DatabricksCluster 클래스
DatabricksSection에 사용할 Databricks 클러스터 정보를 정의합니다.
초기화.
- 상속
-
azureml._base_sdk_common.abstract_run_config_element._AbstractRunConfigElementDatabricksCluster
생성자
DatabricksCluster(existing_cluster_id=None, spark_version=None, node_type=None, instance_pool_id=None, num_workers=None, min_workers=None, max_workers=None, spark_env_variables=None, spark_conf=None, init_scripts=None, cluster_log_dbfs_path=None, permit_cluster_restart=None)
매개 변수
- existing_cluster_id
- str
Databricks 작업 영역에 있는 기존 대화형 클러스터의 클러스터 ID입니다. 이 매개 변수를 지정하면 다른 매개 변수를 지정하지 않아야 합니다.
- num_workers
- int
Databricks 실행 클러스터에 대한 작업자 수입니다. 이 매개 변수를 지정하면 min_workers
및 max_workers
매개 변수를 지정하지 않아야 합니다.
더 이상 사용되지 않습니다. Databricks는 DBFS에 저장된 init 스크립트가 2023년 12월 1일 이후에 작업을 중지할 것이라고 발표했습니다. 문제를 완화하려면 1) 다음 https://learn.microsoft.com/azure/databricks/init-scripts/global databricks에서 전역 init 스크립트를 사용하세요. 2) AzureML databricks 단계에서 init_scripts 줄을 주석 처리합니다.
- permit_cluster_restart
- bool
existing_cluster_id가 지정되면 이 매개 변수는 사용자를 대신하여 클러스터를 다시 시작할 수 있는지 여부를 알려줍니다.
메서드
validate |
지정된 Databricks 클러스터 세부 정보의 유효성을 검사합니다. 제공된 매개 변수의 형식과 매개 변수의 올바른 조합이 제공되는지 확인합니다. 예를 들어 |
validate
지정된 Databricks 클러스터 세부 정보의 유효성을 검사합니다.
제공된 매개 변수의 형식과 매개 변수의 올바른 조합이 제공되는지 확인합니다. 예를 들어 existing_cluster_id
를 지정하거나 클러스터 매개 변수의 나머지 부분을 지정해야 합니다. 자세한 내용은 생성자 매개 변수 정의를 참조하세요.
validate()
예외
피드백
https://aka.ms/ContentUserFeedback
출시 예정: 2024년 내내 콘텐츠에 대한 피드백 메커니즘으로 GitHub 문제를 단계적으로 폐지하고 이를 새로운 피드백 시스템으로 바꿀 예정입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.다음에 대한 사용자 의견 제출 및 보기