선언적 자동화 번들 리소스

선언적 자동화 번들(이전의 Databricks 자산 번들)을 사용하면 번들 구성의 resources 매핑에서 번들이 사용하는 Azure Databricks 리소스에 대한 정보를 지정할 수 있습니다. 리소스 참조를 참조하세요.

이 페이지에서는 번들에 대해 지원되는 모든 리소스 종류에 대한 구성 참조를 제공하고 지원되는 각 유형에 대한 세부 정보 및 예제를 제공합니다. 추가 예제는 번들 구성 예제참조하세요.

YAML 구성의 유효성을 검사하는 데 사용되는 번들에 대한 JSON 스키마는 Databricks CLI GitHub 리포지토리 있습니다.

Tip

기존 리소스에 대한 YAML을 생성하려면 databricks bundle generate 명령을 사용합니다. databricks 번들 생성을 참조하세요.

지원되는 리소스

다음 표에서는 번들에 대해 지원되는 리소스 종류(해당하는 경우 YAML 및 Python)를 나열합니다. 일부 리소스는 번들에 정의하고 번들을 배포하여 만들 수 있으며, 일부 리소스는 번들에 포함할 기존 자산을 참조해야만 만들 수 있습니다.

리소스 구성은 Databricks REST API 개체에 해당하는 Databricks 개체를 정의합니다. YAML로 표현되는 REST API 개체의 지원되는 만들기 요청 필드는 리소스의 지원되는 키입니다. 각 리소스의 해당 개체에 대한 설명서에 대한 링크는 아래 표에 있습니다.

Tip

databricks bundle validate 명령은 번들 구성 파일에서 알 수 없는 리소스 속성이 발견되면 경고를 반환합니다.

Resource	Python 지원	해당 REST API 개체
경고		경고 개체
app		앱 개체
catalog (Unity 카탈로그)		Catalog 개체
cluster		클러스터 개체
cluster_policy		클러스터 정책 객체
dashboard		대시보드 개체
database_catalog		데이터베이스 카탈로그 개체
database_instance		데이터베이스 인스턴스 개체
experiment		실험 개체
external_location (Unity 카탈로그)		외부 위치 개체
genie_spaces		지니 에이전트
instance_pool		인스턴스 풀 객체
job	직업	작업 개체
job_run		작업 실행 객체
모델(레거시)		Model(레거시) 개체
model_serving_endpoint		모델 제공 엔드포인트 객체
pipeline	Pipelines	파이프라인 개체
postgres_branch		Postgres 분기 개체
postgres_catalog		Postgres 카탈로그 개체
postgres_database		Postgres 데이터베이스 개체
postgres_endpoint		Postgres 컴퓨팅 엔드포인트 개체
postgres_project		Postgres 프로젝트 개체
postgres_role		Postgres 역할 개체
postgres_synced_table		Postgres 동기화된 테이블 개체
quality_monitor		품질 모니터 개체
registered_model(Unity 카탈로그)		등록된 모델 개체
스키마(Unity Catalog)	스키마	스키마 개체
secret (Unity 카탈로그)		비밀 물체
secret_scope		비밀 스코프 객체
sql_warehouse		SQL 웨어하우스 개체
동기화된_데이터베이스_테이블		동기화된 데이터베이스 테이블 개체
vector_search_endpoint		AI Search 엔드포인트 개체
vector_search_index		벡터 검색 인덱스 개체
볼륨 (유니티 카탈로그)	볼륨	볼륨 개체

경고

Type: Map

경고 리소스는 SQL 경고(v2)를 정의합니다.

Databricks CLI 버전 0.279.0에 추가됨

alerts:
  <alert-name>:
    <alert-field-name>: <alert-field-value>

Key	Type	Description
`custom_description`	String	Optional. 경고에 대한 사용자 지정 설명입니다. 콧수염 템플릿을 지원합니다. Databricks CLI 버전 0.279.0에 추가됨
`custom_summary`	String	Optional. 경고에 대한 사용자 지정 요약입니다. 콧수염 템플릿을 지원합니다. Databricks CLI 버전 0.279.0에 추가됨
`display_name`	String	필수 사항입니다. 경고의 표시 이름입니다(예: .) `Example alert`. Databricks CLI 버전 0.279.0에 추가됨
`evaluation`	Map	필수 사항입니다. 경고에 대한 평가 구성입니다. alert.evaluation을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.279.0에 추가됨
`file_path`	String	경고 자산의 로컬 파일 경로입니다. Databricks CLI 버전 0.282.0에 추가됨
`lifecycle`	Map	리소스에 대한 수명 주기 설정을 포함합니다. 리소스가 배포되거나 제거될 때 리소스의 동작을 제어합니다. 수명 주기를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.279.0에 추가됨
`parent_path`	String	Optional. 경고가 포함된 폴더의 작업 영역 경로입니다. 만들기에만 설정할 수 있으며 업데이트할 수 없습니다. 예: `/Users/someone@example.com`. Databricks CLI 버전 0.279.0에 추가됨
`permissions`	Sequence	경고 권한입니다. 사용 권한을 참조 하세요. Databricks CLI 버전 0.279.0에 추가됨
`query_text`	String	필수 사항입니다. 실행할 쿼리의 텍스트입니다(예: `SELECT 1`.). Databricks CLI 버전 0.279.0에 추가됨
`run_as`	Map	Optional. 경고를 실행하는 데 사용할 ID를 지정합니다. 이 필드를 사용하면 경고를 특정 사용자 또는 서비스 주체로 실행하도록 구성할 수 있습니다. run_as 참조하세요. 사용자 ID의 경우: 활성 작업 영역 사용자의 전자 메일로 설정합니다 `user_name` . 사용자는 이를 자신의 전자 메일로만 설정할 수 있습니다. 서비스 주체의 경우: `service_principal_name`을(를) 애플리케이션 ID로 설정합니다. 서비스 주체/사용자 역할이 필요합니다. 지정하지 않으면 경고가 요청 사용자로 실행됩니다. Databricks CLI 버전 0.279.0에 추가됨
`schedule`	Map	필수 사항입니다. 경고에 대한 일정 구성입니다. alert.schedule을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.279.0에 추가됨
`warehouse_id`	String	필수 사항입니다. 경고에 연결된 SQL 웨어하우스의 ID입니다(예: `a7066a8ef796be84`.). Databricks CLI 버전 0.279.0에 추가됨

경고 평가

Type: Map

경고에 대한 평가 구성입니다.

Key	Type	Description
`comparison_operator`	String	경고 평가에서 비교에 사용되는 연산자입니다.
`empty_result_state`	String	결과가 비어 있는 경우의 경고 상태입니다. `UNKNOWN` 필드를 설정하지 마십시오, 왜냐하면 `UNKNOWN` 상태는 더 이상 사용되지 않을 계획입니다.
`notification`	Map	경고가 트리거될 때 알릴 사용자 또는 기타 대상입니다. alert.evaluation.notification을 참조하세요.
`source`	Map	경고를 평가하는 데 사용할 결과의 원본 열입니다. alert.evaluation.source를 참조하세요.
`threshold`	Map	경고 평가에 사용할 임계값입니다. 열 또는 값일 수 있습니다. alert.evaluation.threshold를 참조하세요.

경고.평가.알림

Type: Map

경고가 트리거될 때 알릴 사용자 또는 기타 대상입니다.

Key	Type	Description
`notify_on_ok`	Boolean	Optional. 경고가 정상으로 돌아올 때 경고 구독자에게 알릴지 여부입니다.
`retrigger_seconds`	Integer	Optional. 다른 알림을 보내기 전에 경고가 트리거된 후 대기하는 시간(초)입니다. 설정 `0` 하거나 생략하면 경고는 첫 번째 트리거 후에 추가 알림을 보내지 않습니다. 이 값을 설정하면 `1` 경고가 조건이 충족되는 모든 평가에서 알림을 보낼 수 있으므로 알림 목적으로 항상 다시 시도하게 됩니다.
`subscriptions`	Sequence	Optional. 순서가 지정되지 않은 알림 구독 목록입니다. alert.evaluation.notification.subscriptions를 참조하세요.

알림 평가 알림 구독

Type: Sequence

순서가 지정되지 않은 알림 구독 목록입니다.

목록의 각 항목은 AlertSubscription입니다.

Key	Type	Description
`destination_id`	String	알림 대상의 ID입니다.
`user_email`	String	알릴 사용자의 이메일 주소입니다.

알림.평가.출처

Type: Map

경고를 평가하는 데 사용할 결과의 원본 열입니다.

Key	Type	Description
`aggregation`	String	원본 열에 적용할 집계 메서드입니다. 유효한 값은 `SUM`,, `COUNTCOUNT_DISTINCT`, `AVGMEDIAN`, `MIN`, `MAXSTDDEV`
`display`	String	원본 열의 표시 이름입니다.
`name`	String	쿼리 결과의 원본 열 이름입니다.

알림.평가.임계값

Type: Map

경고 평가에 사용할 임계값은 열 또는 값일 수 있습니다.

Key	Type	Description
`column`	Map	임계값으로 사용할 열 참조 기준입니다. alert.evaluation.source를 참조하세요.
`value`	Map	임계값으로 사용할 리터럴 값입니다. alert.evaluation.threshold.value를 참조하세요.

알림.평가.임계값.값

Type: Map

임계값으로 사용할 리터럴 값입니다. 다음 값 형식 중 하나를 지정합니다.

Key	Type	Description
`bool_value`	Boolean	Optional. 임계값에 대한 부울 값, 예를 들어 `true`와 같은 값입니다.
`double_value`	Double	Optional. 임계값의 숫자 값입니다(예: .) `1.25`.
`string_value`	String	Optional. 임계값에 대한 문자열 값(예: .) `test`

경고.일정

Type: Map

경고에 대한 일정 구성입니다.

Key	Type	Description
`pause_status`	String	Optional. 이 일정이 일시 중지되었는지 여부입니다. 유효한 값: `UNPAUSED`, . `PAUSED` 기본값: `UNPAUSED`.
`quartz_cron_schedule`	String	필수 사항입니다. 이 파이프라인의 일정을 지정하는 Quartz 구문을 사용하는 cron 식입니다. 쿼츠 형식은 쿼츠 스케줄러 형식으로 설명됩니다.
`timezone_id`	String	필수 사항입니다. Java 표준 시간대 ID입니다. 일정은 이 표준 시간대를 사용하여 해결됩니다. 일정을 결정하기 위해 이 항목과 `quartz_cron_schedule` 결합됩니다. 자세한 내용은 SET TIME ZONE를 참조하세요.

Examples

다음 예제 구성은 간단한 평가로 경고를 정의합니다.

resources:
  alerts:
    my_alert:
      display_name: my_alert
      evaluation:
        comparison_operator: EQUAL
        source:
          name: '1'
        threshold:
          value:
            double_value: 2
      query_text: select 2
      schedule:
        quartz_cron_schedule: '44 19 */1 * * ?'
        timezone_id: Europe/Amsterdam
      warehouse_id: 799f096837fzzzz4

다음 예제 구성은 집계를 사용하여 평가하고 알림을 보내는 권한이 있는 경고를 정의합니다.

resources:
  alerts:
    my_alert:
      permissions:
        - level: CAN_MANAGE
          user_name: someone@example.com
      custom_summary: 'My alert'
      display_name: 'My alert'
      evaluation:
        comparison_operator: 'EQUAL'
        notification:
          notify_on_ok: false
          retrigger_seconds: 1
        source:
          aggregation: 'MAX'
          display: '1'
          name: '1'
        threshold:
          value:
            double_value: 2
      query_text: 'select 2'
      schedule:
        pause_status: 'UNPAUSED'
        quartz_cron_schedule: '44 19 */1 * * ?'
        timezone_id: 'Europe/Amsterdam'
      warehouse_id: 799f096837fzzzz4

앱

Type: Map

앱 리소스는 Databricks 앱을 정의합니다. Databricks 앱에 대한 자세한 내용은 Databricks 앱을 참조하세요.

앱을 추가하려면 필요한 앱을 포함하여 앱을 정의할 설정을 지정합니다 source_code_path.

Tip

다음 명령을 사용하여 Streamlit Databricks 앱을 통해 번들을 초기화할 수 있습니다.

databricks bundle init https://github.com/databricks/bundle-examples --template-dir contrib/templates/streamlit-app

Databricks CLI 버전 0.239.0에 추가됨

apps:
  <app-name>:
    <app-field-name>: <app-field-value>

Key	Type	Description
`budget_policy_id`	String	앱의 예산 정책 ID입니다. Databricks CLI 버전 0.243.0에 추가됨
`compute_size`	String	앱의 컴퓨팅 크기입니다. 유효한 값은 `MEDIUM`작업 `LARGEXLARGE` 영역 구성 또는 작업 영역 구성에 따라 달라집니다. Databricks CLI 버전 0.273.0에 추가됨
`config`	Map	앱 구성 명령 및 환경 변수. app.config참조하세요. Databricks CLI 버전 0.283.0에 추가됨
`description`	String	앱에 대한 설명입니다. Databricks CLI 버전 0.239.0에 추가됨
`git_repository`	Map	앱 배포를 위한 Git 리포지토리 구성입니다. 지정된 경우 배포는 git 참조(분기, 태그 또는 커밋)만 제공하여 이 리포지토리의 코드를 참조할 수 있습니다. app.git_repository 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.283.0에 추가됨
`git_source`	Map	앱 배포에 대한 Git 원본 구성입니다. 앱을 배포할 때 사용할 Git 참조(분기, 태그 또는 커밋)를 지정합니다. git에서 직접 코드를 배포하는 데 함께 `git_repository` 사용됩니다. 내에서 `source_code_path` 는 `git_source` 리포지토리 내의 앱 코드에 대한 상대 경로를 지정합니다. app.git_source 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.290.0에 추가됨
`lifecycle`	Map	리소스가 배포되거나 제거될 때의 동작입니다. 수명 주기를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.268.0에 추가됨
`name`	String	앱의 이름입니다. 이름에는 소문자 영숫자 및 하이픈만 포함되어야 합니다. 작업 영역 내에서 고유해야 합니다. Databricks CLI 버전 0.239.0에 추가됨
`permissions`	Sequence	앱의 권한입니다. 사용 권한을 참조 하세요. Databricks CLI 버전 0.239.0에 추가됨
`resources`	Sequence	앱의 컴퓨트 리소스. app.resources를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.239.0에 추가됨
`source_code_path`	String	`./app` Databricks 앱 소스 코드의 로컬 경로입니다. Databricks CLI 버전 0.239.0에 추가됨
`telemetry_export_destinations`	Sequence	앱의 원격 분석 내보내기 대상입니다. app.telemetry_export_destinations 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.294.0에 추가됨
`usage_policy_id`	String	이 앱에 사용할 서버리스 사용 정책의 ID입니다. Databricks CLI 버전 0.283.0에 추가됨
`user_api_scopes`	Sequence	사용자 API 범위입니다. Databricks CLI 버전 0.246.0에 추가됨

app.config

앱 구성 명령 및 환경 변수. Databricks 앱 실행 구성을 app.yaml 참조하세요.

Key	Type	Description
`command`	Sequence	예를 들어 앱을 실행하는 명령 `["streamlit", "run", "app.py"]`
`env`	Sequence	앱 런타임 환경에서 설정할 앱 환경 변수를 지정하는 쌍 목록 `name` 입니다 `value` . 그러면 app.yaml 파일에 지정된 환경 변수가 재정의됩니다. 기본 앱 환경 변수에 대한 자세한 내용은 Databricks Apps 환경을 참조하세요. 환경 변수는 앱이 시작될 때까지 설정되지 않습니다.

app.git_repository

Type: Map

리포지토리의 위치를 지정하는 Git 리포지토리 구성입니다.

Key	Type	Description
`auto_deploy`	Boolean	(베타) true일 때, 푸시 이벤트가 발생하면 앱이 해당 앱에 `git_source`설정된 브랜치로 자동으로 배포됩니다. Databricks CLI 버전 1.14.0에 추가됨
`caller_credential_id`	Integer	(베타) 발신자가 소유한 개인 액세스 토큰 Git 자격 증명의 ID로, 이 저장소에 대한 앱 서비스 주체에 접근 권한을 부여하는 데 사용됩니다. Databricks CLI 버전 1.14.0에 추가됨
`provider`	String	필수 사항입니다. Git 공급자입니다. 대/소문자를 구분하지 않습니다. 지원되는 값: `gitHub`,`gitHubEnterprise`, `bitbucketCloud`, `bitbucketServerazureDevOpsServices`, `gitLab`, `gitLabEnterpriseEditionawsCodeCommit`. Databricks CLI 버전 0.283.0에 추가됨
`url`	String	필수 사항입니다. Git 리포지토리의 URL입니다. Databricks CLI 버전 0.283.0에 추가됨

app.git_source

Type: Map

앱 배포에 대한 Git 원본 구성입니다.

Key	Type	Description
`branch`	String	체크 아웃할 Git 분기입니다.
`commit`	String	체크 아웃할 Git 커밋 SHA입니다.
`source_code_path`	String	Git 리포지토리 내의 앱 소스 코드에 대한 상대 경로입니다. 지정하지 않으면 리포지토리의 루트가 사용됩니다.
`tag`	String	체크 아웃할 Git 태그입니다.

앱 리소스

Type: Sequence

앱에 대한 컴퓨팅 리소스 목록입니다.

목록의 각 항목은 AppResource입니다.

Key	Type	Description
`app`	Map	앱 이름 및 권한
`description`	String	앱 리소스에 대한 설명입니다.
`database`	Map	사용할 Lakebase 프로비전 데이터베이스를 식별하는 설정입니다. app.resources.database를 참조하세요.
`experiment`	Map	사용할 MLflow 실험을 식별하는 설정입니다. app.resources.experiment을 참조하세요.
`genie_space`	Map	사용할 Genie 에이전트를 식별하는 설정입니다. app.resources.genie_space 참조하세요.
`job`	Map	사용할 작업 리소스를 식별하는 설정입니다. app.resources.job을 참조하세요.
`name`	String	앱 리소스의 이름입니다.
`postgres`	Map	사용할 Lakebase 자동 크기 조정 데이터베이스를 식별하는 설정입니다. app.resources.postgres를 참조하세요.
`secret`	Map	사용할 Azure Databricks 비밀 리소스를 식별하는 설정입니다. app.resources.secret을 참조하세요.
`serving_endpoint`	Map	사용할 엔드포인트 리소스를 제공하는 모델을 식별하는 설정입니다. app.resources.serving_endpoint 참조하세요.
`sql_warehouse`	Map	사용할 SQL 웨어하우스 리소스를 식별하는 설정입니다. app.resources.sql_warehouse를 참조하세요.
`uc_securable`	Map	사용할 Unity 카탈로그 보안 개체를 식별하는 설정입니다. app.resources.uc_securable 참조하세요.

애플리케이션.자원.데이터베이스

Type: Map

사용할 Lakebase 데이터베이스를 식별하는 설정입니다.

Key	Type	Description
`database_name`	String	데이터베이스의 이름입니다.
`instance_name`	String	데이터베이스 인스턴스의 이름입니다.
`permission`	String	데이터베이스에 대한 사용 권한 수준입니다. 유효한 값은 `CAN_CONNECT_AND_CREATE`입니다.

앱.resources.experiment

Type: Map

사용할 MLflow 실험을 식별하는 설정입니다.

Key	Type	Description
`experiment_id`	String	MLflow 실험의 ID입니다.
`permission`	String	실험에 대한 사용 권한 수준입니다. 유효한 값에는 `CAN_READ`, . `CAN_EDITCAN_MANAGE`

app.resources.genie_space

Type: Map

사용할 Genie 에이전트를 식별하는 설정입니다.

Key	Type	Description
`name`	String	지니 에이전트의 이름입니다.
`permission`	String	공간에 대한 사용 권한 수준입니다. 유효한 값에는 , `CAN_VIEW`, `CAN_EDITCAN_MANAGE`등이 있습니다`CAN_RUN`.
`space_id`	String	예를 들어 `550e8400-e29b-41d4-a716-999955440000`지니 에이전트의 ID입니다.

앱.리소스.잡

Type: Map

사용할 작업 리소스를 식별하는 설정입니다.

Key	Type	Description
`id`	String	작업 ID입니다.
`permission`	String	작업에 대한 사용 권한 수준입니다. 유효한 값에는 , `CAN_VIEW`, `CAN_MANAGE_RUNCAN_MANAGE`등이 있습니다`IS_OWNER`.

앱.resources.postgres

Type: Map

사용할 Lakebase 자동 크기 조정 데이터베이스를 식별하는 설정입니다.

Key	Type	Description
`branch`	String	분기의 이름입니다(예: .) `projects/proj-abc123/branches/branch-xyz789`.
`database`	String	데이터베이스 인스턴스의 이름입니다(예: .) `projects/proj-abc123/branches/branch-xyz789/databases/db-456`.
`permission`	String	데이터베이스에 대한 사용 권한 수준입니다. 유효한 값은 `CAN_CONNECT_AND_CREATE`입니다.

앱.리소스.시크릿

Type: Map

사용할 Azure Databricks 비밀 리소스를 식별하는 설정입니다.

Key	Type	Description
`key`	String	권한을 부여할 비밀의 키입니다.
`permission`	String	비밀에 대한 권한 수준입니다. 유효한 값에는 `READ`, . `WRITEMANAGE`
`scope`	String	비밀 범위의 이름입니다.

앱.리소스.서비스_엔드포인트

Type: Map

사용할 엔드포인트 리소스를 제공하는 모델을 식별하는 설정입니다.

Key	Type	Description
`name`	String	제공 엔드포인트의 이름입니다.
`permission`	String	서비스 엔드포인트에 대한 권한 수준입니다. 유효한 값에는 `CAN_QUERY`, . `CAN_MANAGECAN_VIEW`

앱.리소스.sql_창고

Type: Map

사용할 SQL 웨어하우스를 식별하는 설정입니다.

Key	Type	Description
`id`	String	SQL 웨어하우스의 ID입니다.
`permission`	String	SQL 웨어하우스에 대한 권한 수준입니다. 유효한 값에는 `CAN_USE`, . `CAN_MANAGEIS_OWNER`

app.resources.uc_securable (사용 가능한 보안 설정 리소스)

Type: Map

사용할 Unity 카탈로그 보안 개체를 식별하는 설정입니다. 앱은 볼륨, 테이블, 함수 및 연결을 보안 리소스로 지원합니다.

Key	Type	Description
`permission`	String	Unity 카탈로그 보안 개체에 대한 사용 권한 수준입니다. 유효한 값은 `securable_type`다음에 따라 달라집니다. `VOLUME`: `READ_VOLUME`, `WRITE_VOLUME` `TABLE`: `SELECT`, `MODIFY` `FUNCTION`: `EXECUTE` `CONNECTION`: `USE_CONNECTION`
`securable_full_name`	String	Unity 카탈로그 보안 개체의 전체 이름(형식 `catalog.schema.name`)입니다. 연결의 경우 연결 이름을 사용합니다.
`securable_type`	String	Unity 카탈로그 보안 개체의 형식입니다. 유효한 값은 `VOLUME`, `TABLE`, `FUNCTION`및 `CONNECTION`.

Note

볼륨, 테이블 및 함수의 경우 앱의 서비스 주체는 부모 카탈로그 및 USE CATALOG 스키마에 대한 권한도 필요로 합니다USE SCHEMA. Azure Databricks 보안 개체를 앱 리소스로 추가할 때 이러한 권한을 자동으로 부여합니다.

app.telemetry_export_destinations

Type: Sequence

앱의 원격 분석 내보내기 대상 목록입니다.

Databricks CLI 버전 0.294.0에 추가됨

목록의 각 항목은 AppTelemetryExportDestination입니다.

Key	Type	Description
`unity_catalog`	Map	OTEL 원격 분석 내보내기용 Unity 카탈로그 대상입니다. Databricks CLI 버전 0.294.0에 추가됨

Examples

앱을 정의하는 번들을 만드는 방법에 대한 자습서는 선언적 자동화 번들을 사용하여 Databricks 앱 관리를 참조하세요.

다음 예제에서는 기본 앱을 정의합니다.

resources:
  apps:
    hello_world_app:
      name: 'hello-world-app'
      source_code_path: . # This assumes the app source code is at the root of the project.
      description: 'A Databricks app'

다음 예제에서는 번들에서 만든 작업을 관리하는 앱을 my_app 만듭니다. 전체 예제는 bundle-examples GitHub 리포지토리 참조하세요.

resources:
  jobs:
    # Define a job in the bundle
    hello_world:
      name: hello_world
      tasks:
        - task_key: task
          spark_python_task:
            python_file: ../src/main.py
          environment_key: default

      environments:
        - environment_key: default
          spec:
            environment_version: '2'

  # Define an app that manages the job in the bundle
  apps:
    job_manager:
      name: 'job_manager_app'
      description: 'An app which manages a job created by this bundle'

      # The location of the source code for the app
      source_code_path: ../src/app

      # The resources in the bundle which this app has access to. This binds the resource in the app with the bundle resource.
      resources:
        - name: 'app-job'
          job:
            id: ${resources.jobs.hello_world.id}
            permission: 'CAN_MANAGE_RUN'

해당 app.yaml 앱을 실행하기 위한 구성을 정의합니다.

command:
  - flask
  - --app
  - app
  - run
  - --debug
env:
  - name: JOB_ID
    valueFrom: 'app-job'

다음 예제에서는 번들에서 만든 MLflow 실험에 액세스할 수 있는 앱을 만듭니다.

resources:
  experiments:
    # Define an MLflow experiment in the bundle
    my_experiment:
      name: /Users/${workspace.current_user.userName}/my-app-experiment

  apps:
    my_ml_app:
      name: 'my-ml-app'
      description: 'An app with access to an MLflow experiment'
      source_code_path: ./app

      # Grant the app access to the MLflow experiment
      resources:
        - name: 'app-experiment'
          experiment:
            experiment_id: ${resources.experiments.my_experiment.id}
            permission: 'CAN_MANAGE'

또는 다음 예제에서는 번들 구성에 정의된 사용자 지정 구성을 사용하여 앱을 정의합니다.

resources:
  apps:
    my_app:
      name: my_app
      description: my_app_description
      source_code_path: ./app
      config:
        command: ['flask', '--app', 'app', 'run']
        env:
          - name: MY_ENV_VAR
            value: test_value
          - name: ANOTHER_VAR
            value: another_value

다음 예제에서는 Lakebase 자동 크기 조정 리소스를 사용하여 앱을 정의합니다.

resources:
  apps:
    my_app:
      name: my-app
      source_code_path: .
      resources:
        - name: lakebase-db
          postgres:
            branch: projects/my-app/branches/production
            database: projects/my-app/branches/production/databases/db-xxxx-yyyyyyyy
            permission: CAN_CONNECT_AND_CREATE

catalogs

Type: Map

카탈로그 리소스를 사용하면 번들에 카탈로그(Unity 카탈로그)를 정의할 수 있습니다.

Note

선언적 자동화 번들을 사용하여 카탈로그를 정의하는 것은 직접 배포 엔진을 사용하는 경우에만 지원됩니다.

Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨

catalogs:
  <catalog-name>:
    <catalog-field-name>: <catalog-field-value>

Key	Type	Description
`comment`	String	카탈로그에 대한 사용자가 제공한 자유 형식 텍스트 설명입니다. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨
`connection_name`	String	외부 데이터 원본에 대한 연결의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨
`custom_max_retention_hours`	Integer	카탈로그의 맞춤 최대 보존 기간은 시간 단위입니다. Databricks CLI 버전 1.5.0에 추가됨
`grants`	Sequence	카탈로그와 연결된 권한 부여입니다. 부여를 참조 하세요. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨
`lifecycle`	Map	리소스에 대한 수명 주기 설정을 포함합니다. 리소스가 배포되거나 제거될 때 리소스의 동작을 제어합니다. 수명 주기를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨
`managed_encryption_settings`	Map	관리되는 카탈로그 데이터에 대한 CMK 암호화를 제어합니다. catalog.managed_encryption_settings 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.298.0에 추가됨
`name`	String	필수 사항입니다. 카탈로그의 이름. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨
`options`	Object	보안 개체에 연결된 키-값 속성의 맵입니다. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨
`properties`	Object	보안 개체에 연결된 키-값 속성의 맵입니다. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨
`provider_name`	String	OpenSharing 공급자의 이름입니다. OpenSharing 카탈로그는 원격 공유 서버의 OpenSharing 공유를 기반으로 하는 카탈로그입니다. OpenSharing이란?을 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨
`share_name`	String	공유 공급자 아래의 공유 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨
`storage_root`	String	카탈로그 내의 관리되는 테이블에 대한 스토리지 루트 URL입니다. Databricks CLI 버전 0.287.0에 추가됨

Example

# databricks.yml
bundle:
  name: catalogs-example
  engine: direct # catalogs require the direct deployment engine

resources:
  catalogs:
    my_catalog:
      name: my_catalog
      comment: 'Catalog created by Declarative Automation Bundles'
      properties:
        purpose: 'Testing'
      grants:
        - principal: someone@example.com
          privileges:
            - USE_CATALOG
            - CREATE_SCHEMA

  schemas:
    my_schema:
      name: my_schema
      catalog_name: ${resources.catalogs.my_catalog.name}
      comment: 'Schema in custom catalog'

catalog.managed_encryption_settings

Type: Map

관리되는 카탈로그 데이터에 대한 암호화 설정입니다. CMK(고객 관리형 키)를 구성하는 데 사용됩니다.

Databricks CLI 버전 0.298.0에 추가됨

Key	Type	Description
`azure_encryption_settings`	Map	선택적 Azure 설정 - Azure CMK를 사용하는 경우에만 필요합니다. Databricks CLI 버전 0.298.0에 추가됨
`azure_key_vault_key_id`	String	Azure AKV URL이고, 그렇지 않으면 null입니다. Databricks CLI 버전 0.298.0에 추가됨
`customer_managed_key_id`	String	AWS 및 GCP의 CMK UUID이고, 그렇지 않으면 null입니다. Databricks CLI 버전 0.298.0에 추가됨

클러스터

Type: Map

클러스터 리소스는 클러스터를 정의합니다.

clusters:
  <cluster-name>:
    <cluster-field-name>: <cluster-field-value>

Key	Type	Description
`apply_policy_default_values`	Boolean	true로 설정하면 정책의 고정 및 기본값이 생략된 필드에 사용됩니다. false로 설정하면 정책의 고정 값만 적용됩니다.
`autoscale`	Map	부하에 따라 클러스터를 자동으로 확장 및 축소하는 데 필요한 매개 변수입니다. 자동 크기 조정을 참조하세요.
`autotermination_minutes`	Integer	지정된 시간(분) 동안 비활성 상태인 경우 클러스터를 자동으로 종료합니다. 설정하지 않으면 이 클러스터가 자동으로 종료되지 않습니다. 지정된 경우 임계값은 10분에서 10000분 사이여야 합니다. 사용자는 자동 종료를 명시적으로 사용하지 않도록 설정하기 위해 이 값을 0으로 설정할 수도 있습니다.
`aws_attributes`	Map	Amazon Web Services에서 실행되는 클러스터와 관련된 특성입니다. 클러스터를 만들 때 지정하지 않으면 기본값 집합이 사용됩니다. aws_attributes 참조하세요.
`azure_attributes`	Map	Microsoft Azure 실행되는 클러스터와 관련된 특성입니다. 클러스터를 만들 때 지정하지 않으면 기본값 집합이 사용됩니다. azure_attributes 참조하세요.
`cluster_log_conf`	Map	Spark 로그를 장기 스토리지 대상으로 배달하기 위한 구성입니다. cluster_log_conf 참조하세요.
`cluster_name`	String	사용자가 요청한 클러스터 이름입니다. 고유할 필요는 없습니다. 만들 때 지정하지 않으면 클러스터 이름은 빈 문자열이 됩니다.
`custom_tags`	Map	클러스터 리소스를 위한 추가 태그. Databricks는 `default_tags` 외에도 모든 클러스터 리소스(예: AWS 인스턴스 및 EBS 볼륨)에 이러한 태그를 지정합니다.
`data_security_mode`	String	클러스터에서 데이터에 액세스할 때 사용할 데이터 거버넌스 모델입니다. 유효한 값은 `DATA_SECURITY_MODE_AUTO`, `DATA_SECURITY_MODE_STANDARD`, `DATA_SECURITY_MODE_DEDICATED`및 `NONE`포함합니다. `USER_ISOLATION` 및 `SINGLE_USER` 각각에 대한 `DATA_SECURITY_MODE_STANDARD` 레거시 별칭입니다 `DATA_SECURITY_MODE_DEDICATED`. 이 모드는 `LEGACY_*` Databricks Runtime 15.0부터 더 이상 사용되지 않습니다.
`dependency_mode`	String	(베타) 클러스터의 의존성 구성을 제어합니다. 유효한 값은 `DEPENDENCY_MODE_ENVIRONMENTS`, `DEPENDENCY_MODE_CLUSTER_LIBRARIES` 및 `DEPENDENCY_MODE_AUTO`입니다. Databricks CLI 버전 1.10.0에 추가됨
`docker_image`	Map	사용자 지정 Docker 이미지입니다. docker_image 참조하세요.
`driver_instance_pool_id`	String	클러스터 드라이버에 대한 인스턴스 풀의 선택적 ID가 속합니다. 드라이버 풀이 할당되지 않은 경우 풀 클러스터는 ID(instance*pool_id)가 있는 인스턴스 풀을 사용합니다.
`driver_node_type_flexibility`	Map	드라이버 노드에 대한 유연한 노드 유형 구성입니다. cluster.driver_node_type_flexibility 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.285.0에 추가됨
`driver_node_type_id`	String	Spark 드라이버의 노드 형식입니다. 이 필드는 선택적입니다. 설정하지 않으면 드라이버 노드 형식이 값으로 `node_type_id`설정됩니다. 이 필드는 `node_type_id`설정된 경우 `virtual_cluster_size` 설정하면 안 됩니다. 둘 다 `driver_node_type_id`, `node_type_id`및 `virtual_cluster_size` 지정된 `driver_node_type_idnode_type_id` 경우 우선 순위를 지정합니다.
`enable_elastic_disk`	Boolean	로컬 스토리지 자동 크기 조정: 사용하도록 설정하면 Spark 작업자가 디스크 공간이 부족할 때 이 클러스터는 추가 디스크 공간을 동적으로 확보합니다. 이 기능을 사용하려면 특정 AWS 권한이 올바르게 작동해야 합니다. 자세한 내용은 사용자 가이드를 참조하세요.
`enable_local_disk_encryption`	Boolean	클러스터 VM의 로컬 디스크에서 LUKS를 사용하도록 설정할지 여부입니다.
`gcp_attributes`	Map	Google Cloud Platform에서 실행되는 클러스터와 관련된 특성입니다. 클러스터를 만들 때 지정하지 않으면 기본값 집합이 사용됩니다. gcp_attributes 참조하세요.
`init_scripts`	Sequence	init 스크립트를 저장하기 위한 구성입니다. 어떤 수의 목적지도 지정할 수 있습니다. 스크립트는 제공된 순서대로 순차적으로 실행됩니다. init_scripts 참조하세요.
`instance_pool_id`	String	클러스터가 속한 인스턴스 풀의 선택적 ID입니다.
`is_single_node`	Boolean	이 필드는 다음과 같은 경우에만 `kind = CLASSIC_PREVIEW`사용할 수 있습니다. true로 설정하면 Databricks는 자동으로 관련된 `custom_tags`단일 노드 및 `spark_confnum_workers`. Databricks CLI 버전 0.237.0에 추가됨
`kind`	String	이 컴퓨팅 사양에서 설명하는 컴퓨팅 종류입니다. Databricks CLI 버전 0.237.0에 추가됨
`lifecycle`	Map	리소스에 대한 수명 주기 설정을 포함합니다. 리소스가 배포되거나 제거될 때 리소스의 동작을 제어합니다. 수명 주기를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.268.0에 추가됨
`node_type_id`	String	이 필드는 단일 값을 통해 이 클러스터의 각 Spark 노드에서 사용할 수 있는 리소스를 인코딩합니다. 예를 들어, Spark 노드는 메모리 또는 컴퓨팅 집약적 워크로드에 대해 프로비저닝되고 최적화될 수 있습니다. 사용 가능한 노드 형식 목록은 목록 노드 형식 API를 사용하여 검색할 수 있습니다.
`num_workers`	Integer	이 클러스터에 있어야 하는 작업자 노드의 수입니다. 클러스터에는 총 `num_workers` 1개 이상의 Spark 노드에 대해 하나의 Spark 드라이버 및 `num_workers` 실행기가 있습니다.
`permissions`	Sequence	클러스터 권한입니다. 사용 권한을 참조 하세요.
`policy_id`	String	해당하는 경우 클러스터를 만드는 데 사용되는 클러스터 정책의 ID입니다.
`remote_disk_throughput`	Integer	초당 바이트 단위의 원격 디스크 처리량입니다. Databricks CLI 버전 0.257.0에 추가됨
`runtime_engine`	String	클러스터의 런타임 엔진을 `STANDARD` 또는 `PHOTON` 중에서 결정합니다.
`single_user_name`	String	data*security_mode 경우 단일 사용자 이름입니다 `SINGLE_USER`.
`spark_conf`	Map	선택적 사용자 지정 Spark 구성 키-값 쌍 집합을 포함하는 개체입니다. 사용자는 추가 JVM 옵션 문자열을 각각 통해 `spark.driver.extraJavaOptionsspark.executor.extraJavaOptions` 드라이버 및 실행기에 전달할 수도 있습니다.
`spark_env_vars`	Map	선택적 사용자 지정 환경 변수 키-값 쌍 집합을 포함하는 개체입니다.
`spark_version`	String	클러스터의 Spark 버전(예: `3.3.x-scala2.11` 사용 가능한 Spark 버전 목록 API를 사용하여 사용 가능한 Spark 버전 목록을 검색할 수 있습니다.
`ssh_public_keys`	Sequence	이 클러스터의 각 Spark 노드에 추가될 SSH 공개 키 콘텐츠입니다. 해당 프라이빗 키를 사용하여 포트`ubuntu`에서 사용자 이름으로 `2200` 로그인할 수 있습니다. 최대 10 개의 키를 지정할 수 있습니다.
`total_initial_remote_disk_size`	Integer	총 초기 원격 디스크 크기(바이트)입니다. Databricks CLI 버전 0.257.0에 추가됨
`use_ml_runtime`	Boolean	이 필드는 다음과 같은 경우에만 `kind = CLASSIC_PREVIEW`사용할 수 있습니다. `effective_spark_version`는 `spark_version` (Databricks 런타임 릴리스), 이 필드 `use_ml_runtime`, 및 `node_type_id`가 GPU 노드인지 여부에 따라 결정됩니다. Databricks CLI 버전 0.237.0에 추가됨
`worker_node_type_flexibility`	Map	작업자 노드에 대한 유연한 노드 유형 구성입니다. cluster.worker_node_type_flexibility 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.285.0에 추가됨
`workload_type`	Map	클러스터 워크로드 유형에 대해 표시되는 클러스터 특성입니다. workload_type 참조하세요.

클러스터.오토스케일링

Type: Map

부하에 따라 클러스터를 자동으로 확장 및 축소하기 위한 매개 변수입니다.

Key	Type	Description
`min_workers`	Integer	사용량이 부족할 때 클러스터를 축소할 수 있는 최소 작업자 수입니다. 또한 클러스터를 만든 후 갖게 될 초기 작업자 수이기도 합니다.
`max_workers`	Integer	오버로드 시 클러스터가 확장될 수 있는 최대 작업자 수입니다. `max_workers` 는 엄밀히 말하면 .보다 `min_workers`커야 합니다.

클러스터.AWS 속성

Type: Map

Amazon Web Services에서 실행되는 클러스터와 관련된 특성입니다.

Key	Type	Description
`zone_id`	String	클러스터가 있는 가용성 영역/데이터 센터의 식별자입니다. 이 문자열은 다음과 같은 `us-west-2a`형식입니다.
`availability`	String	이후의 모든 노드에 `first_on_demand` 외의 가용성 유형이 사용됩니다. 유효한 값은 `SPOT`, `ON_DEMAND`. `SPOT_WITH_FALLBACK` 0이면 `first_on_demand` 이 가용성 유형이 클러스터 전체에 사용됩니다.
`spot_bid_price_percent`	Integer	AWS 스폿 인스턴스의 최대 가격(해당 인스턴스 유형의 주문형 가격 백분율)입니다.
`instance_profile_arn`	String	이 클러스터의 노드는 이 인스턴스 프로필을 사용하는 AWS 인스턴스에만 배치됩니다.
`first_on_demand`	Integer	클러스터의 첫 번째 `first_on_demand` 노드는 주문형 인스턴스에 배치됩니다. 클러스터 드라이버 노드가 주문형 인스턴스에 배치되도록 하려면 이 값이 보다 `0`커야 합니다.
`ebs_volume_type`	String	이 클러스터와 함께 시작될 EBS 볼륨의 유형입니다. 유효한 값은 `GENERAL_PURPOSE_SSD` 또는 `THROUGHPUT_OPTIMIZED_HDD`.
`ebs_volume_count`	Integer	각 인스턴스에 대해 시작된 볼륨 수입니다.
`ebs_volume_size`	Integer	각 인스턴스에 대해 시작된 각 EBS 볼륨의 크기(GiB)입니다.
`ebs_volume_iops`	Integer	EBS gp3 볼륨당 IOPS 수입니다.
`ebs_volume_throughput`	Integer	초당 MiB인 EBS gp3 볼륨당 처리량입니다.

클러스터.애저_속성

Type: Map

Microsoft Azure 실행되는 클러스터와 관련된 특성입니다.

Key	Type	Description
`first_on_demand`	Integer	클러스터의 첫 번째 `first_on_demand` 노드는 주문형 인스턴스에 배치됩니다.
`availability`	String	이후의 모든 노드에 `first_on_demand` 외의 가용성 유형이 사용됩니다. 유효한 값은 `SPOT_AZURE`, `ON_DEMAND_AZURE`. `SPOT_WITH_FALLBACK_AZURE` 0이면 `first_on_demand` 이 가용성 유형이 클러스터 전체에 사용됩니다.
`spot_bid_max_price`	Number	Azure 스폿 인스턴스의 최대 가격입니다. 최저 가격을 지정하는 데 사용합니다 `-1` .
`capacity_reservation_group`	String	VM 실행에 사용하는 Azure 용량 예약 그룹 리소스 ID는 형식이 다음과 `/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.Compute/capacityReservationGroups/{capacityReservationGroupName}`같습니다. 지정이 시되면 제공된 용량 예약을 사용하여 VM이 실행됩니다. 용량 예약은 작업 공간이 주입된 VNet(Databricks에서 관리하지 않는 고객 정의 VNet)을 사용할 때만 지정할 수 있습니다. 엔터프라이즈 애플리케이션은 `databricks-login-prod` 다음 네 가지 권한을 부여받아야 합니다: `Microsoft.Compute/capacityReservationGroups/read`, `Microsoft.Compute/capacityReservationGroups/deploy/action`, `Microsoft.Compute/capacityReservationGroups/capacityReservations/readMicrosoft.Compute/capacityReservationGroups/capacityReservations/deploy/action`, . Databricks CLI 버전 1.5.0에 추가됨
`log_analytics_info`	Map	Azure Log Analytics 에이전트에 대한 구성입니다. log_analytics_info 참조하세요.

cluster.azure_attributes.log_분석_정보

Type: Map

Azure Log Analytics 에이전트에 대한 구성입니다.

Key	Type	Description
`log_analytics_workspace_id`	String	Azure Log Analytics 작업 영역의 ID입니다.
`log_analytics_primary_key`	String	Azure Log Analytics 작업 영역의 기본 키입니다.

클러스터.gcp_속성

Type: Map

Google Cloud Platform에서 실행되는 클러스터와 관련된 특성입니다.

Key	Type	Description
`use_preemptible_executors`	Boolean	선점 실행기를 사용할지 여부입니다. 선점 가능한 실행기는 GCE에서 언제든지 회수할 수 있는 선점 가능한 GCE 인스턴스입니다.
`google_service_account`	String	Databricks 클러스터 VM 인스턴스에서 사용할 Google 서비스 계정입니다.
`local_ssd_count`	Integer	클러스터의 각 노드에 연결할 로컬 SSD의 수입니다. 기본값은 `0`입니다.
`zone_id`	String	클러스터가 있는 가용성 영역/데이터 센터의 식별자입니다.
`availability`	String	Spark 실행기가 선점형 VM, 주문형 VM, 또는 선점형 VM에서 실행되도록 스케줄링되어 있는지, 전자가 불가능할 경우 주문형 VM으로 대체할 수 있는지 결정합니다. 유효한 값은 `PREEMPTIBLE_GCP`, `ON_DEMAND_GCP`. `PREEMPTIBLE_WITH_FALLBACK_GCP`
`boot_disk_size`	Integer	부팅 디스크의 크기(GB)입니다. 값의 범위는 일반적으로 100에서 1000까지입니다.

cluster.cluster_log_conf

Spark 로그를 장기 스토리지 대상으로 배달하기 위한 구성입니다.

Key	Type	Description
`dbfs`	Map	클러스터 로그 배달을 위한 DBFS 위치입니다. dbfs를 참조하세요.
`s3`	Map	클러스터 로그 배달을 위한 S3 위치입니다. s3을 참조하세요.
`volumes`	Map	클러스터 로그 배달을 위한 볼륨 위치입니다. 볼륨을 참조하세요.

cluster.cluster_log_conf.dbfs

Type: Map

클러스터 로그 배달을 위한 DBFS 위치입니다.

Key	Type	Description
`destination`	String	클러스터 로그 배달을 위한 DBFS 경로입니다(예: `dbfs:/cluster-logs`).

cluster.cluster_log_conf.s3

Type: Map

클러스터 로그 배달을 위한 S3 위치입니다.

Key	Type	Description
`destination`	String	클러스터 로그 배달을 위한 S3 URI(예: `s3://my-bucket/cluster-logs`)입니다.
`region`	String	S3 버킷의 AWS 지역입니다.
`endpoint`	String	S3 엔드포인트 URL(선택 사항)입니다.
`enable_encryption`	Boolean	클러스터 로그에 암호화를 사용하도록 설정할지 여부입니다.
`encryption_type`	String	암호화 유형입니다. 유효한 값에는 `SSE_S3`, `SSE_KMS`이(가) 포함됩니다.
`kms_key`	String	암호화를 위한 KMS 키 ARN입니다(`SSE_KMS`을/를 사용할 때).
`canned_acl`	String	클러스터 로그에 적용할 기본 설정된 ACL입니다.

cluster.cluster_log_conf권

Type: Map

클러스터 로그 배달을 위한 볼륨 위치입니다.

Key	Type	Description
`destination`	String	클러스터 로그 배달(예: `/Volumes/catalog/schema/volume/cluster_log`)에 대한 볼륨 경로입니다.

cluster.docker_image

Type: Map

사용자 지정 Docker 이미지 구성입니다.

Key	Type	Description
`url`	String	Docker 이미지의 URL입니다.
`basic_auth`	Map	Docker 리포지토리에 대한 기본 인증입니다. basic_auth 참조하세요.

클러스터.docker_image.기본 인증

Type: Map

Docker 리포지토리에 대한 기본 인증입니다.

Key	Type	Description
`username`	String	Docker 레지스트리 인증의 사용자 이름입니다.
`password`	String	Docker 레지스트리 인증에 대한 암호입니다.

cluster.init_scripts

Type: Map

init 스크립트를 저장하기 위한 구성입니다. 하나 이상의 위치 유형을 지정해야 합니다.

Key	Type	Description
`dbfs`	Map	init 스크립트의 DBFS 위치입니다. dbfs를 참조하세요.
`workspace`	Map	init 스크립트의 작업 영역 위치입니다. 작업 영역을 참조하십시오.
`s3`	Map	init 스크립트의 S3 위치입니다. s3을 참조하세요.
`abfss`	Map	init 스크립트의 ABFSS 위치입니다. abfss를 참조하세요.
`gcs`	Map	init 스크립트의 GCS 위치입니다. gcs를 참조하세요.
`volumes`	Map	init 스크립트의 Unity 카탈로그 볼륨 위치입니다. 볼륨을 참조하세요.

cluster.init_scripts.dbfs

Type: Map

init 스크립트의 DBFS 위치입니다.

Key	Type	Description
`destination`	String	init 스크립트의 DBFS 경로입니다.

클러스터.초기화_스크립트.작업공간

Type: Map

init 스크립트의 작업 영역 위치입니다.

Key	Type	Description
`destination`	String	init 스크립트의 작업 영역 경로입니다.

cluster.init_scripts.s3

Type: Map

init 스크립트의 S3 위치입니다.

Key	Type	Description
`destination`	String	init 스크립트의 S3 URI입니다.
`region`	String	S3 버킷의 AWS 지역입니다.
`endpoint`	String	S3 엔드포인트 URL(선택 사항)입니다.

cluster.init_scripts.abfss

Type: Map

init 스크립트의 ABFSS 위치입니다.

Key	Type	Description
`destination`	String	init 스크립트의 ABFSS 경로입니다.

클러스터.시작_스크립트.gcs

Type: Map

init 스크립트의 GCS 위치입니다.

Key	Type	Description
`destination`	String	init 스크립트의 GCS 경로입니다.

클러스터.init_scripts.volumes (초기화 스크립트 볼륨)

Type: Map

init 스크립트의 볼륨 위치

Key	Type	Description
`destination`	String	init 스크립트의 Unity 카탈로그 볼륨 경로입니다.

cluster.driver_node_type_flexibility

Type: Map

드라이버 노드에 대한 유연한 노드 유형 구성입니다.

Databricks CLI 버전 0.285.0에 추가됨

Key	Type	Description
`alternate_node_type_ids`	Sequence	주 노드 형식을 사용할 수 없는 경우 대체(fallback)로 사용할 노드 형식 ID 목록입니다. Databricks CLI 버전 0.285.0에 추가됨

cluster.worker_node_type_flexibility

Type: Map

작업자 노드에 대한 유연한 노드 유형 구성입니다.

Databricks CLI 버전 0.285.0에 추가됨

Key	Type	Description
`alternate_node_type_ids`	Sequence	주 노드 형식을 사용할 수 없는 경우 대체(fallback)로 사용할 노드 형식 ID 목록입니다. Databricks CLI 버전 0.285.0에 추가됨

cluster.작업_유형

Type: Map

클러스터 워크로드 유형을 보여 주는 클러스터 특성입니다.

Key	Type	Description
`clients`	Map	클러스터를 사용할 수 있는 클라이언트 유형을 정의합니다. 클라이언트를 참조하세요.

cluster.workload_type.클라이언트

Type: Map

이 컴퓨팅 워크로드에 대한 클라이언트 유형입니다.

Key	Type	Description
`jobs`	Boolean	클러스터에서 작업을 실행할 수 있는지 여부입니다.
`notebooks`	Boolean	클러스터에서 Notebook을 실행할 수 있는지 여부입니다.

Examples

다음 예제에서는 Databricks Runtime 15.4 LTS 및 클러스터 정책을 사용하여 현재 사용자에 대한 전용(단일 사용자) 클러스터를 만듭니다.

resources:
  clusters:
    my_cluster:
      num_workers: 0
      node_type_id: 'i3.xlarge'
      driver_node_type_id: 'i3.xlarge'
      spark_version: '15.4.x-scala2.12'
      spark_conf:
        'spark.executor.memory': '2g'
      autotermination_minutes: 60
      enable_elastic_disk: true
      single_user_name: ${workspace.current_user.userName}
      policy_id: '000128DB309672CA'
      enable_local_disk_encryption: false
      data_security_mode: SINGLE_USER
      runtime_engine: STANDARD

이 예제에서는 간단한 클러스터 my_cluster를 만들고, 이를 my_job에서 Notebook을 실행하기 위한 클러스터로 설정합니다.

bundle:
  name: clusters

resources:
  clusters:
    my_cluster:
      num_workers: 2
      node_type_id: 'i3.xlarge'
      autoscale:
        min_workers: 2
        max_workers: 7
      spark_version: '13.3.x-scala2.12'
      spark_conf:
        'spark.executor.memory': '2g'

  jobs:
    my_job:
      tasks:
        - task_key: test_task
          notebook_task:
            notebook_path: './src/my_notebook.py'
          existing_cluster_id: ${resources.clusters.my_cluster.id}

cluster_policy

Type: Map

클러스터 정책 자원은 일련의 규칙에 기반해 클러스터를 구성할 수 있는 능력을 제한하는 클러스터 정책을 정의합니다.

Note

선언적 자동화 번들을 사용해 클러스터 정책을 정의하는 것은 직접 배포 엔진을 사용하는 경우에만 지원됩니다.

Databricks CLI 버전 1.14.0에 추가됨

cluster_policies:
  <cluster_policy-name>:
    <cluster_policy-field-name>: <cluster_policy-field-value>

Key	Type	Description
`definition`	String	Databricks 클러스터 정책 정의 언어로 표현된 정책 정의 문서. Databricks CLI 버전 1.14.0에 추가됨
`description`	String	클러스터 정책에 대한 사람이 읽을 수 있는 추가 설명입니다. Databricks CLI 버전 1.14.0에 추가됨
`libraries`	Sequence	이 정책을 사용하는 다음 클러스터 재시작 시 설치할 라이브러리 목록입니다. 도서관 최대 수는 500개입니다. cluster_policy.libraries를 참조하세요. Databricks CLI 버전 1.14.0에 추가됨
`lifecycle`	Map	리소스에 대한 수명 주기 설정을 포함합니다. 리소스가 배포되거나 제거될 때 리소스의 동작을 제어합니다. 수명 주기를 참조하세요. Databricks CLI 버전 1.14.0에 추가됨
`max_clusters_per_user`	Integer	이 정책을 사용하여 활성화할 수 있는 사용자당 최대 클러스터 수입니다. 만약 없으면 최대 한도가 없습니다. Databricks CLI 버전 1.14.0에 추가됨
`name`	String	사용자가 요청한 클러스터 정책 이름입니다. 이건 독특해야 해. 길이는 1자에서 100자 사이여야 합니다. Databricks CLI 버전 1.14.0에 추가됨
`permissions`	Sequence	클러스터 정책 권한. 클러스터 정책은 권한 수준만 `CAN_USE` 지원합니다. 사용 권한을 참조 하세요. Databricks CLI 버전 1.14.0에 추가됨
`policy_family_definition_overrides`	String	Databricks 정책 정의 언어로 표현된 정책 정의 JSON 문서. JSON 문서는 문자열로 전달되어야 하며, 요청 내에 삽입될 수 없습니다. 이를 이용해 정책 계열에서 물려받은 정책 정의를 맞춤화할 수 있습니다. 여기서 명시된 정책 규칙은 상속된 정책 정의에 통합됩니다. Databricks CLI 버전 1.14.0에 추가됨
`policy_family_id`	String	정책 패밀리의 ID입니다. 클러스터 정책의 정책 정의는 정책 계열의 정책 정의를 계승합니다. 와 함께 `definition`사용할 수 없습니다. 대신 정책 정의를 사용자 지정하는 데 사용 `policy_family_definition_overrides` 하세요. Databricks CLI 버전 1.14.0에 추가됨

cluster_policy.라이브러리

Type: Sequence

이 정책을 사용하는 다음 클러스터 재시작 시 설치할 라이브러리 목록입니다. 도서관 최대 수는 500개입니다.

목록의 각 항목은 다음과 같습니다.Library

Key	Type	Description
`cran`	Map	라이브러리의 일부로 설치될 CRAN 라이브러리의 명세. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
`jar`	String	설치할 JAR 라이브러리의 URI입니다. 지원되는 URI에는 Workspace 경로, Unity 카탈로그 볼륨 경로, S3 URI가 포함됩니다. 예: `{ "jar": "/Workspace/path/to/library.jar" }`, `{ "jar" : "/Volumes/path/to/library.jar" }` 또는 `{ "jar": "s3://my-bucket/library.jar" }`. S3를 사용한다면, 클러스터가 라이브러리에서 읽기 권한을 가지고 있는지 확인하세요. S3 URI에 접근하려면 IAM 역할로 클러스터를 실행해야 할 수도 있습니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
`maven`	Map	설치된 Maven 라이브러리의 명세. 예: `{ "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2" }`. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
`pypi`	Map	설치할 PyPI 라이브러리의 명세. 예: `{ "package": "simplejson" }`. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
`requirements`	String	설치할 requirements.txt 파일의 URI입니다. 작업 영역 경로 및 Unity 카탈로그 볼륨 경로만 지원됩니다. 예: `{ "requirements": "/Workspace/path/to/requirements.txt" }` 또는 `{ "requirements" : "/Volumes/path/to/requirements.txt" }`. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨
`whl`	String	설치할 휠 라이브러리의 URI입니다. 지원되는 URI에는 Workspace 경로, Unity 카탈로그 볼륨 경로, S3 URI가 포함됩니다. 예: `{ "whl": "/Workspace/path/to/library.whl" }`, `{ "whl" : "/Volumes/path/to/library.whl" }` 또는 `{ "whl": "s3://my-bucket/library.whl" }`. S3를 사용한다면, 클러스터가 라이브러리에서 읽기 권한을 가지고 있는지 확인하세요. S3 URI에 접근하려면 IAM 역할로 클러스터를 실행해야 할 수도 있습니다. Databricks CLI 버전 0.229.0에 추가됨

Example

다음 예시는 클러스터 정책을 정의하고 그룹에 이를 사용할 권한을 부여합니다:

# databricks.yml
bundle:
  name: cluster-policies-example
  engine: direct # Cluster policies require the direct deployment engine

resources:
  cluster_policies:
    my_policy:
      name: my-cluster-policy
      description: Standard policy for team clusters
      max_clusters_per_user: 5
      definition: |
        {
          "spark_version": {
            "type": "fixed",
            "value": "15.4.x-scala2.12"
          },
          "autotermination_minutes": {
            "type": "range",
            "maxValue": 120
          }
        }
      permissions:
        - level: CAN_USE
          group_name: data-engineers

대시보드

Type: Map

대시보드 리소스를 사용하면 AI/BI 대시보드를 번들로 관리할 수 있습니다. AI/BI 대시보드에 대한 자세한 내용은 대시보드참조하세요.

로컬 환경에서 대시보드가 포함된 번들을 배포한 다음 UI를 사용하여 해당 대시보드를 수정한 경우 UI를 통해 수정한 내용은 명시적으로 업데이트 bundle generate하지 않는 한 로컬 번들의 대시보드 JSON 파일에 적용되지 않습니다. --watch 옵션을 사용하여 대시보드에 대한 변경 내용을 지속적으로 폴링하고 검색할 수 있습니다. databricks 번들 생성을 참조하세요.

또한 원격 작업 영역에 있는 것과 다른 대시보드 JSON 파일이 포함된 로컬 환경에서 번들을 배포하려고 하면 오류가 발생합니다. 원격 작업 영역의 대시보드를 로컬 대시보드로 강제로 배포하고 덮어쓰려면 --force 옵션을 사용합니다. databricks 번들 배포를 참조하세요.

Databricks CLI 버전 0.232.0에 추가됨

Note

대시보드 Git 지원과 함께 선언적 자동화 번들을 사용하는 경우 대시보드가 파일로 동기화되지 않도록 동기화 매핑을 추가하여 중복된 대시보드가 생성되지 않도록 합니다.

sync:
  exclude:
    - src/*.lvdash.json

dashboards:
  <dashboard-name>:
    <dashboard-field-name>: <dashboard-field-value>

Key	Type	Description
`dataset_catalog`	String	쿼리에 달리 지정되지 않은 경우 대시보드의 모든 데이터 세트에 사용되는 기본 카탈로그 값입니다. 이 필드를 설정하는 구성의 예는 대시보드 카탈로그 및 스키마 매개 변수화를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.283.0에 추가됨
`dataset_schema`	String	쿼리에 달리 지정되지 않은 경우 대시보드의 모든 데이터 세트에 사용되는 기본 스키마 값입니다. 이 필드를 설정하는 구성의 예는 대시보드 카탈로그 및 스키마 매개 변수화를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.283.0에 추가됨
`display_name`	String	대시보드의 표시 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.232.0에 추가됨
`embed_credentials`	Boolean	번들 배포 ID 자격 증명을 사용하여 모든 대시보드 뷰어에 대한 쿼리를 실행할지 여부입니다. 설정된 `false`경우 뷰어의 자격 증명이 사용됩니다. 기본값은 `false`입니다. Databricks CLI 버전 0.232.0에 추가됨
`etag`	String	대시보드의 "etag"입니다. 대시보드가 마지막으로 읽은 이후 수정되지 않았는지 확인하기 위해 업데이트에 선택적으로 제공할 수 있습니다. Databricks CLI 버전 0.234.0에 추가됨
`file_path`	String	파일 이름을 포함하여 대시보드 자산의 로컬 경로입니다. 내보낸 대시보드에는 항상 파일 확장 `.lvdash.json`명이 있습니다. Databricks CLI 버전 0.232.0에 추가됨
`lifecycle`	Map	리소스에 대한 수명 주기 설정을 포함합니다. 리소스가 배포되거나 제거될 때 리소스의 동작을 제어합니다. 수명 주기를 참조하세요.
`parent_path`	String	대시보드를 포함하는 폴더의 작업 영역 경로입니다. 선행 슬래시 및 후행 슬래시가 포함되어 있지 않습니다. Databricks CLI 버전 0.232.0에 추가됨
`path`	String	자산 이름을 포함하여 대시보드 자산의 작업 영역 경로입니다. Databricks CLI 버전 0.234.0에 추가됨
`permissions`	Sequence	대시보드 권한입니다. 사용 권한을 참조 하세요. Databricks CLI 버전 0.232.0에 추가됨
`serialized_dashboard`	Any	serialize된 문자열 형식의 대시보드 내용입니다. Databricks CLI 버전 0.232.0에 추가됨
`warehouse_id`	String	대시보드를 실행하는 데 사용되는 웨어하우스 ID입니다. Databricks CLI 버전 0.232.0에 추가됨

Example

예시는 NYC Taxi Trip Analysis 대시보드를 Databricks 작업 영역으로 포함하고 배포합니다.

resources:
  dashboards:
    nyc_taxi_trip_analysis:
      display_name: 'NYC Taxi Trip Analysis'
      file_path: ../src/nyc_taxi_trip_analysis.lvdash.json
      warehouse_id: ${var.warehouse_id}

데이터베이스 카탈로그

Type: Map

데이터베이스 카탈로그 리소스를 사용하면 번들의 데이터베이스 인스턴스 에 해당하는 데이터베이스 카탈로그를 정의할 수 있습니다. 데이터베이스 카탈로그는 Unity 카탈로그 카탈로그로 등록된 Lakebase 데이터베이스입니다.

데이터베이스 카탈로그에 대한 정보는 데이터베이스 등록을 참조하세요.

Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨

database_catalogs:
  <database_catalog-name>:
    <database_catalog-field-name>: <database_catalog-field-value>

Key	Type	Description
`create_database_if_not_exists`	Boolean	데이터베이스가 없는 경우 데이터베이스를 만들지 여부를 지정합니다. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨
`database_instance_name`	String	데이터베이스를 수용하는 인스턴스의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨
`database_name`	String	카탈로그와 연관된 데이터베이스 이름(인스턴스 내에서)입니다. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨
`lifecycle`	Map	리소스가 배포되거나 제거될 때의 동작을 포함하여 리소스에 대한 수명 주기 설정을 포함합니다. 수명 주기를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨
`name`	String	Unity 카탈로그의 카탈로그 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨

Example

다음 예제에서는 해당 데이터베이스 카탈로그를 사용하여 데이터베이스 인스턴스 를 정의합니다.

resources:
  database_instances:
    my_instance:
      name: my-instance
      capacity: CU_1
  database_catalogs:
    my_catalog:
      database_instance_name: ${resources.database_instances.my_instance.name}
      name: example_catalog
      database_name: my_database
      create_database_if_not_exists: true

데이터베이스_인스턴스

Type: Map

데이터베이스 인스턴스 리소스를 사용하면 번들에 데이터베이스 인스턴스를 정의할 수 있습니다. Lakebase 데이터베이스 인스턴스는 스토리지 및 컴퓨팅 리소스를 관리하고 사용자가 연결하는 엔드포인트를 제공합니다.

Note

이제 리소스에서 database_instances 만든 새 데이터베이스 인스턴스가 Lakebase 자동 크기 조정 프로젝트로 만들어집니다. 자세한 내용은 기본적으로 자동 크기 조정 을 참조하세요. 새 Lakebase 작업의 경우 리소스를 postgres_projects 대신 사용하는 것이 좋습니다.

중요합니다

데이터베이스 인스턴스를 사용하여 번들을 배포하면 인스턴스가 즉시 실행되고 가격 책정이 적용됩니다. Lakebase 가격 책정을 참조하세요.

데이터베이스 인스턴스에 대한 자세한 내용은 Lakebase Provisioned를 참조하세요.

Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨

database_instances:
  <database_instance-name>:
    <database_instance-field-name>: <database_instance-field-value>

Key	Type	Description
`capacity`	String	인스턴스의 sku입니다. 유효한 값은 `CU_1`, `CU_2`, `CU_4`, `CU_8`. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨
`custom_tags`	Sequence	인스턴스와 연결된 사용자 지정 태그를 지정하는 키-값 쌍의 목록입니다. Databricks CLI 버전 0.273.0에 추가됨
`enable_pg_native_login`	Boolean	인스턴스에 PG 네이티브 암호 로그인이 활성화되어 있는지 여부입니다. 기본값은 `true`입니다. Databricks CLI 버전 0.267.0에 추가됨
`enable_readable_secondaries`	Boolean	보조 복제본이 읽기 전용 트래픽을 제공하도록 설정할지 여부입니다. 기본값은 `false`입니다. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨
`lifecycle`	Map	리소스에 대한 수명 주기 설정을 포함합니다. 리소스가 배포되거나 제거될 때 리소스의 동작을 제어합니다. 수명 주기를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.268.0에 추가됨
`name`	String	인스턴스의 이름입니다. 인스턴스의 고유 식별자입니다. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨
`node_count`	Integer	1개의 주 노드와 0개 이상의 보조 복제본으로 구성된 인스턴스의 노드 수입니다. 기본값은 1개의 주 복제본과 0개의 보조 복제본으로 설정됩니다. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨
`parent_instance_ref`	Map	부모 인스턴스의 참조입니다. 인스턴스가 자식 인스턴스인 경우에만 사용할 수 있습니다. 부모 인스턴스를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨
`permissions`	Sequence	데이터베이스 인스턴스의 권한입니다. 사용 권한을 참조 하세요. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨
`retention_window_in_days`	Integer	인스턴스의 보존 기간입니다. 기록 데이터가 보존되는 기간(일)입니다. 기본값은 7일입니다. 유효한 값은 2~35일입니다. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨
`stopped`	Boolean	인스턴스가 중지되었는지 여부입니다. Databricks CLI 버전 0.265.0에 추가됨
`usage_policy_id`	String	인스턴스와 연결할 원하는 서버리스 사용 정책입니다. Databricks CLI 버전 0.273.0에 추가됨

데이터베이스_인스턴스의 기본_인스턴스_참조

Type: Map

부모 인스턴스의 참조입니다. 인스턴스가 자식 인스턴스인 경우에만 사용할 수 있습니다.

Key	Type	Description
`branch_time`	String	ref 데이터베이스 인스턴스의 분기 시간입니다. 부모 ref 인스턴스의 경우 인스턴스가 만들어진 부모 인스턴스의 지정 시간입니다. 자식 참조 인스턴스의 경우, 이는 자식 인스턴스가 생성된 참조 인스턴스의 시점입니다.
`lsn`	String	참조 데이터베이스 인스턴스의 사용자 지정 WAL LSN입니다.
`name`	String	ref 데이터베이스 인스턴스의 이름입니다.

Example

다음 예제에서는 해당 데이터베이스 카탈로그를 사용하여 데이터베이스 인스턴스를 정의합니다.

resources:
  database_instances:
    my_instance:
      name: my-instance
      capacity: CU_1
  database_catalogs:
    my_catalog:
      database_instance_name: ${resources.database_instances.my_instance.name}
      name: example_catalog
      database_name: my_database
      create_database_if_not_exists: true

데이터베이스 인스턴스 및 해당 데이터베이스 카탈로그를 정의하는 방법을 보여 주는 예제 번들은 bundle-examples GitHub 리포지토리 참조하세요.

실험

Type: Map

실험 리소스를 사용하면 패키지에 MLflow 실험을 정의할 수 있습니다. MLflow 실험과 관련된 정보를 얻으려면 MLflow 실험을 사용하여 학습 실행을 구성하는 방법을 참조하세요.

experiments:
  <experiment-name>:
    <experiment-field-name>: <experiment-field-value>

Key	Type	Description
`artifact_location`	String	실험의 아티팩트가 저장되는 위치입니다. 위치에는 URI 구성표(예: `dbfs:` 또는 `s3:`.)가 포함되어야 합니다. Unity 카탈로그 볼륨에 아티팩트를 저장하려면(권장되는 경우 MLflow 2.15.0 이상이 필요함) 양식 `dbfs:/Volumes/<catalog>/<schema>/<volume>/<path>`의 경로를 사용합니다. 작업 영역에서 실험 만들기를 참조하세요.
`lifecycle`	Map	리소스에 대한 수명 주기 설정을 포함합니다. 리소스가 배포되거나 제거될 때 리소스의 동작을 제어합니다. 수명 주기를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.268.0에 추가됨
`name`	String	실험을 식별하는 식별 이름입니다. 실험 이름은 Databricks 작업 영역의 절대 경로여야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다 `/Workspace/Users/someone@example.com/my_experiment`.
`permissions`	Sequence	실험에 대한 권한입니다. 사용 권한을 참조 하세요.
`tags`	Sequence	추가 메타데이터 키-값 쌍들. 태그를 참조하세요. 실험에 대한 설명을 설정하려면 태그를 `mlflow.note.content` 사용합니다. 서버리스 예산 정책을 연결하려면 태그를 `mlflow.workload_creation_policy_id` 사용합니다. 서버리스 사용 정책을 사용하여 특성 사용량을 참조하세요.

Example

다음 예제에서는 모든 사용자가 볼 수 있는 실험을 정의합니다.

resources:
  experiments:
    experiment:
      name: /Workspace/Users/someone@example.com/my_experiment
      permissions:
        - level: CAN_READ
          group_name: users
      tags:
        - key: mlflow.note.content
          value: MLflow experiment used to track runs

external_location(Unity 카탈로그)

Type: Map

외부 위치 리소스를 사용하면 번들에서 외부 위치 (Unity 카탈로그)를 정의할 수 있습니다.

Note

선언적 자동화 번들을 사용하여 외부 위치를 정의하는 것은 직접 배포 엔진을 사용하는 경우에만 지원됩니다.

Databricks CLI 버전 0.289.0에 추가됨

external_locations:
  <external-location-name>:
    <external-location-field-name>: <external-location-field-value>

Key	Type	Description
`comment`	String	사용자가 제공한 외부 위치에 대한 자유 형식 텍스트 설명입니다. Databricks CLI 버전 0.289.0에 추가됨
`credential_name`	String	필수 사항입니다. 이 위치에 사용되는 스토리지 자격 증명의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.289.0에 추가됨
`enable_file_events`	Boolean	이 외부 위치에서 파일 이벤트를 사용하도록 설정할지 여부입니다. 기본값은 `true`입니다. 실제 적용된 값은 서버 쪽 기본값으로 인해 다를 수 있습니다. 유효 상태를 확인 `effective_enable_file_events` 합니다. Databricks CLI 버전 0.289.0에 추가됨
`encryption_details`	Map	클라우드 스토리지에 연결하는 클라이언트에 적용되는 암호화 옵션입니다. external_location.encryption_details를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.289.0에 추가됨
`fallback`	Boolean	이 외부 위치에 대해 대체 모드를 사용할 수 있는지 여부를 나타냅니다. 대체 모드를 사용하도록 설정하면 Unity 카탈로그 자격 증명이 충분하지 않으면 위치에 대한 액세스가 클러스터 자격 증명으로 대체됩니다. Databricks CLI 버전 0.289.0에 추가됨
`file_event_queue`	Map	이 외부 위치에 대한 파일 이벤트 큐 설정입니다. 그렇지 않은 `enable_file_events`경우 `false` 이 키를 정의해야 하며 문서화된 속성 중 하나만 있어야 합니다. external_location.file_event_queue를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.289.0에 추가됨
`grants`	Sequence	외부 위치와 연결된 권한 부여입니다. 부여를 참조 하세요. Databricks CLI 버전 0.289.0에 추가됨
`lifecycle`	Map	리소스에 대한 수명 주기 설정을 포함합니다. 리소스가 배포되거나 제거될 때 리소스의 동작을 제어합니다. 수명 주기를 참조하세요. Databricks CLI 버전 0.289.0에 추가됨
`name`	String	필수 사항입니다. 외부 위치의 이름입니다. Databricks CLI 버전 0.289.0에 추가됨
`read_only`	Boolean	외부 위치가 읽기 전용인지 여부를 나타냅니다. Databricks CLI 버전 0.289.0에 추가됨
`skip_validation`	Boolean	외부 위치와 연결된 스토리지 자격 증명의 유효성 검사를 건너뜁니다. Databricks CLI 버전 0.289.0에 추가됨
`url`	String	필수 사항입니다. 외부 위치의 경로 URL입니다. Databricks CLI 버전 0.289.0에 추가됨

external_location.encryption_details

Type: Map

클라우드 스토리지에 연결하는 클라이언트에 적용되는 암호화 옵션입니다.

Key	Type	Description
`sse_encryption_details`	Map	Amazon S3와 통신하는 클라이언트에 대한 서버 쪽 암호화 속성입니다.

external_location.file_event_queue

Type: Map

이 외부 위치에 대한 파일 이벤트 큐 설정입니다.

Key	Type	Description
`managed_aqs`	Map	관리되는 Azure Queue Storage 설정입니다.
`managed_pubsub`	Map	관리형 Google Cloud Pub/Sub 설정.
`managed_sqs`	Map	관리되는 Amazon SQS 설정.
`provided_aqs`	Map	사용자가 제공한 Azure Queue Storage 설정입니다.
`provided_pubsub`	Map	사용자가 제공한 Google Cloud Pub/Sub 설정입니다.
`provided_sqs`	Map	사용자가 제공한 Amazon SQS 설정입니다.

Example

# databricks.yml
bundle:
  name: external-locations-example
  engine: direct # External locations require the direct deployment engine

resources:
  external_locations:
    my_external_location:
      name: my_external_location
      url: 's3://my-bucket/my-path'
      credential_name: my_storage_credential
      comment: 'External location created by Databricks Asset Bundles'
      grants:
        - principal: someone@example.com
          privileges:
            - CREATE_EXTERNAL_TABLE
            - READ_FILES

genie_space

Type: Map

Genie 에이전트 리소스를 사용하면 번들에서 Genie 에이전트를 정의할 수 있습니다. Genie 에이전트에 대한 자세한 내용은 Genie 에이전트를 참조하세요.

Note

직접 배포 엔진을 사용하는 경우에만 선언적 자동화 번들을 사용하여 Genie 에이전트를 정의할 수 있습니다.

Databricks CLI 버전 1.3.0에 추가됨

genie_spaces:
  <genie_space-name>:
    <genie_space-field-name>: <genie_space-field-value>

Key	Type	Description
`description`	String	Genie 에이전트 설명입니다. Databricks CLI 버전 1.3.0에 추가됨
`file_path`	String	항목 대신 사용할 로컬 파일(예 `sales_analytics.geniespace.json`: )에 대한 `serialized_space` 경로입니다.
`lifecycle`	Map	리소스에 대한 수명 주기 설정을 포함합니다. 리소스가 배포되거나 제거될 때 리소스의 동작을 제어합니다. 수명 주기를 참조하세요. Databricks CLI 버전 1.3.0에 추가됨
`parent_path`	String	Genie 에이전트가 등록될 부모 폴더 경로입니다. Databricks CLI 버전 1.3.0에 추가됨
`permissions`	Sequence	Genie 에이전트 권한입니다. 사용 권한을 참조 하세요. Databricks CLI 버전 1.3.0에 추가됨
`serialized_space`	String	필수 사항입니다. 직렬화된 문자열 형식의 Genie 에이전트 내용입니다. 이 필드는 공간의 레이아웃 및 구성 요소를 나타내는 JSON 문자열의 구조를 제공합니다. 지정된 경우 `file_path` .`serialized_space` Databricks CLI 버전 1.3.0에 추가됨
`title`	String	Genie 에이전트에 대한 선택적 타이틀 재정의입니다. Databricks CLI 버전 1.3.0에 추가됨
`warehouse_id`	String	필수 사항입니다. 새 공간과 연결할 SQL 웨어하우스의 ID입니다. Databricks CLI 버전 1.3.0에 추가됨

Examples

다음 예제에서는 Genie 에이전트 리소스를 정의합니다.

# databricks.yml
bundle:
  name: nyc-taxi-genie
  engine: direct # genie_spaces require the direct deployment engine

resources:
  genie_spaces:
    nyc_taxi_genie:
      title: 'NYC Taxi Trip Analysis'
      description: 'Ask questions about NYC taxi trip data in natural language'
      warehouse_id: <warehouse-id>
      file_path: ./nyc_taxi_genie.geniespace.json
      permissions:
        - level: CAN_RUN
          group_name: users

해당 nyc_taxi_genie.geniespace.json 파일은 데이터 원본, 지침 및 샘플 질문을 포함하여 공간의 직렬화된 정의를 포함합니다. 대신 키의 YAML에서 serialized_space 지정할 수도 있습니다.

// nyc_taxi_genie.geniespace.json
{
  "version": 2,
  "config": {
    "sample_questions": [
      {
        "id": "11111111111111111111111111111111",
        "question": ["What is the average fare per trip?"]
      }
    ]
  },
  "data_sources": {
    "tables": [
      {
        "identifier": "samples.nyctaxi.trips",
        "column_configs": [
          { "column_name": "fare_amount" },
          { "column_name": "pickup_zip" },
          { "column_name": "tpep_pickup_datetime" },
          { "column_name": "trip_distance" }
        ]
      }
    ]
  },
  "instructions": {
    "text_instructions": [
      {
        "id": "22222222222222222222222222222222",
        "content": ["Fare amounts are in USD. When asked about revenue, use SUM(fare_amount)."]
      }
    ]
  }
}

instance_pool

Type: Map

instance_pool 리소스는 번들 내에서 인스턴스 풀을 정의할 수 있게 해줍니다. 인스턴스 풀은 유휴 상태의 즉시 사용 가능한 클라우드 인스턴스 집합을 유지하여 풀에 연결된 클러스터가 더 빠르게 시작되고 확장되도록 합니다. 인스턴스 풀에 대한 정보는 ' 풀에 연결하기'를 참조하세요.

Note

Declarative Automation Bundles를 사용해 인스턴스 풀을 정의하는 것은 직접 배포 엔진을 사용할 때만 지원됩니다.