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Grupo de comandos
Observação
O uso da CLI do Databricks está sujeito à Licença do Databricks e ao Aviso de Privacidade do Databricks, incluindo quaisquer provisionamentos de Dados de Uso.
O feature-engineering grupo de comandos dentro da CLI do Databricks permite que você gerencie recursos em seu repositório de recursos do Databricks.
databricks engenharia de características criar característica
Crie um recurso.
databricks feature-engineering create-feature FULL_NAME SOURCE INPUTS FUNCTION TIME_WINDOW [flags]
Arguments
FULL_NAME
O nome completo de três partes (catálogo, esquema, nome) do recurso.
SOURCE
A fonte de dados do recurso.
INPUTS
As colunas de entrada das quais a característica é computada.
FUNCTION
A função pela qual o recurso é computado.
TIME_WINDOW
A janela de tempo na qual o recurso é computado.
Opções
--description string
A descrição do recurso.
--json JSON
A cadeia de caracteres JSON inserida em linha ou o @path para o arquivo JSON com o corpo da solicitação.
Exemplos
O exemplo a seguir cria um recurso:
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
Crie uma configuração do Kafka.
databricks feature-engineering create-kafka-config NAME BOOTSTRAP_SERVERS SUBSCRIPTION_MODE AUTH_CONFIG [flags]
Arguments
NAME
Nome que identifique de forma única essa configuração Kafka dentro da metastore. Esse será o identificador usado do objeto Feature para referenciar essas configurações de uma funcionalidade. Pode ser distinto pelo nome do tópico.
BOOTSTRAP_SERVERS
Uma lista separada por vírgulas de pares de host/porta apontando para o cluster do Kafka.
SUBSCRIPTION_MODE
Opções para configurar de quais tópicos de Kafka extrair dados.
AUTH_CONFIG
Configuração de autenticação para conexão com tópicos.
Opções
--json JSON
A cadeia de caracteres JSON inserida em linha ou o @path para o arquivo JSON com o corpo da solicitação.
Databricks engenharia de recursos criar-materialização-característica
Crie uma funcionalidade materializada.
databricks feature-engineering create-materialized-feature FEATURE_NAME [flags]
Arguments
FEATURE_NAME
O nome completo do recurso está no Catálogo Unity.
Opções
--cron-schedule string
A expressão cron de quartzo que define o cronograma do pipeline de materialização.
--json JSON
A cadeia de caracteres JSON inserida em linha ou o @path para o arquivo JSON com o corpo da solicitação.
--materialized-feature-id string
Identificador único atribuído pelo servidor para a funcionalidade materializada.
--pipeline-schedule-state MaterializedFeaturePipelineScheduleState
O estado do cronograma do pipeline de materialização. Valores com suporte: ACTIVE, PAUSED, SNAPSHOT.
Databricks engenharia de recursos criar-fluxo
Crie um stream.
databricks feature-engineering create-stream NAME SOURCE_CONFIG CONNECTION_CONFIG SCHEMA_CONFIG INGESTION_CONFIG [flags]
Arguments
NAME
Nome completo em três partes (catalog.schema.stream) do fluxo.
SOURCE_CONFIG
Configuração específica para a fonte. Determina a fonte da plataforma de streaming.
CONNECTION_CONFIG
Especifica como conectar e autenticar à plataforma de stream.
SCHEMA_CONFIG
Definições de esquema para o fluxo. Atualmente, apenas esquemas diretos são suportados. Em um marco futuro, apoiaremos registros de esquemas por meio de uma UC Connection.
INGESTION_CONFIG
Configuração para ingestão de dados em streaming: a tabela gerenciada que armazena uma cópia offline dos dados de preenchimento direto e preenchimento histórico opcional.
Opções
--description string
Descrição fornecida pelo usuário.
--json JSON
A cadeia de caracteres JSON inserida em linha ou o @path para o arquivo JSON com o corpo da solicitação.
databricks feature-engineering excluir-função
Excluir um recurso.
databricks feature-engineering delete-feature FULL_NAME [flags]
Arguments
FULL_NAME
Nome do recurso a ser excluído.
Exemplos
O exemplo a seguir exclui um recurso:
databricks feature-engineering delete-feature my_catalog.my_schema.my_feature
Databricks feature-engineering delete-kafka-config
Exclua uma configuração do Kafka.
databricks feature-engineering delete-kafka-config NAME [flags]
Arguments
NAME
Nome da configuração do Kafka para deletar.
Databricks-engenharia-características-excluir-materialização-característica
Exclua uma característica materializada.
databricks feature-engineering delete-materialized-feature MATERIALIZED_FEATURE_ID [flags]
Arguments
MATERIALIZED_FEATURE_ID
O ID do recurso materializado para deletar.
Databricks Engenharia de Recursos Delete-Stream
Exclua uma transmissão.
databricks feature-engineering delete-stream NAME [flags]
Arguments
NAME
Nome completo em três partes (catalog.schema.stream) do Stream para excluir.
databricks engenharia de recursos obter-recurso
Obtenha uma funcionalidade.
databricks feature-engineering get-feature FULL_NAME [flags]
Arguments
FULL_NAME
Nome do recurso a ser obtido.
Exemplos
O exemplo a seguir adquire uma funcionalidade:
databricks feature-engineering get-feature my_catalog.my_schema.my_feature
Databricks feature-engineering get-kafka-config
Compre uma configuração do Kafka.
databricks feature-engineering get-kafka-config NAME [flags]
Arguments
NAME
Nome da configuração do Kafka para obter.
Databricks engenharia de características obtenha-materialização-característica
Adquira uma funcionalidade materializada.
databricks feature-engineering get-materialized-feature MATERIALIZED_FEATURE_ID [flags]
Arguments
MATERIALIZED_FEATURE_ID
O ID da característica materializada.
Databricks Get-Stream de Engenharia de Recursos
Pega uma transmissão.
databricks feature-engineering get-stream NAME [flags]
Arguments
NAME
Nome completo em três partes (catálogo.schema.stream) do Stream para obter.
If needed for clarification, one might include a note or ensure this terminology is explained elsewhere in the text. Otherwise, the translation remains as is: databricks feature-engineering list-features
Listar funcionalidades.
databricks feature-engineering list-features [flags]
Opções
--page-size int
O número máximo de resultados a serem retornados.
--page-token string
Token de paginação para ir para a próxima página com base em uma consulta anterior.
Exemplos
O exemplo a seguir lista todos os recursos:
databricks feature-engineering list-features
Databricks feature-engineering list-kafka-configs
Liste as configurações do Kafka.
databricks feature-engineering list-kafka-configs [flags]
Opções
--limit int
Número máximo de resultados a serem retornados.
--page-size int
O número máximo de resultados a serem retornados.
Databricks engenharia de características-lista-materialização-características
Liste as características materializadas.
databricks feature-engineering list-materialized-features [flags]
Opções
--feature-name string
Filtre por nome de recurso.
--limit int
Número máximo de resultados a serem retornados.
--page-size int
O número máximo de resultados a serem retornados.
Databricks Fluxos de Listas de Engenharia de Características
Liste os Streams.
databricks feature-engineering list-streams [flags]
Opções
--limit int
Número máximo de resultados a serem retornados.
--page-size int
O número máximo de resultados a serem retornados.
--parent string
Nome em duas partes (catalog.schema) do pai sob o qual listar os Fluxos.
databricks engenharia-de-recursos atualizar-recurso
Atualize a descrição de um recurso (todos os outros campos são imutáveis).
databricks feature-engineering update-feature FULL_NAME UPDATE_MASK SOURCE INPUTS FUNCTION TIME_WINDOW [flags]
Arguments
FULL_NAME
O nome completo de três partes (catálogo, esquema, nome) do recurso.
UPDATE_MASK
A lista de campos a serem atualizados.
SOURCE
A fonte de dados do recurso.
INPUTS
As colunas de entrada das quais a característica é computada.
FUNCTION
A função pela qual o recurso é computado.
TIME_WINDOW
A janela de tempo na qual o recurso é computado.
Opções
--description string
A descrição do recurso.
--json JSON
A cadeia de caracteres JSON inserida em linha ou o @path para o arquivo JSON com o corpo da solicitação.
Exemplos
O exemplo a seguir atualiza a descrição de um recurso:
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
Atualize uma configuração do Kafka.
databricks feature-engineering update-kafka-config NAME UPDATE_MASK BOOTSTRAP_SERVERS SUBSCRIPTION_MODE AUTH_CONFIG [flags]
Arguments
NAME
Nome que identifique de forma única essa configuração Kafka dentro da metastore. Esse será o identificador usado do objeto Feature para referenciar essas configurações de uma funcionalidade. Pode ser distinto pelo nome do tópico.
UPDATE_MASK
A lista de campos a serem atualizados.
BOOTSTRAP_SERVERS
Uma lista separada por vírgulas de pares de host/porta apontando para o cluster do Kafka.
SUBSCRIPTION_MODE
Opções para configurar de quais tópicos de Kafka extrair dados.
AUTH_CONFIG
Configuração de autenticação para conexão com tópicos.
Opções
--json JSON
A cadeia de caracteres JSON inserida em linha ou o @path para o arquivo JSON com o corpo da solicitação.
Databricks engenharia-de recursos atualização-materializado-recurso
Atualize uma funcionalidade materializada.
databricks feature-engineering update-materialized-feature MATERIALIZED_FEATURE_ID UPDATE_MASK FEATURE_NAME [flags]
Arguments
MATERIALIZED_FEATURE_ID
Identificador único atribuído pelo servidor para a funcionalidade materializada.
UPDATE_MASK
Forneça os campos de recursos de materialização que devem ser atualizados. Atualmente, apenas o campo pipeline_state pode ser atualizado.
FEATURE_NAME
O nome completo do recurso está no Catálogo Unity.
Opções
--cron-schedule string
A expressão cron de quartzo que define o cronograma do pipeline de materialização.
--json JSON
A cadeia de caracteres JSON inserida em linha ou o @path para o arquivo JSON com o corpo da solicitação.
--materialized-feature-id string
Identificador único atribuído pelo servidor para a funcionalidade materializada.
--pipeline-schedule-state MaterializedFeaturePipelineScheduleState
O estado do cronograma do pipeline de materialização. Valores com suporte: ACTIVE, PAUSED, SNAPSHOT.
Databricks - Fluxo de Atualização de Engenharia de Recursos
Atualize um stream.
databricks feature-engineering update-stream NAME UPDATE_MASK SOURCE_CONFIG CONNECTION_CONFIG SCHEMA_CONFIG INGESTION_CONFIG [flags]
Arguments
NAME
Nome completo em três partes (catalog.schema.stream) do fluxo.
UPDATE_MASK
A lista de campos a serem atualizados.
SOURCE_CONFIG
Configuração específica para a fonte. Determina a fonte da plataforma de streaming.
CONNECTION_CONFIG
Especifica como conectar e autenticar à plataforma de stream.
SCHEMA_CONFIG
Definições de esquema para o fluxo. Atualmente, apenas esquemas diretos são suportados. Em um marco futuro, apoiaremos registros de esquemas por meio de uma UC Connection.
INGESTION_CONFIG
Configuração para ingestão de dados em streaming: a tabela gerenciada que armazena uma cópia offline dos dados de preenchimento direto e preenchimento histórico opcional.
Opções
--description string
Descrição fornecida pelo usuário.
--json JSON
A cadeia de caracteres JSON inserida em linha ou o @path para o arquivo JSON com o corpo da solicitação.
Sinalizadores globais
--debug
Indica se deve habilitar o registro em log de depuração.
-h ou --help
Exiba ajuda para a CLI do Databricks ou o grupo de comandos relacionado ou o comando relacionado.
--log-file corda
Uma cadeia de caracteres que representa o arquivo onde serão gravados os logs de saída. Se esse sinalizador não for especificado, o padrão será gravar logs de saída no stderr.
--log-format formato
O tipo de formato de log, text ou json. O valor padrão é text.
--log-level corda
Uma cadeia de caracteres que representa o nível de formato de log. Se não for especificado, o nível de formato de log será desabilitado.
-o, --output tipo
O tipo de saída do comando, text ou json. O valor padrão é text.
-p, --profile corda
O nome do perfil no arquivo ~/.databrickscfg, que deverá ser usado para executar o comando. Se esse sinalizador não for especificado, se existir, o perfil nomeado DEFAULT será usado.
--progress-format formato
O formato para exibir logs de progresso: default, append, inplace ou json
-t, --target corda
Se aplicável, o destino do pacote a ser usado