증을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
azure_environment |
문자열 | Azure 환경입니다.
작업 영역 인증을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
azure_login_app_id |
문자열 | Azure 로그인 앱 ID입니다.
작업 영역 인증을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
azure_tenant_id |
문자열 | Azure 구독자 ID입니다.
작업 영역 인증을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
azure_use_msi |
불리언 | Azure에 MSI를 사용할지 여부입니다.
작업 영역 인증을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
azure_workspace_resource_id |
문자열 | Azure 작업 영역 리소스 ID입니다.
작업 영역 인증을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
client_id |
문자열 | 작업 영역의 클라이언트 ID입니다.
작업 영역 인증을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
file_path |
문자열 | 배포 및 워크플로 실행 모두에 대해 작업 영역 내에서 사용할 파일 경로입니다.
workspace.file_path 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
google_service_account |
문자열 | Google 서비스 계정 이름입니다.
작업 영역 인증을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
host |
문자열 | Databricks 작업 영역 호스트 URL입니다.
작업 영역 인스턴스 이름, URL 및 ID를 참조하세요. 매핑을 host 설정하면 Databricks CLI가 파일에서 .databrickscfg 일치하는 프로필을 찾은 다음 해당 프로필의 필드를 사용하여 사용할 Databricks 인증 유형을 결정하도록 지시합니다. 일치하는 host 필드가 있는 여러 프로필이 파일 내에 .databrickscfg 있는 경우 매핑(또는 --profile-p 명령줄 옵션)을 사용하여 profile 프로필을 지정해야 합니다.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
profile |
문자열 | Databricks 작업 영역 프로필 이름입니다.
workspace.profile을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
resource_path |
문자열 | 작업 영역 리소스 경로 Databricks CLI 버전 0.230.0에 추가됨 |
root_path |
문자열 | Databricks 작업 영역 루트 경로입니다.
workspace.root_path 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
state_path |
문자열 | 작업 영역 상태 경로입니다. 이 키는 기본 경로로 설정되며 배포에 대한 Terraform 상태 정보를 저장할 작업 영역 내의 ${workspace.root}/state 경로를 나타냅니다.Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨 |
작업 영역 인증
작업 영역 매핑에는 사용할 Databricks 인증 메커니즘을 지정하는 매핑이 포함될 수도 있습니다. 최상위 작업 영역 매핑 내에 지정되지 않은 경우 작업 영역 매핑에서 최상위 대상 매핑에 있는 하나 이상의 대상의 자식으로 지정해야 합니다.
OAuth M2M(컴퓨터-컴퓨터) 인증의 경우 매핑
client_id이(가) 사용됩니다. 대신 로컬 환경 변수DATABRICKS_CLIENT_ID에 이 값을 설정할 수 있습니다. 또는client_id값을 사용하여 구성 프로필을 만든 다음profile매핑과 함께 프로필의 이름을 지정할 수 있습니다(또는 Databricks CLI에서 번들 유효성 검사, 배포, 실행, 삭제 명령을 실행할 때--profile또는-p옵션을 사용하여 지정 가능). OAuth를 사용하여 Azure Databricks에 대한 서비스 주체 액세스 권한 부여를 참조하세요.비고
번들 구성 파일에서 Azure Databricks OAuth 비밀 값을 지정할 수 없습니다. 대신 로컬 환경 변수를
DATABRICKS_CLIENT_SECRET설정합니다. 또는 구성 프로필에client_secret값을 추가한 후,profile매핑을 사용하여 프로필의 이름을 지정할 수 있으며, Databricks CLI를 사용할 때 번들 유효성 검사, 배포, 실행 및 삭제 명령을 실행하기 위해--profile또는-p옵션을 사용할 수 있습니다.Azure CLI 인증에
azure_workspace_resource_id매핑이 사용됩니다. 대신 로컬 환경 변수DATABRICKS_AZURE_RESOURCE_ID에 이 값을 설정할 수 있습니다. 또는azure_workspace_resource_id값을 사용하여 구성 프로필을 만든 다음profile매핑과 함께 프로필의 이름을 지정할 수 있습니다(또는 Databricks CLI에서 번들 유효성 검사, 배포, 실행, 삭제 명령을 실행할 때--profile또는-p옵션을 사용하여 지정 가능). Azure CLI를 사용하여 인증을 참조하세요.서비스 주체를 사용한 Azure 클라이언트 비밀 인증의 경우
azure_workspace_resource_id,azure_tenant_id및azure_client_id매핑이 사용됩니다. 또는 로컬 환경 변수DATABRICKS_AZURE_RESOURCE_ID,ARM_TENANT_ID및ARM_CLIENT_ID각각 이러한 값을 설정할 수 있습니다. 또는 `azure_workspace_resource_id,azure_tenant_id,azure_client_id` 값을 사용하여 구성 프로필을 만들고, `profile` 매핑을 사용하여 프로필의 이름을 지정할 수 있습니다 (또는 번들 유효성 검사, 배포, 실행 및 삭제 명령을 Databricks CLI로 실행할 때 `--profile` 또는 `-p` 옵션을 사용할 수 있습니다). Microsoft Entra 서비스 주체 인증 방법을 참조하세요.비고
번들 구성 파일에서 Azure 클라이언트 비밀 값을 지정할 수 없습니다. 대신 로컬 환경 변수를
ARM_CLIENT_SECRET설정합니다. 또는 구성 프로필에azure_client_secret값을 추가한 후,profile매핑을 사용하여 프로필의 이름을 지정할 수 있으며, Databricks CLI를 사용할 때 번들 유효성 검사, 배포, 실행 및 삭제 명령을 실행하기 위해--profile또는-p옵션을 사용할 수 있습니다.Azure 관리 ID 인증의 경우
azure_use_msi,azure_client_id및azure_workspace_resource_id매핑이 사용됩니다. 또는 로컬 환경 변수ARM_USE_MSI,ARM_CLIENT_ID및DATABRICKS_AZURE_RESOURCE_ID각각 이러한 값을 설정할 수 있습니다. 또는 `azure_use_msi,azure_client_id,azure_workspace_resource_id` 값을 사용하여 구성 프로필을 만들고, `profile` 매핑을 사용하여 프로필의 이름을 지정할 수 있습니다 (또는 번들 유효성 검사, 배포, 실행 및 삭제 명령을 Databricks CLI로 실행할 때 `--profile` 또는 `-p` 옵션을 사용할 수 있습니다). Azure 관리 ID로 인증을 참조하세요.azure_environment매핑은 특정 API 엔드포인트 집합에 대한 Azure 환경 유형(예: 공용, UsGov, 중국 및 독일)을 지정합니다. 기본값은PUBLIC입니다. 대신 로컬 환경 변수ARM_ENVIRONMENT에 이 값을 설정할 수 있습니다. 또는 구성 프로필에azure_environment값을 추가한 후,profile매핑을 사용하여 프로필의 이름을 지정할 수 있으며, Databricks CLI를 사용할 때 번들 유효성 검사, 배포, 실행 및 삭제 명령을 실행하기 위해--profile또는-p옵션을 사용할 수 있습니다.azure_login_app_id매핑은 비작동이며 내부용으로 예약되어 있습니다.
workspace.root_path
이 workspace 매핑에는 배포 및 워크플로 실행 모두에 대해 작업 영역 내에서 사용할 기본이 아닌 루트 경로를 지정하기 위한 root_path 매핑이 포함될 수 있습니다. 예:
workspace:
root_path: /Workspace/Users/${workspace.current_user.userName}/.bundle/${bundle.name}/my-envs/${bundle.target}
기본적으로 Databricks CLI root_path의 경우 기본 경로 /Workspace/Users/${workspace.current_user.userName}/.bundle/${bundle.name}/${bundle.target}을(를) 사용하며, 이는 치환을 사용합니다.
workspace.artifact_path
이 workspace 매핑에는 또한 배포 및 워크플로 실행 모두에 대해 작업 영역 내에서 사용할 기본이 아닌 아티팩트 경로를 지정하기 위한 artifact_path 매핑이 포함될 수 있습니다. 예:
workspace:
artifact_path: /Workspace/Users/${workspace.current_user.userName}/.bundle/${bundle.name}/my-envs/${bundle.target}/artifacts
기본적으로 Databricks CLI artifact_path의 경우 기본 경로 ${workspace.root}/artifacts을(를) 사용하며, 이는 치환을 사용합니다.
비고
artifact_path 매핑은 DBFS(Databricks 파일 시스템) 경로를 지원하지 않습니다.
workspace.file_path
이 workspace 매핑에는 또한 배포 및 워크플로 실행 모두에 대해 작업 영역 내에서 사용할 기본이 아닌 파일 경로를 지정하기 위한 file_path 매핑이 포함될 수 있습니다. 예:
workspace:
file_path: /Workspace/Users/${workspace.current_user.userName}/.bundle/${bundle.name}/my-envs/${bundle.target}/files
기본적으로 Databricks CLI file_path의 경우 기본 경로 ${workspace.root}/files을(를) 사용하며, 이는 치환을 사용합니다.
중요합니다
구문을 사용하여 이러한 인증 값에 대한 사용자 지정 변수 를 ${var.*} 지정할 수 없습니다.
workspace.profile
비고
Databricks에서는 host 매핑 대신 --profile 매핑(또는 Databricks CLI로 번들 validate, deploy, run 및 destroy 명령을 실행할 때 -p 또는 profile 옵션)을 사용할 것을 권장합니다. 이렇게 하면 번들 구성 파일의 이식성이 향상됩니다.
매핑은 이 profile Azure Databricks 작업 영역에 인증하는 데 사용할 구성 프로필의 이름을 지정합니다. 이 구성 프로필은 Databricks CLI를 설정할 때 만든 프로필에 매핑됩니다.
일반적인 물건
Git 버전 관리 시스템
Type: Map
git 버전 제어 세부 정보를 정의합니다. 이는 나중에 리소스를 식별하는 데 사용할 수 있는 배포 메타데이터를 전파하는 데 유용합니다. 예를 들어 CI/CD에서 배포한 작업의 리포지토리 원본을 추적할 수 있습니다.
bundle 명령을 실행할 때는 항상 validate, deploy, run 등의 명령을 사용합니다. bundle 명령은 명령의 구성 트리를 다음 기본 설정으로 채웁니다.
Git 설정을 검색하거나 재정의하려면 번들이 Git 리포지토리와 연결된 디렉터리 내에 있어야 합니다(예: git clone 명령을 실행하여 초기화된 로컬 디렉터리). 디렉터리가 Git 리포지토리와 연결되지 않은 경우 이러한 Git 설정은 비어 있습니다.
| 열쇠 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
branch |
문자열 | 현재 Git 분기 이름입니다. 이는 복제된 리포지토리에서 명령 git branch --show-current 실행한 경우 얻을 수 있는 것과 동일한 값입니다.
대체를 사용하여 ${bundle.git.branch}과 같은 번들 구성 파일에서 이 값을 참조할 수 있습니다. |
origin_url |
문자열 | 리포지토리의 원본 URL입니다. 이는 복제된 리포지토리에서 명령 git config --get remote.origin.url 실행한 경우 얻을 수 있는 것과 동일한 값입니다.
대체를 사용하여 ${bundle.git.origin_url}과 같은 번들 구성 파일에서 이 값을 참조할 수 있습니다. |
예시
필요한 경우 최상위 bundle 매핑의 매핑 내에서 git 설정과 branch 설정을 재정 origin_url 의할 수 있습니다.
bundle:
git:
origin_url: <some-non-default-origin-url>
branch: <some-non-current-branch-name>