Bildirim temelli Otomasyon Paketleri kaynakları

Bildirim temelli Otomasyon Paketleri (eski adıyla Databricks Varlık Paketleri), paket yapılandırmasında resources eşlemesinde paket tarafından kullanılan Azure Databricks kaynakları hakkında bilgi belirtmenize olanak tanır. Bkz. kaynak başvurusu.

Bu sayfa, paketler için desteklenen tüm kaynak türleri için yapılandırma başvurusu sağlar ve desteklenen her tür için ayrıntılar ve bir örnek sağlar. Ek örnekler için bkz . Paket yapılandırma örnekleri.

YAML yapılandırmasını doğrulamak için kullanılan paketlerin JSON şeması Databricks CLI GitHub deposundadır.

Tip

Var olan herhangi bir kaynak için YAML oluşturmak için databricks bundle generate komutunu kullanın. Bkz. databricks bundle generate.

Desteklenen kaynaklar

Aşağıdaki tabloda, paketler için desteklenen kaynak türleri (varsa YAML ve Python) listelenmektedir. Bazı kaynaklar bir pakette tanımlanarak ve paket dağıtılarak oluşturulabilir ve bazı kaynaklar yalnızca pakete dahil edilecek mevcut bir varlığa başvurularak oluşturulabilir.

Kaynak yapılandırması, Databricks REST API nesnesine karşılık gelen bir Databricks nesnesi tanımlar. REST API nesnesinin YAML olarak ifade edilen desteklenen oluşturma isteği alanları, kaynağın desteklenen anahtarlarıdır. Her kaynağın ilgili nesnesine ilişkin belgelerin bağlantıları aşağıdaki tabloda yer almaktadır.

Tip

databricks bundle validate komutu, paket yapılandırma dosyalarında bilinmeyen kaynak özellikleri bulunursa uyarılar döndürür.

Resource	Python desteği	Karşılık gelen REST API nesnesi
Uyarı		Uyarı nesnesi
app		uygulama nesnesi
catalog (Unity Kataloğu)		Katalog nesnesi
cluster		küme nesnesi
dashboard		pano nesnesi
database_catalog		Veritabanı kataloğu nesnesi
database_instance		Veritabanı örneği nesnesi
experiment		Deneme nesnesi
external_location (Unity Kataloğu)		Dış konum nesnesi
job	İşler	İş nesnesi
modeli (eski)		Model (eski) nesnesi
model_serving_endpoint		Uç nokta nesnesi sunan model
pipeline	Pipelines	Boruhattı nesnesi
postgres_branch		Postgres dal nesnesi
postgres_endpoint		Postgres işlem uç noktası nesnesi
postgres_project		Postgres proje nesnesi
quality_monitor		Kalite izleyici nesnesi
registered_model (Unity Kataloğu)		Kayıtlı model nesnesi
şema (Unity Kataloğu)	Şema	Şema nesnesi
secret_scope		Gizli dizi kapsam nesnesi
sql_warehouse		SQL ambarı nesnesi
senkronize_veritabanı_tablosu		Eşitlenmiş veritabanı tablosu nesnesi
volume (Unity Kataloğu)	Hacimler	Hacim nesnesi

Uyarı

Type: Map

Uyarı kaynağı bir SQL uyarısı (v2) tanımlar.

Databricks CLI sürüm 0.279.0'a eklendi

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

Key	Type	Description
`custom_description`	String	Optional. Uyarı için özel açıklama. Bıyık şablonunu destekler. Databricks CLI sürüm 0.279.0'a eklendi
`custom_summary`	String	Optional. Uyarı için özel özet. Bıyık şablonunu destekler. Databricks CLI sürüm 0.279.0'a eklendi
`display_name`	String	Gerekli. Uyarının görünen adı, örneğin, `Example alert`. Databricks CLI sürüm 0.279.0'a eklendi
`evaluation`	Map	Gerekli. Uyarının değerlendirme yapılandırması. Bkz. alert.evaluation. Databricks CLI sürüm 0.279.0'a eklendi
`file_path`	String	Uyarı varlığının yerel dosya yolu. Databricks CLI sürüm 0.282.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.279.0'a eklendi
`parent_path`	String	Optional. Uyarıyı içeren klasörün çalışma alanı yolu. Yalnızca oluşturmada ayarlanabilir ve güncelleştirilemez. Örnek: `/Users/someone@example.com`. Databricks CLI sürüm 0.279.0'a eklendi
`permissions`	Sequence	Uyarı izinleri hakkında. Bkz. izinler. Databricks CLI sürüm 0.279.0'a eklendi
`query_text`	String	Gerekli. Çalıştırılacak sorgunun metni, örneğin, `SELECT 1`. Databricks CLI sürüm 0.279.0'a eklendi
`run_as`	Map	Optional. Uyarıyı çalıştırmak için kullanılacak kimliği belirtir. Bu alan, uyarıları belirli bir kullanıcı veya hizmet sorumlusu olarak çalışacak şekilde yapılandırmanıza olanak tanır. Bkz. run_as. Kullanıcı kimliği için: `user_name` öğesini etkin çalışma alanı kullanıcısının e-postasına ayarlayın. Kullanıcılar bunu yalnızca kendi e-postalarına ayarlayabilir. Hizmet yetkilisi için: `service_principal_name` öğesini uygulama kimliği olarak ayarlayın. ServicePrincipal/User rolünü gerektirir. Belirtilmezse, uyarı istek kullanıcısı olarak çalışır. Databricks CLI sürüm 0.279.0'a eklendi
`schedule`	Map	Gerekli. Uyarının zamanlama yapılandırması. Bkz. alert.schedule. Databricks CLI sürüm 0.279.0'a eklendi
`warehouse_id`	String	Gerekli. Uyarıya eklenen SQL ambarının kimliği, örneğin, `a7066a8ef796be84`. Databricks CLI sürüm 0.279.0'a eklendi

uyarı.değerlendirme

Type: Map

Uyarının değerlendirme yapılandırması.

Key	Type	Description
`comparison_operator`	String	Uyarı değerlendirmesinde karşılaştırma için kullanılan işleç.
`empty_result_state`	String	Sonuç boşsa uyarı durumu. Durumun kullanım dışı bırakılması planlandığından bu alanı `UNKNOWNUNKNOWN` olarak ayarlamaktan kaçının.
`notification`	Map	Uyarı tetiklendiğinde bildirimde bulunacak kullanıcı veya diğer hedef. Bkz. alert.evaluation.notification.
`source`	Map	Uyarıyı değerlendirmek için kullanılacak sonuç kaynak sütunu. Bkz . alert.evaluation.source.
`threshold`	Map	Uyarı değerlendirmesi için kullanılacak eşik. Bu bir sütun veya değer olabilir. Bkz . alert.evaluation.threshold.

uyarı.değerlendirme.bildirim

Type: Map

Uyarı tetiklendiğinde bildirimde bulunacak kullanıcı veya diğer hedef.

Key	Type	Description
`notify_on_ok`	Boolean	Optional. Uyarı normale döndüğünde uyarı abonelerine bildirimde bulunup bulunmayacağı.
`retrigger_seconds`	Integer	Optional. Bir uyarının başka bir bildirim göndermesine izin verilmeden önce tetiklenmesini beklediği saniye sayısı. `0` olarak ayarlanırsa veya atlanırsa, uyarı ilk tetiklemeden sonra başka bildirim göndermez. Bu değeri `1` olarak ayarlamak, uyarının koşulun karşılandığı her değerlendirmede bildirim göndermesine olanak tanır ve bildirim amacıyla her zaman yeniden tetiklemesini sağlar.
`subscriptions`	Sequence	Optional. Bildirim aboneliklerinin sıralanmamış listesi. Bkz alert.evaluation.notification.subscriptions.

uyarı.değerlendirme.bildirim.abonelikleri

Type: Sequence

Bildirim aboneliklerinin sıralanmamış listesi.

Listedeki her öğe bir AlertSubscription:

Key	Type	Description
`destination_id`	String	Bildirim hedefinin kimliği.
`user_email`	String	Bildirimde bulunacak kullanıcının e-posta adresi.

uyarı.değerlendirme.kaynak

Type: Map

Uyarıyı değerlendirmek için kullanılacak sonuçtaki kaynak sütun.

Key	Type	Description
`aggregation`	String	Kaynak sütuna uygulanacak toplama yöntemi. Geçerli değerler: `SUM`, `COUNT`, `COUNT_DISTINCT`, `AVG`, `MEDIAN`, `MIN`, `MAX`, `STDDEV`
`display`	String	Kaynak sütunun görünen adı.
`name`	String	Sorgu sonucundaki kaynak sütunun adı.

uyarı.değerlendirme.eşiği

Type: Map

Uyarı değerlendirmesi için kullanılacak eşik bir sütun veya değer olabilir.

Key	Type	Description
`column`	Map	Eşik olarak kullanılacak sütun referansı. Bkz . alert.evaluation.source.
`value`	Map	Eşik olarak kullanılacak sabit değer. Bkz . alert.evaluation.threshold.value.

alert.değerlendirme.eşik.değer

Type: Map

Eşik olarak kullanılacak sabit değer. Aşağıdaki değer türlerinden birini belirtin.

Key	Type	Description
`bool_value`	Boolean	Optional. Eşik için Boole değeri, örneğin, `true`.
`double_value`	Double	Optional. Eşik için sayısal değer, örneğin, `1.25`.
`string_value`	String	Optional. Eşik için dize değeri, örneğin, `test`.

uyarı.takvimi

Type: Map

Uyarının zamanlama yapılandırması.

Key	Type	Description
`pause_status`	String	Optional. Bu zamanlamanın duraklatılıp duraklatılmadığı mı? Geçerli değerler: `UNPAUSED`, `PAUSED`. Varsayılan: `UNPAUSED`.
`quartz_cron_schedule`	String	Gerekli. Bu işlem hattının zamanlamasını belirten quartz söz dizimini kullanan bir cron ifadesi. Quartz formatı quartz scheduler biçiminde açıklanmıştır.
`timezone_id`	String	Gerekli. Java saat dilimi kimliği. Zamanlama bu saat dilimi kullanılarak çözülür. Bu, zamanlamayı belirlemek için `quartz_cron_schedule` ile birleştirilecektir. Ayrıntılar için bkz SET TIME ZONE .

Examples

Aşağıdaki örnek yapılandırma, basit bir değerlendirmeyle bir uyarı tanımlar:

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

Aşağıdaki örnek yapılandırma, toplama kullanılarak değerlendirilen ve bildirim gönderen izinlere sahip bir uyarı tanımlar:

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

uygulaması

Type: Map

Uygulama kaynağı,bir Databricks uygulaması tanımlar. Databricks Uygulamaları hakkında bilgi için bkz. Databricks Uygulamaları.

Uygulama eklemek için, gerekli source_code_pathdahil olmak üzere uygulamayı tanımlamak için ayarları belirtin.

Tip

Aşağıdaki komutu kullanarak Streamlit Databricks uygulamasıyla bir paket başlatabilirsiniz:

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

Databricks CLI sürüm 0.239.0'a eklendi

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

Key	Type	Description
`budget_policy_id`	String	Uygulamanın bütçe ilkesi kimliği. Databricks CLI sürüm 0.243.0'a eklendi
`compute_size`	String	Uygulamanın işlem boyutu. Geçerli değerler şunlardır: `MEDIUM` veya `LARGE` ve bu değerler çalışma alanı yapılandırmasına bağlıdır. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi
`config`	Map	Uygulama yapılandırma komutları ve ortam değişkenleri. bkz. app.config. Databricks CLI sürüm 0.283.0'a eklendi
`description`	String	Uygulamanın açıklaması. Databricks CLI sürüm 0.239.0'a eklendi
`git_repository`	Map	Uygulama dağıtımları için Git deposu yapılandırması. Belirtildiğinde, dağıtımlar yalnızca git başvurusu (dal, etiket veya işleme) sağlayarak bu depodaki koda başvurabilir. bkz. app.git_repository. Databricks CLI sürüm 0.290.0'a eklendi
`git_source`	Map	Uygulama dağıtımları için Git kaynak yapılandırması. Uygulamayı dağıtırken hangi Git başvurusunun (dal, etiket veya işleme) kullanılacağını belirtir. Kodu doğrudan git'ten dağıtmak için ile `git_repository` birlikte kullanılır. `source_code_path` içindeki`git_source`, depodaki uygulama kodunun göreli yolunu belirtir. Bkz. app.git_source. Databricks CLI sürüm 0.290.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Kaynağın dağıtıldığında veya yok edildiğindeki davranışı. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`name`	String	Uygulamanın adı. Ad yalnızca küçük harfli alfasayısal karakterler ve kısa çizgiler içermelidir. Çalışma alanı içinde benzersiz olmalıdır. Databricks CLI sürüm 0.239.0'a eklendi
`permissions`	Sequence	Uygulamanın izinleri. Bkz. izinler. Databricks CLI sürüm 0.239.0'a eklendi
`resources`	Sequence	Uygulamanın hesaplama kaynakları. Bkz . app.resources. Databricks CLI sürüm 0.239.0'a eklendi
`source_code_path`	String	`./app` Databricks uygulama kaynak kodunun yerel yolu. Databricks CLI sürüm 0.239.0'a eklendi
`telemetry_export_destinations`	Sequence	Uygulamanın telemetri dışarı aktarma hedefleri. bkz. app.telemetry_export_destinations. Databricks CLI sürüm 0.294.0'a eklendi
`usage_policy_id`	String	Bu uygulama için kullanılacak sunucusuz kullanım ilkesinin kimliği. Databricks CLI sürüm 0.283.0'a eklendi
`user_api_scopes`	Sequence	Kullanıcı API'sinin kapsamları. Databricks CLI sürüm 0.246.0'a eklendi

app.config

Uygulama yapılandırma komutları ve ortam değişkenleri. Bkz Databricks uygulama yürütmesini app.yaml ile yapılandırma.

Key	Type	Description
`command`	Sequence	Uygulamayı çalıştırma komutları, örneğin `["streamlit", "run", "app.py"]`
`env`	Sequence	Uygulama çalışma zamanı ortamında ayarlanacağı uygulama ortamı değişkenlerini belirten ve `name` çiftlerinin listesi`value`. Bu, app.yaml dosyasında belirtilen ortam değişkenlerini geçersiz kılar. Varsayılan uygulama ortamı değişkenleri hakkında bilgi için bkz. Databricks Apps ortamı. Uygulama başlatılana kadar ortam değişkenleri ayarlanmaz.

app.git_repository

Type: Map

Deponun konumunu belirten Git deposu yapılandırması.

Key	Type	Description
`url`	String	Git deposunun URL'si.

app.git_source

Type: Map

Uygulama dağıtımları için Git kaynak yapılandırması.

Key	Type	Description
`branch`	String	Kullanıma alınması gereken Git dalı.
`commit`	String	Git kullanıma alınması için SHA işler.
`source_code_path`	String	Git deposundaki uygulama kaynak kodunun göreli yolu. Belirtilmezse, deponun kökü kullanılır.
`tag`	String	Kullanıma alınması gereken Git etiketi.

app.kaynaklar

Type: Sequence

Uygulama için işlem kaynaklarının listesi.

Listedeki her öğe bir AppResource:

Key	Type	Description
`app`	Map	Uygulama adı ve izinler
`description`	String	Uygulama kaynağının açıklaması.
`database`	Map	Kullanılacak Lakebase Sağlama veritabanını tanımlayan ayarlar. Bkz . app.resources.database.
`experiment`	Map	Kullanılacak MLflow denemesini tanımlayan ayarlar. Bkz . app.resources.experiment.
`genie_space`	Map	Kullanılacak Genie Space'i tanımlayan ayarlar. Bkz. app.resources.genie_space.
`job`	Map	Kullanılacak iş kaynağını tanımlayan ayarlar. Bkz . app.resources.job.
`name`	String	Uygulama kaynağının adı.
`postgres`	Map	Kullanılacak Lakebase Otomatik Ölçeklendirme veritabanını tanımlayan ayarlar. Bkz . app.resources.postgres.
`secret`	Map	Kullanılacak Azure Databricks gizli dizi kaynağını tanımlayan ayarlar. Bkz . app.resources.secret.
`serving_endpoint`	Map	Kullanılacak uç nokta kaynağını sunan modeli tanımlayan ayarlar. bkz. app.resources.serving_endpoint.
`sql_warehouse`	Map	Kullanılacak SQL ambarı kaynağını tanımlayan ayarlar. Bkz. app.resources.sql_warehouse.
`uc_securable`	Map	Kullanılacak Unity Kataloğu birimini tanımlayan ayarlar. Bkz. app.resources.uc_securable.

app.kaynaklar.veritabanı

Type: Map

Kullanılacak Lakebase veritabanını tanımlayan ayarlar.

Key	Type	Description
`database_name`	String	Veritabanının adı.
`instance_name`	String	Veritabanı örneğinin adı.
`permission`	String	Veritabanının izin düzeyi. Geçerli değerler şunlardır: `CAN_CONNECT_AND_CREATE`.

app.resources.experiment

Type: Map

Kullanılacak MLflow denemesini tanımlayan ayarlar.

Key	Type	Description
`experiment_id`	String	MLflow denemesinin kimliği.
`permission`	String	Denemenin izin düzeyi. Geçerli değerler `CAN_READ`, `CAN_EDIT`, `CAN_MANAGE`.

app.kaynaklar.genie_space

Type: Map

Kullanılacak Genie Space'i tanımlayan ayarlar.

Key	Type	Description
`name`	String	Genie Space'in adı.
`permission`	String	Alanın izin düzeyi. Geçerli değerler , `CAN_VIEW`, `CAN_EDIT`, `CAN_MANAGE`. `CAN_RUN`
`space_id`	String	Genie Space'in kimliği, örneğin `550e8400-e29b-41d4-a716-999955440000`.

app.resources.job

Type: Map

Kullanılacak iş kaynağını tanımlayan ayarlar.

Key	Type	Description
`id`	String	İşin ID'si.
`permission`	String	İş için yetki düzeyi. Geçerli değerler , `CAN_VIEW`, `CAN_MANAGE_RUN`, `CAN_MANAGE`. `IS_OWNER`

app.resources.postgres

Type: Map

Kullanılacak Lakebase Otomatik Ölçeklendirme veritabanını tanımlayan ayarlar.

Key	Type	Description
`branch`	String	Dalın adı, örneğin, `projects/proj-abc123/branches/branch-xyz789`.
`database`	String	Veritabanı örneğinin adı, örneğin, `projects/proj-abc123/branches/branch-xyz789/databases/db-456`.
`permission`	String	Veritabanının izin düzeyi. Geçerli değerler şunlardır: `CAN_CONNECT_AND_CREATE`.

uygulama.kaynaklar.gizli

Type: Map

Kullanılacak Azure Databricks gizli dizi kaynağını tanımlayan ayarlar.

Key	Type	Description
`key`	String	Gizli anahtar, izin vermek için kullanılır.
`permission`	String	Gizli için izin düzeyi. Geçerli değerler `READ`, `WRITE`, `MANAGE`.
`scope`	String	Gizli kapsamın adı.

app.kaynaklar.servis_uç_noktası

Type: Map

Kullanılacak uç nokta kaynağını sunan modeli tanımlayan ayarlar.

Key	Type	Description
`name`	String	Hizmet uç noktasının adı.
`permission`	String	Sunum uç noktası için izin düzeyi. Geçerli değerler `CAN_QUERY`, `CAN_MANAGE`, `CAN_VIEW`.

uygulama.kaynaklar.sql_depo

Type: Map

Kullanılacak SQL ambarını tanımlayan ayarlar.

Key	Type	Description
`id`	String	SQL depo kimliği.
`permission`	String	SQL ambarı için izin düzeyi. Geçerli değerler `CAN_USE`, `CAN_MANAGE`, `IS_OWNER`.

app.resources.uc_securable

Type: Map

Kullanılacak Unity Kataloğu birimini tanımlayan ayarlar.

Key	Type	Description
`permission`	String	Unity Kataloğu için güvenli hale getirilebilen izin düzeyi. Geçerli değerler: `READ_VOLUME` ve `WRITE_VOLUME`.
`securable_full_name`	String	Unity Kataloğu'nun güvenlik sağlanabilir biçimdeki tam adı `catalog.schema.volume`.
`securable_type`	String	Unity Kataloğu'nun güvenli hale getirilebilen türü. Geçerli değerler şunlardır: `VOLUME`.

app.telemetry_export_destinations

Type: Sequence

Uygulama için telemetri dışarı aktarma hedeflerinin listesi.

Databricks CLI sürüm 0.294.0'a eklendi

Listedeki her öğe bir AppTelemetryExportDestination:

Key	Type	Description
`unity_catalog`	Map	OTEL telemetrisi dışarı aktarma için Unity Kataloğu Hedefleri. Databricks CLI sürüm 0.294.0'a eklendi

Examples

Bir uygulamayı tanımlayan bir paket oluşturma konusunda yol gösteren bir öğretici için bkz. Bildirim temelli Otomasyon Paketlerini kullanarak Databricks uygulamalarını yönetme.

Aşağıdaki örnek temel bir uygulamayı tanımlar:

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'

Aşağıdaki örnek, paket tarafından oluşturulan bir işi yöneten adlı my_app bir uygulama oluşturur. Tam örnek için bkz. bundle-examples GitHub deposu.

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'

Buna karşılık gelen app.yaml , uygulamayı çalıştırma yapılandırmasını tanımlar:

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

Aşağıdaki örnek, paket tarafından oluşturulan bir MLflow denemesine erişimi olan bir uygulama oluşturur:

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'

Alternatif olarak, aşağıdaki örnek paket yapılandırmasında tanımlanan özel yapılandırmaya sahip bir uygulamayı tanımlar:

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

Aşağıdaki örnek, Lakebase Otomatik Ölçeklendirme kaynağına sahip bir uygulamayı tanımlar:

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

Katalog kaynağı, katalogları (Unity Kataloğu) bir pakette tanımlamanızı sağlar.

Note

Katalogları tanımlamak için Bildirim temelli Otomasyon Paketlerinin kullanılması yalnızca doğrudan dağıtım altyapısını kullanıyorsanız desteklenir.

Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi

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

Key	Type	Description
`comment`	String	Kataloğun kullanıcı tarafından sağlanan serbest biçimli metin açıklaması. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`connection_name`	String	Dış veri kaynağına bağlantının adı. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`grants`	Sequence	Katalogla ilişkili izinler. Bkz. grant. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`name`	String	Gerekli. Kataloğun adı. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`options`	Nesne	Güvenli hale getirilebilir öğeye eklenmiş anahtar-değer özelliklerinin haritası. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`properties`	Nesne	Güvenli hale getirilebilir öğeye eklenmiş anahtar-değer özelliklerinin haritası. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`provider_name`	String	Delta paylaşım sağlayıcısının adı. Delta Sharing kataloğu, uzak paylaşım sunucusundaki Delta paylaşımını temel alan bir katalogdur. Bkz . Delta Sharing nedir?. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`share_name`	String	Paylaşım sağlayıcısı altındaki paylaşımın adı. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`storage_root`	String	Katalogdaki yönetilen tablolar için depolama kök URL'si. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi

Example

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'

kümesi

Type: Map

Küme kaynağı bir küme tanımlar.

Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

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

Key	Type	Description
`apply_policy_default_values`	Boolean	true olarak ayarlandığında, ilkedeki sabit ve varsayılan değerler atlanmış alanlar için kullanılır. false olarak ayarlandığında, yalnızca ilkedeki sabit değerler uygulanır. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`autoscale`	Map	Yüke göre kümelerin ölçeğini otomatik olarak büyütmek ve küçültmek için gereken parametreler. Bkz. otomatik ölçeklendirme. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`autotermination_minutes`	Integer	Küme, bu süre boyunca devre dışı olduktan sonra dakikalar içinde otomatik olarak sonlandırılır. Ayarlanmadıysa, bu küme otomatik olarak sonlandırılmaz. Belirtilirse, eşik 10 ile 10000 dakika arasında olmalıdır. Kullanıcılar otomatik sonlandırmayı açıkça devre dışı bırakmak için bu değeri 0 olarak da ayarlayabilir. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`aws_attributes`	Map	Amazon Web Services üzerinde çalışan kümelerle ilgili öznitelikler. Küme oluşturma sırasında belirtilmezse, bir varsayılan değerler kümesi kullanılır. Bkz. aws_attributes. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`azure_attributes`	Map	Microsoft Azure üzerinde çalışan kümelerle ilgili öznitelikler. Küme oluşturma sırasında belirtilmezse, bir varsayılan değerler kümesi kullanılır. Bkz. azure_attributes. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`cluster_log_conf`	Map	Spark günlüklerini uzun vadeli bir depolama hedefine teslim etme yapılandırması. bkz. cluster_log_conf. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`cluster_name`	String	Kullanıcı tarafından istenen küme adı. Bunun benzersiz olması gerekmez. Oluşturma sırasında belirtilmezse, küme adı boş bir dize olur. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`custom_tags`	Map	Küme kaynakları için ek etiketler. Databricks, tüm küme kaynaklarını (örneğin AWS örnekleri ve EBS birimleri) bunlara ek olarak `default_tags`bu etiketlerle etiketleyecektir. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`data_security_mode`	String	Kümeden verilere erişirken kullanılacak veri idaresi modeli. Geçerli değerler : `NONE`, `SINGLE_USER`, `USER_ISOLATION`, `LEGACY_SINGLE_USER`, `LEGACY_TABLE_ACL`, `LEGACY_PASSTHROUGH`. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`docker_image`	Map	Özel docker görüntüsü. bkz. docker_image. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`driver_instance_pool_id`	String	Kümenin sürücüsünün bağlı olduğu örnek havuzunun isteğe bağlı kimliği. Sürücü havuzu atanmamışsa, havuz kümesi kimlikli örnek havuzunu (örnekpool_id) kullanır. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi*
`driver_node_type_flexibility`	Map	Sürücü düğümü için esnek düğüm türü yapılandırması. Bkz. cluster.driver_node_type_flexibility. Databricks CLI sürüm 0.285.0'a eklendi
`driver_node_type_id`	String	Spark sürücüsünün düğüm türü. Bu alan isteğe bağlıdır. Ayar kaldırılırsa, sürücü düğümü türü değerine `node_type_id`ayarlanır. Ayarlandıysa`node_type_id`, bu alan ile `virtual_cluster_size`birlikte ayarlanmamalıdır. her ikisi de `driver_node_type_id`, `node_type_id`ve `virtual_cluster_size` belirtilirse `driver_node_type_id` ve `node_type_id` öncelik kazanır. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`enable_elastic_disk`	Boolean	Yerel DepolamaYı Otomatik Ölçeklendirme: Etkinleştirildiğinde, Spark çalışanlarının disk alanı azaldığında bu küme dinamik olarak ek disk alanı alır. Bu özelliğin düzgün çalışması için belirli AWS izinlerinin olması gerekir. Daha fazla ayrıntı için Kullanıcı Kılavuzu'na bakın. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`enable_local_disk_encryption`	Boolean	Küme VM'lerinin yerel disklerinde LUKS'nin etkinleştirilip etkinleştirilmeyileceği. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`gcp_attributes`	Map	Google Cloud Platform'da çalışan kümelerle ilgili öznitelikler. Küme oluşturma sırasında belirtilmezse, bir varsayılan değerler kümesi kullanılır. Bkz. gcp_attributes. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`init_scripts`	Sequence	Başlatma betiklerinin depolanması için yapılandırma. Herhangi bir sayıda hedef belirtilebilir. Komut dosyaları, sağlanan sırayla yürütülür. bkz. init_scripts. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`instance_pool_id`	String	Kümenin ait olduğu örnek havuzunun isteğe bağlı kimliği. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`is_single_node`	Boolean	Bu alan yalnızca olduğunda `kind = CLASSIC_PREVIEW`kullanılabilir. True olarak ayarlandığında Databricks otomatik olarak , ve `custom_tags`ile ilgili `spark_confnum_workers`tek düğüm ayarlar. Databricks CLI sürüm 0.237.0'a eklendi
`kind`	String	Bu hesaplama belgesi ile belirtilen hesaplama türü. Databricks CLI sürüm 0.237.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`node_type_id`	String	Bu alan, bu kümedeki Spark düğümlerinin her biri için kullanılabilen kaynakları tek bir değer aracılığıyla kodlar. Örneğin Spark düğümleri bellek veya işlem yoğunluklu iş yükleri için sağlanabilir ve iyileştirilebilir. Kullanılabilir düğüm türlerinin listesi , Liste düğümü türleri API'sini kullanarak alınabilir. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`num_workers`	Integer	Bu kümenin sahip olması gereken çalışan düğümlerinin sayısı. Bir kümede toplam `num_workers` + 1 Spark düğümü için bir Spark Sürücüsü ve `num_workers` Yürütücüleri vardır. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`permissions`	Sequence	Küme izinleri. Bkz. izinler. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`policy_id`	String	Varsa kümeyi oluşturmak için kullanılan küme ilkesinin kimliği. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`remote_disk_throughput`	Integer	Saniye başına bayt cinsinden uzak disk aktarım hızı. Databricks CLI sürüm 0.257.0'a eklendi
`runtime_engine`	String	Kümenin çalışma zamanı altyapısını, ya `STANDARD` ya da `PHOTON` olarak belirler. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`single_user_name`	String	Datasecurity_mode ise tek kullanıcı adı.`SINGLE_USER` Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi*
`spark_conf`	Map	İsteğe bağlı, kullanıcı tarafından belirtilen Spark yapılandırma anahtarı-değer çiftleri kümesini içeren bir nesne. Kullanıcılar ayrıca, `spark.driver.extraJavaOptions` aracılığıyla sürücüye ve `spark.executor.extraJavaOptions` aracılığıyla yürütücülere fazladan JVM seçeneklerinden oluşan bir dize geçirebilir. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`spark_env_vars`	Map	İsteğe bağlı, kullanıcı tarafından belirtilen ortam değişkeni anahtar-değer çiftleri kümesini içeren bir nesne. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`spark_version`	String	Kümenin Spark sürümü, örneğin. `3.3.x-scala2.11` Kullanılabilir Spark sürümlerinin listesi Kullanılabilir Spark sürümlerini listeleme API'sini kullanarak alınabilir. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`ssh_public_keys`	Sequence	Bu kümedeki her Spark düğümüne eklenecek SSH ortak anahtar içeriği. İlgili özel anahtarlar, kullanıcı adı `ubuntu` ile `2200` bağlantı noktasında oturum açmak için kullanılabilir. En fazla 10 anahtar belirtilebilir. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`total_initial_remote_disk_size`	Integer	Bayt cinsinden toplam ilk uzak disk boyutu. Databricks CLI sürüm 0.257.0'a eklendi
`use_ml_runtime`	Boolean	Bu alan yalnızca olduğunda `kind = CLASSIC_PREVIEW`kullanılabilir. `effective_spark_version`, `spark_version` (Databricks Runtime sürümü), bu alan `use_ml_runtime` ve `node_type_id`'ün bir gpu düğümü olup olmaması durumuna göre belirlenir. Databricks CLI sürüm 0.237.0'a eklendi
`worker_node_type_flexibility`	Map	Çalışan düğümleri için esnek düğüm türü yapılandırması. Bkz. cluster.worker_node_type_flexibility. Databricks CLI sürüm 0.285.0'a eklendi
`workload_type`	Map	Küme iş yükü türleri için gösterilen Küme Öznitelikleri. bkz. workload_type. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

cluster.autoscale

Type: Map

Yüke göre kümeleri otomatik olarak yukarı ve aşağı ölçeklendirmeye yönelik parametreler.

Key	Type	Description
`min_workers`	Integer	Az kullanıldığında kümenin ölçeğini azaltabileceği en az çalışan sayısı. Ayrıca, kümenin oluşturulduktan sonra sahip olacağı ilk çalışan sayısıdır.
`max_workers`	Integer	Aşırı yüklendiğinde kümenin ölçeğini artırabileceği en fazla çalışan sayısı. `max_workers` kesinlikle değerinden `min_workers`büyük olmalıdır.

cluster.aws_özellikler

Type: Map

Amazon Web Services üzerinde çalışan kümelerle ilgili öznitelikler.

Key	Type	Description
`zone_id`	String	Kümenin bulunduğu kullanılabilirlik alanının/veri merkezinin tanımlayıcısı. Bu dize `us-west-2a` şeklinde olacaktır.
`availability`	String	`first_on_demand` birimlerinden sonra gelen tüm düğümler için kullanılacak kullanılabilirlik türü. Geçerli değerler , `SPOT`, `ON_DEMANDSPOT_WITH_FALLBACK`.
`spot_bid_price_percent`	Integer	AWS spot örnekleri için en yüksek fiyat, karşılık gelen örnek türünün isteğe bağlı fiyatının yüzdesi olarak.
`instance_profile_arn`	String	Bu kümenin düğümleri yalnızca bu örnek profiline sahip AWS örneklerine yerleştirilir.
`first_on_demand`	Integer	Kümenin ilk `first_on_demand` düğümleri isteğe bağlı örneklere yerleştirilir. Küme sürücüsü düğümünün isteğe bağlı bir örneğe yerleştirildiğinden emin olmak için bu değer değerinden `0`büyük olmalıdır.
`ebs_volume_type`	String	Bu kümeyle birlikte açılacak EBS birimlerinin türü. Geçerli değerler `GENERAL_PURPOSE_SSD` veya `THROUGHPUT_OPTIMIZED_HDD`.
`ebs_volume_count`	Integer	Her örnek için başlatılan birim sayısı.
`ebs_volume_size`	Integer	Her örnek için başlatılan her EBS biriminin (GiB cinsinden) boyutu.
`ebs_volume_iops`	Integer	EBS gp3 birimi başına IOPS sayısı.
`ebs_volume_throughput`	Integer	Saniyede MiB cinsinden EBS gp3 birimi başına aktarım hızı.

cluster.azure_özellikleri

Type: Map

Microsoft Azure üzerinde çalışan kümelerle ilgili öznitelikler.

Key	Type	Description
`first_on_demand`	Integer	Kümenin ilk `first_on_demand` düğümleri isteğe bağlı örneklere yerleştirilir.
`availability`	String	`first_on_demand` birimlerinden sonra gelen tüm düğümler için kullanılacak kullanılabilirlik türü. Geçerli değerler , `SPOT_AZURE`, `ON_DEMAND_AZURESPOT_WITH_FALLBACK_AZURE`.
`spot_bid_max_price`	Sayı	Azure spot örnekleri için en yüksek fiyat. En düşük fiyatı belirtmek için kullanın `-1` .
`log_analytics_info`	Map	Azure Log Analytics aracısı yapılandırması. Bkz. log_analytics_info.

cluster.azure_attributes.log_analytics_info

Type: Map

Azure Log Analytics aracısı yapılandırması.

Key	Type	Description
`log_analytics_workspace_id`	String	Azure Log Analytics çalışma alanının kimliği.
`log_analytics_primary_key`	String	Azure Log Analytics çalışma alanının birincil anahtarı.

küme.gcp_özellikleri

Type: Map

Google Cloud Platform'da çalışan kümelerle ilgili öznitelikler.

Key	Type	Description
`use_preemptible_executors`	Boolean	Ön alabilir yürütücülerin kullanılıp kullanılmayacağı. Öncelikli yönetici işlemciler, GCE tarafından herhangi bir zamanda geri kazanılabilen öncelikli GCE örnekleridir.
`google_service_account`	String	Databricks kümesi VM örnekleri tarafından kullanılacak Google hizmet hesabı.
`local_ssd_count`	Integer	Kümedeki her düğüme eklenecek yerel SSD sayısı. Varsayılan değer şudur: `0`.
`zone_id`	String	Kümenin bulunduğu kullanılabilirlik alanının/veri merkezinin tanımlayıcısı.
`availability`	String	Tüm düğümler için kullanılan kullanılabilirlik türü. Geçerli değerler , `PREEMPTIBLE_GCP`, `ON_DEMAND_GCPPREEMPTIBLE_WITH_FALLBACK_GCP`.
`boot_disk_size`	Integer	Önyükleme diskinin GB cinsinden kapasitesi. Değerler genellikle 100 ile 1000 arasında değişir.

cluster.cluster_log_conf

Spark günlüklerini uzun vadeli bir depolama hedefine teslim etme yapılandırması.

Key	Type	Description
`dbfs`	Map	Küme günlüğü teslimi için DBFS konumu. Bkz. dbfs.
`s3`	Map	Küme günlüğü teslimi için S3 konumu. Bkz. s3.
`volumes`	Map	Küme günlüğü teslimi için depolama birimlerinin konumu. Bkz. hacimler.

cluster.cluster_log_conf.dbfs

Type: Map

Küme günlüğü teslimi için DBFS konumu.

Key	Type	Description
`destination`	String	Küme günlüğü teslimi için DBFS yolu (örneğin, `dbfs:/cluster-logs`).

cluster.cluster_log_conf.s3

Type: Map

Küme günlüğü teslimi için S3 konumu.

Key	Type	Description
`destination`	String	Küme günlüğü teslimi için S3 URI'sini (örneğin, `s3://my-bucket/cluster-logs`).
`region`	String	S3 bucket'ının AWS bölgesi.
`endpoint`	String	S3 uç nokta URL'si (isteğe bağlı).
`enable_encryption`	Boolean	Küme günlükleri için şifrelemenin etkinleştirilip etkinleştirilmeyileceği.
`encryption_type`	String	Şifreleme türü. Geçerli değerler: `SSE_S3`, `SSE_KMS`.
`kms_key`	String	Şifreleme için KMS anahtarı ARN'si ( `SSE_KMS` kullanılırken).
`canned_acl`	String	Uygulanacak olan önceden tanımlı (canned) ACL, küme günlükleri içindir.

cluster.cluster_log_conf.volumes

Type: Map

Küme günlüğü teslimi için depolama birimlerinin konumu.

Key	Type	Description
`destination`	String	Küme günlüğü tesliminin birim yolu (örneğin, `/Volumes/catalog/schema/volume/cluster_log`).

cluster.docker_image (Docker imajı)

Type: Map

Özel Docker görüntü yapılandırması.

Key	Type	Description
`url`	String	Docker görüntüsünün URL'si.
`basic_auth`	Map	Docker deposu için temel kimlik doğrulaması. bkz. basic_auth.

cluster.docker_image.temel_kimlik_dogrulama

Type: Map

Docker deposu için temel kimlik doğrulaması.

Key	Type	Description
`username`	String	Docker kayıt defteri kimlik doğrulamasının kullanıcı adı.
`password`	String	Docker kayıt defteri kimlik doğrulamasının parolası.

küme.başlatma_betikleri

Type: Map

Başlatma betiklerinin depolanması için yapılandırma. En az bir konum türü belirtilmelidir.

Key	Type	Description
`dbfs`	Map	Init betiğinin DBFS konumu. Bkz. dbfs.
`workspace`	Map	init betiğinin çalışma alanı konumu. Bkz . çalışma alanı.
`s3`	Map	Init betiğinin S3 konumu. Bkz. s3.
`abfss`	Map	init betiğinin ABFSS konumu. Bkz. abfss.
`gcs`	Map	Init betiğinin GCS konumu. Bkz. gcs.
`volumes`	Map	UC Volumes init betiğinin konumu. Bkz. hacimler.

cluster.init_scripts.dbfs

Type: Map

Init betiğinin DBFS konumu.

Key	Type	Description
`destination`	String	Init betiğinin DBFS yolu.

küme.init_komut_dosyaları.çalışma_alanı

Type: Map

init betiğinin çalışma alanı konumu.

Key	Type	Description
`destination`	String	init betiğinin çalışma alanı yolu.

cluster.init_scripts.s3

Type: Map

Init betiğinin S3 konumu.

Key	Type	Description
`destination`	String	Başlangıç betiğine ait S3 URI'si.
`region`	String	S3 bucket'ının AWS bölgesi.
`endpoint`	String	S3 uç nokta URL'si (isteğe bağlı).

cluster.init_scripts.abfss

Type: Map

init betiğinin ABFSS konumu.

Key	Type	Description
`destination`	String	init betiğinin ABFSS yolu.

cluster.init_scripts.gcs

Type: Map

Init betiğinin GCS konumu.

Key	Type	Description
`destination`	String	Init betiğinin GCS yolu.

cluster.init_scripts.volumes

Type: Map

Init betiğinin birim konumu.

Key	Type	Description
`destination`	String	Init betiğinin UC Birimleri yolu.

cluster.driver_node_type_flexibility

Type: Map

Sürücü düğümü için esnek düğüm türü yapılandırması.

Databricks CLI sürüm 0.285.0'a eklendi

Key	Type	Description
`alternate_node_type_ids`	Sequence	Birincil düğüm türü kullanılamadığında geri dönüş olarak kullanılacak düğüm türü kimliklerinin listesi. Databricks CLI sürüm 0.285.0'a eklendi

cluster.worker_node_type_flexibility

Type: Map

Çalışan düğümleri için esnek düğüm türü yapılandırması.

Databricks CLI sürüm 0.285.0'a eklendi

Key	Type	Description
`alternate_node_type_ids`	Sequence	Birincil düğüm türü kullanılamadığında geri dönüş olarak kullanılacak düğüm türü kimliklerinin listesi. Databricks CLI sürüm 0.285.0'a eklendi

küme.işyükü_türü

Type: Map

Küme iş yükü türlerini gösteren küme öznitelikleri.

Key	Type	Description
`clients`	Map	Kümeyi ne tür istemcilerin kullanabileceğini tanımlar. Bakınız müşteriler.

küme.iş_yükü_türü.müşteriler

Type: Map

Bu hesaplama iş yükü için istemci türü.

Key	Type	Description
`jobs`	Boolean	Kümenin işleri çalıştırıp çalıştıramayacağını belirleyebilir misiniz?
`notebooks`	Boolean	Kümenin not defterlerini çalıştırıp çalıştıramayacağı.

Examples

Aşağıdaki örnek, Databricks Runtime 15.4 LTS ve bir küme ilkesi ile geçerli kullanıcı için ayrılmış (tek kullanıcılı) bir küme oluşturur:

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

Bu örnek basit bir küme my_cluster oluşturur ve bunu içinde not defterini my_jobçalıştırmak için kullanılacak küme olarak ayarlar:

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}

gösterge tablosu

Type: Map

Pano kaynağı, AI/BI panolarını bir pakette yönetmenizi sağlar. AI/BI panoları hakkında bilgi için bkz. Panolar.

Yerel ortamınızdan bir pano içeren bir paket dağıttıysanız ve ardından bu panoyu değiştirmek için kullanıcı arabirimini kullandıysanız, kullanarak bundle generateaçıkça güncelleştirmediğiniz sürece kullanıcı arabirimi aracılığıyla yapılan değişiklikler yerel paketteki pano JSON dosyasına uygulanmaz. Panodaki değişiklikleri sürekli yoklayıp almak için --watch seçeneğini kullanabilirsiniz. Bkz. databricks bundle generate.

Ayrıca, yerel ortamınızdan uzak çalışma alanında bulunandan farklı bir pano JSON dosyası içeren bir paket dağıtmaya çalışırsanız bir hata oluşur. Yerel çalışma alanındaki panoyu uzak çalışma alanına yükleyip üzerine yazmayı zorunlu kılmak için --force seçeneğini kullanın. Bkz. databricks paket dağıtımı.

Databricks CLI sürüm 0.232.0'a eklendi

Note

Bildirim temelli Otomasyon Paketleri'ni pano Git desteğiyle kullanırken, panoların dosya olarak eşitlenmesini dışlamak için eşitleme eşlemesini ekleyerek yinelenen panoların oluşturulmasını önleyin:

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

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

Key	Type	Description
`dataset_catalog`	String	Sorguda aksi belirtilmediyse panodaki tüm veri kümeleri tarafından kullanılan varsayılan katalog değeri. Bu alanı ayarlayan yapılandırma örneği için bkz. Pano kataloğu ve şema parametreleştirmesi. Databricks CLI sürüm 0.283.0'a eklendi
`dataset_schema`	String	Sorguda aksi belirtilmediyse panodaki tüm veri kümeleri tarafından kullanılan varsayılan şema değeri. Bu alanı ayarlayan yapılandırma örneği için bkz. Pano kataloğu ve şema parametreleştirmesi. Databricks CLI sürüm 0.283.0'a eklendi
`display_name`	String	Gösterge tablosunun görünen adı. Databricks CLI sürüm 0.232.0'a eklendi
`embed_credentials`	Boolean	Paket dağıtım kimliği kimlik bilgilerinin tüm pano görüntüleyicileri için sorgu yürütmek için kullanılıp kullanılmadığı. olarak ayarlanırsa `false`, görüntüleyicinin kimlik bilgileri kullanılır. Varsayılan değer şudur: `false`. Databricks CLI sürüm 0.232.0'a eklendi
`etag`	String	Panonun etag'i. Panonun son okumadan sonra değiştirilmediğinden emin olmak için güncelleştirmelerde isteğe bağlı olarak sağlanabilir. Databricks CLI sürüm 0.234.0'a eklendi
`file_path`	String	Dosya adı da dahil olmak üzere pano varlığının yerel yolu. Dışarı aktarılan panolarda her zaman dosya uzantısı `.lvdash.json`bulunur. Databricks CLI sürüm 0.232.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü.
`parent_path`	String	Panoyu içeren klasörün çalışma alanı yolu. Baştaki eğik çizgiyi içerir ve sondaki eğik çizgi yoktur. Databricks CLI sürüm 0.232.0'a eklendi
`path`	String	Varlık adı da dahil olmak üzere pano varlığının çalışma alanı yolu. Databricks CLI sürüm 0.234.0'a eklendi
`permissions`	Sequence	Gösterge tablosu izinleri. Bkz. izinler. Databricks CLI sürüm 0.232.0'a eklendi
`serialized_dashboard`	Any	Panonun serileştirilmiş dize biçimindeki içeriği. Databricks CLI sürüm 0.232.0'a eklendi
`warehouse_id`	String	Gösterge panelini çalıştırmak için kullanılan depo kimliği. Databricks CLI sürüm 0.232.0'a eklendi

Example

Aşağıdaki örnek örnek NYC Taxi Trip Analysis panosunu içerir ve Databricks çalışma alanına dağıtır.

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}

veri_tabanı_kataloğu

Type: Map

Veritabanı kataloğu kaynağı, bir paketteki veritabanı örneklerine karşılık gelen veritabanı katalogları tanımlamanızı sağlar. Veritabanı kataloğu, Unity Kataloğu kataloğu olarak kaydedilmiş bir Lakebase veritabanıdır.

Veritabanı katalogları hakkında bilgi için bkz. Katalog oluşturma.

Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi

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

Key	Type	Description
`create_database_if_not_exists`	Boolean	Veritabanı yoksa oluşturulup oluşturulmayacağı. Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi
`database_instance_name`	String	Veritabanını barındıran örneğin adı. Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi
`database_name`	String	Katalogla ilişkilendirilmiş veritabanının adı (örnekte). Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Kaynağın dağıtıldığında veya yok edildiğindeki davranışı dahil olmak üzere bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi
`name`	String	Unity Kataloğu'ndaki kataloğun adı. Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi

Example

Aşağıdaki örnek, ilgili veritabanı kataloğuna sahip bir veritabanı örneğini tanımlar:

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

veritabanı_örneği

Type: Map

Veritabanı örneği kaynağı, veritabanı örneklerini bir pakette tanımlamanıza olanak tanır. Lakebase veritabanı örneği depolama ve işlem kaynaklarını yönetir ve kullanıcıların bağlanacakları uç noktaları sağlar.

Note

Kaynak tarafından database_instances oluşturulan yeni veritabanı örnekleri artık Lakebase Otomatik Ölçeklendirme projeleri olarak oluşturulur. Ayrıntılar için bkz. Varsayılan olarak otomatik ölçeklendirme . Yeni Lakebase çalışması için bunun yerine kaynağı kullanmanızı postgres_projects öneririz.

Önemli

Veritabanı örneğiyle bir paket dağıttığınızda örnek hemen çalışmaya başlar ve fiyatlandırmaya tabidir. Bkz. Lakebase fiyatlandırması.

Veritabanı örnekleri hakkında bilgi için bkz. Veritabanı örneği nedir?.

Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi

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

Key	Type	Description
`capacity`	String	Örneğin sku'su. Geçerli değerler `CU_1`, `CU_2`, `CU_4CU_8`. Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi
`custom_tags`	Sequence	Örnekle ilişkilendirilmiş özel etiketleri belirten anahtar-değer çiftlerinin listesi. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi
`enable_pg_native_login`	Boolean	Örneğin PG yerel parola oturum açma özelliğinin etkinleştirilip etkinleştirilmediği. Varsayılan olarak `true` değerini alır. Databricks CLI sürüm 0.267.0'a eklendi
`enable_readable_secondaries`	Boolean	İkincillerin salt okunur trafiğe hizmet vermesine izin verilip verilmeyeceği. Varsayılan olarak `false` değerini alır. Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`name`	String	Örneğin adı. Bu, örneğin benzersiz tanımlayıcısıdır. Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi
`node_count`	Integer	Örnekteki 1 birincil ve 0 veya daha fazla ikincilden oluşan düğüm sayısı. Varsayılan olarak 1 birincil ve 0 ikincil değere sahiptir. Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi
`parent_instance_ref`	Map	Ebeveyn örneğin bağlantısı. Bu yalnızca örnek alt örnekse kullanılabilir. Bkz. üst örnek. Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi
`permissions`	Sequence	Veritabanı örneğinin izinleri. Bkz. izinler. Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi
`retention_window_in_days`	Integer	Örneğin bekletme penceresi. Bu, geçmiş verilerin tutıldığı gün içindeki zaman penceresidir. Varsayılan değer 7 gündür. Geçerli değerler 2 ile 35 gündür. Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi
`stopped`	Boolean	Örneğin durdurulup durdurulmadığı. Databricks CLI sürüm 0.265.0'a eklendi
`usage_policy_id`	String	Örnekle ilişkilendirmek için istenen sunucusuz kullanım ilkesi. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi

veritabani_nesneleri.ebeveyn_nesne_baglanti_ref

Type: Map

Ebeveyn örneğin bağlantısı. Bu yalnızca örnek alt örnekse kullanılabilir.

Key	Type	Description
`branch_time`	String	Referans veritabanı örneğinin dal zamanı. Üst öğe örneği için bu, örneğin oluşturulduğu üst öğede bulunan zaman noktasıdır. Bir alt başvuru örneği için bu, alt örneğin oluşturulduğu örnekteki zaman noktasıdır.
`lsn`	String	Referans veritabanı örneğinin kullanıcı tarafından belirtilen WAL LSN'si.
`name`	String	Referans veritabanı örneğinin adı.

Example

Aşağıdaki örnek, ilgili veritabanı kataloğuna sahip bir veritabanı örneğini tanımlar:

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

Bir veritabanı örneğinin ve buna karşılık gelen veritabanı kataloğunun nasıl tanımlandığını gösteren örnek bir paket için bkz. bundle-examples GitHub deposu.

deneyi

Type: Map

Deneme kaynağı, MLflow denemelerini bir pakette tanımlamanızı sağlar. MLflow denemeleri hakkında bilgi için bkz.MLflow denemeleriyle eğitim çalıştırmalarını düzenleme .

Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

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

Key	Type	Description
`artifact_location`	String	Deneme yapıtlarının depolandığı konum. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`name`	String	Denemeyi tanımlayan kullanıcı dostu ad. Databricks çalışma alanında bir deneme adı, örneğin `/Workspace/Users/someone@example.com/my_experiment`, mutlak bir yol olarak belirtilmelidir. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`permissions`	Sequence	Denemenin izinleri. Bkz. izinler. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`tags`	Sequence	Ek meta veri anahtar-değer çiftleri. Etiketlere bakın. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

Example

Aşağıdaki örnek, tüm kullanıcıların görüntüleyebileceği bir denemeyi tanımlar:

resources:
  experiments:
    experiment:
      name: /Workspace/Users/someone@example.com/my_experiment
      permissions:
        - level: CAN_READ
          group_name: users
      description: MLflow experiment used to track runs

external_location (Unity Kataloğu)

Type: Map

Dış konum kaynağı, bir pakette dış konumları (Unity Kataloğu) tanımlamanızı sağlar.

Note

Dış konumları tanımlamak için Bildirim temelli Otomasyon Paketlerinin kullanılması yalnızca doğrudan dağıtım altyapısını kullanıyorsanız desteklenir.

Databricks CLI sürüm 0.289.0'a eklendi

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

Key	Type	Description
`comment`	String	Dış konumun kullanıcı tarafından sağlanan serbest biçimli metin açıklaması. Databricks CLI sürüm 0.289.0'a eklendi
`credential_name`	String	Gerekli. Bu konumla kullanılan depolama kimlik bilgilerinin adı. Databricks CLI sürüm 0.289.0'a eklendi
`enable_file_events`	Boolean	Bu dış konumda dosya olaylarının etkinleştirilip etkinleştirilmeyileceği. Varsayılan olarak `true` değerini alır. Gerçek uygulanan değer, sunucu tarafı varsayılanları nedeniyle farklılık gösterebilir. Geçerli durumu denetleyin `effective_enable_file_events` . Databricks CLI sürüm 0.289.0'a eklendi
`encryption_details`	Map	Bulut depolamaya bağlanan istemciler için geçerli olan şifreleme seçenekleri. Bkz . external_location.encryption_details. Databricks CLI sürüm 0.289.0'a eklendi
`fallback`	Boolean	Bu dış konum için geri dönüş modunun etkinleştirilip etkinleştirilmediğini gösterir. Geri dönüş modu etkinleştirildiğinde, Unity Kataloğu kimlik bilgileri yeterli değilse konuma erişim küme kimlik bilgilerine geri döner. Databricks CLI sürüm 0.289.0'a eklendi
`file_event_queue`	Map	Bu dış konum için dosya olay kuyruğu ayarları. `enable_file_events`değilse`false`, bu anahtar tanımlanmalıdır ve belgelenmiş özelliklerden tam olarak birine sahip olmalıdır. Bkz . external_location.file_event_queue. Databricks CLI sürüm 0.289.0'a eklendi
`grants`	Sequence	Dış konumla ilişkili izinler. Bkz. grant. Databricks CLI sürüm 0.289.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.289.0'a eklendi
`name`	String	Gerekli. Dış konumun adı. Databricks CLI sürüm 0.289.0'a eklendi
`read_only`	Boolean	Dış konumun salt okunur bir durumda olup olmadığını belirtir. Databricks CLI sürüm 0.289.0'a eklendi
`skip_validation`	Boolean	Dış konumla ilişkili depolama kimlik bilgilerinin doğrulanması atlar. Databricks CLI sürüm 0.289.0'a eklendi
`url`	String	Gerekli. Dış konumun yol URL'si. Databricks CLI sürüm 0.289.0'a eklendi

external_location.encryption_details

Type: Map

Bulut depolamaya bağlanan istemciler için geçerli olan şifreleme seçenekleri.

Key	Type	Description
`sse_encryption_details`	Map	Amazon S3 ile iletişim kuran istemcilerin sunucu tarafı şifreleme özellikleri.

external_location.file_event_queue

Type: Map

Bu dış konum için dosya olay kuyruğu ayarları.

Key	Type	Description
`managed_aqs`	Map	Yönetilen Azure Kuyruk Depolama ayarları.
`managed_pubsub`	Map	Yönetilen Google Cloud Pub/Sub ayarları.
`managed_sqs`	Map	Yönetilen Amazon SQS ayarları.
`provided_aqs`	Map	Kullanıcı tarafından sağlanan Azure Kuyruk Depolama ayarları.
`provided_pubsub`	Map	Kullanıcı tarafından sağlanan Google Cloud Pub/Sub ayarları.
`provided_sqs`	Map	Kullanıcı tarafından sağlanan Amazon SQS ayarları.

Example

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

görevi

Type: Map

İşler bildirim temelli Otomasyon Paketleri için Python desteklenir. Bkz. databricks.bundles.jobs.

İş kaynağı, paketlerinizde işleri ve buna karşılık gelen görevleri tanımlamanızı sağlar.

İşler hakkında bilgi için bkz. Lakeflow İşleri. İş oluşturmak için Bildirim temelli Otomasyon Paketleri şablonu kullanan bir öğretici için bkz. Bildirim temelli Otomasyon Paketleri ile iş geliştirme.

Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

jobs:
  <job-name>:
    <job-field-name>: <job-field-value>

Key	Type	Description
`budget_policy_id`	String	Bu iş için kullanılacak, kullanıcı tarafından belirlenen bütçe politikasının ID'si. Belirtilmezse, işi oluştururken veya değiştirirken varsayılan bir bütçe ilkesi uygulanabilir. Bu iş yükü tarafından kullanılan bütçe ilkesi için bkz `effective_budget_policy_id` . Databricks CLI sürüm 0.231.0'a eklendi
`continuous`	Map	Bu iş için isteğe bağlı bir sürekli özellik. Sürekli özelliği, her zaman bir çalıştırma yürütmesi olmasını sağlar. `schedule` ve `continuous`'den yalnızca biri kullanılabilir. Bkz. sürekli. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`deployment`	Map	Dış kaynaklar tarafından yönetilen işler için dağıtım bilgileri. Bkz. dağıtım. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`description`	String	İş için isteğe bağlı bir açıklama. UTF-8 kodlamasında uzunluk üst sınırı 27700 karakterdir. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`email_notifications`	Map	Bu işin çalıştırmaları başladığında veya tamamlandığında ve bu iş silindiğinde bildirim alan isteğe bağlı bir e-posta adresleri kümesi. bkz. email_notifications. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`environments`	Sequence	Bu işin sunucusuz görevleri tarafından başvurulabilecek görev yürütme ortamı belirtimlerinin listesi. Sunucusuz görevler için bir ortamın mevcut olması gerekir. Sunucusuz not defteri görevleri için, ortama not defteri ortam panelinden erişilebilir. Diğer sunucusuz görevler için görev ortamının görev ayarlarındaki environment_key kullanılarak belirtilmesi gerekir. Bkz. ortamlar. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`format`	String	Deprecated. İşin biçimi.
`git_source`	Map	Görevler tarafından kullanılan kaynak kodunu içeren uzak Git deposu için isteğe bağlı belirtim. Bkz. job.git_source. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi Önemli:`git_source` olarak ayarlanan `source` alanı ve `GIT` görev alanı paketler için önerilmez, çünkü yerel göreli yollar Git deposundaki aynı içeriğe işaret etmeyebilir ve paketler, dağıtılan işin, dağıtıldığı yerden alınan yerel kopyayla aynı içeriğe sahip olmasını bekler. Bunun yerine, depoyu yerel olarak kopyalayın ve paket projenizi bu depo içinde ayarlayın; böylece görevlerin kaynağı çalışma alanıdır.
`health`	Map	Bu görev için tanımlanabilen isteğe bağlı bir sağlık kuralları kümesi. Bkz. sağlık. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`job_clusters`	Sequence	Bu işin görevleri tarafından paylaşılabilen ve yeniden kullanılabilen iş kümesi belirtimlerinin listesi. Bkz. job_clusters. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`max_concurrent_runs`	Integer	Opsiyonel olarak izin verilen maksimum eşzamanlı iş yürütme sayısı. Aynı işin birden çok çalıştırmasını eşzamanlı olarak yürütebilmek istiyorsanız bu değeri ayarlayın.
`name`	String	İş için isteğe bağlı bir ad. UTF-8 kodlamasında uzunluk üst sınırı 4096 bayttır. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`notification_settings`	Map	Bu iş için `email_notifications` ve `webhook_notifications` her birine bildirim gönderirken kullanılan isteğe bağlı bildirim ayarları. Bkz. notification_settings. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`parameters`	Sequence	İş düzeyi parametre tanımları. Bkz . job.parameters. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`performance_target`	String	Sunucusuz çalıştırmanın yürütülmesinin ne kadar yüksek performanslı veya maliyet açısından verimli olması gerektiğini tanımlar. Databricks CLI sürüm 0.241.0'a eklendi
`permissions`	Sequence	İşin yetkileri. Bkz. izinler. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`queue`	Map	İşin kuyruk ayarları. Bkz. kuyruk. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`run_as`	Map	Yalnızca yazma ayarı. İşin çalıştığı kullanıcı veya hizmet sorumlusunu belirtir. Belirtilmezse, iş, işi oluşturan kullanıcı olarak çalışır. veya `user_nameservice_principal_name` belirtilmelidir. Aksi takdirde bir hata oluşur. Bkz. run_as. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`schedule`	Map	Bu iş için isteğe bağlı bir düzenli zamanlama. Varsayılan davranış, işin yalnızca İşler kullanıcı arabiriminde "Şimdi Çalıştır" seçeneğine tıklayarak veya öğesine `runNow`bir API isteği göndererek tetiklendiğinde çalışmasıdır. Bkz. zamanlama. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`tags`	Map	İşle ilişkili etiketlerin haritası. Bunlar, iş kümeleri için küme etiketleri olarak kümeye iletilir ve küme etiketleriyle aynı sınırlamalara tabidir. İşe en fazla 25 etiket eklenebilir. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`tasks`	Sequence	Bu işin gerçekleştireceği görev tanımlarının listesi. Bkz. Bildirim temelli Otomasyon Paketlerinde işlere görev ekleme. Databricks CLI sürüm 0.237.0'a eklendi
`timeout_seconds`	Integer	Her çalıştırmada bu işe isteğe bağlı bir zaman aşımı uygulanır. değeri `0` zaman aşımı olmadığı anlamına gelir. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`trigger`	Map	Belirli koşullar karşılandığında çalıştırmayı tetikleyen bir yapılandırma. Bkz. tetikleyici. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`usage_policy_id`	String	Bu iş için kullanılacak sunucusuz kullanım ilkesinin kimliği. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi
`webhook_notifications`	Map	Bu işin çalıştırmaları başladığında veya tamamlandığında bildirimde bulunacak sistem bildirim kimlikleri koleksiyonu. Bkz. webhook_notifications. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

job.sürekli

Type: Map

Sürekli iş yürütme yapılandırması.

Key	Type	Description
`pause_status`	String	Sürekli işin duraklatılıp duraklatılmadığı durumu. Geçerli değerler: `PAUSED`, `UNPAUSED`.
`task_retry_mode`	String	Devam eden işin görev düzeyi yeniden denemelerini nasıl uyguladığını belirtin. Geçerli değerler: `NEVER` ve `ON_FAILURE`. Varsayılan olarak `NEVER` değerini alır.

iş.dağıtım

Type: Map

Dış kaynaklar tarafından yönetilen işler için dağıtım bilgileri.

Key	Type	Description
`kind`	String	Dağıtım türü. Örneğin, `BUNDLE`.
`metadata_file_path`	String	Dağıtım için meta veri dosyasının yolu.

iş.email_bildirimleri

Type: Map

İş çalıştırmaları için e-posta bildirim ayarları.

Key	Type	Description
`on_start`	Sequence	Bir çalıştırma başlatıldığında bildirilmesi gereken e-posta adreslerinin listesi.
`on_success`	Sequence	Bir çalıştırma başarılı olduğunda bildirilmesi gereken e-posta adreslerinin listesi.
`on_failure`	Sequence	Çalıştırma başarısız olduğunda bildirilmesi gereken e-posta adreslerinin listesi.
`on_duration_warning_threshold_exceeded`	Sequence	Çalışma süresi uyarı eşiğini aştığında bildirilmesi gereken e-posta adreslerinin listesi.
`no_alert_for_skipped_runs`	Boolean	Atlanan çalıştırmalar için uyarı göndermeyi atlayıp atlamamayı seçin.
`on_streaming_backlog_exceeded`	Sequence	Herhangi bir akış için akış kapsamı eşikleri aşıldığında bildirilmesi gereken e-posta adreslerinin listesi. Akış kapsamı eşikleri, alanında şu ölçümler kullanılarak ayarlanabilir `health` : `STREAMING_BACKLOG_BYTES`, `STREAMING_BACKLOG_RECORDS`, `STREAMING_BACKLOG_SECONDS`veya `STREAMING_BACKLOG_FILES`. Uyarı, bu ölçümlerin 10 dakikalık ortalamasını temel alır. Sorun devam ederse bildirimler her 30 dakikada bir yeniden oluşturulur.

iş.ortamları

Type: Sequence

Bir işin sunucusuz görevleri tarafından başvurulabilen görev yürütme ortamı belirtimlerinin listesi.

Listedeki her öğe bir JobEnvironment:

Key	Type	Description
`environment_key`	String	Bir ortamın anahtarı. Bir iş içinde benzersiz olmalıdır.
`spec`	Map	Sunucusuz bir ortamı temsil eden varlık. Bkz . job.environments.spec.

job.environments.spec

Type: Map

Sunucusuz bir ortamı temsil eden varlık.

Key	Type	Description
`client`	String	Deprecated. İstemci sürümü.
`dependencies`	Sequence	Bu ortamda pip sürümü tarafından desteklenen pip bağımlılıklarının listesi.
`environment_version`	String	Gerekli. Ortam tarafından kullanılan ortam sürümü. Her sürüm belirli bir Python sürümü ve bir dizi Python paketiyle birlikte gelir. Sürüm, tamsayıdan oluşan bir dizedir.

job.git_kaynağı

Type: Map

İş kaynak kodu için Git deposu yapılandırması.

Key	Type	Description
`git_branch`	String	Bu iş tarafından kullanıma alınıp kullanılacak dalın adı. Bu alan veya `git_tag`ile `git_commit` birlikte belirtilemez.
`git_commit`	String	Bu iş tarafından kullanıma alınması ve kullanılması için işleyin. Bu alan veya `git_branch`ile `git_tag` birlikte belirtilemez.
`git_provider`	String	Git deposunu barındırmak için kullanılan hizmetin benzersiz tanımlayıcısı. Değer büyük/küçük harfe duyarlı değildir. Geçerli değerler: `gitHub`, `bitbucketCloud`, `gitLab`, `azureDevOpsServices`, `gitHubEnterprise`, `bitbucketServer`, `gitLabEnterpriseEdition`.
`git_snapshot`	Map	İşin çalıştırıldığı sırada uzak deponun salt okunur durumu. Bu alan yalnızca iş çalıştırmalarına dahil edilir. Bkz. git_snapshot.
`git_tag`	String	Bu iş tarafından kullanıma alınıp kullanılacak etiketin adı. Bu alan veya `git_branch`ile `git_commit` birlikte belirtilemez.
`git_url`	String	Bu iş tarafından kopyalanacak deponun URL'si.
`sparse_checkout`	Map	Git deposu için seyrek kullanıma alma yapılandırması. Bkz . job.git_source.sparse_checkout. Databricks CLI sürüm 0.290.0'a eklendi

job.git_source.sparse_checkout

Type: Map

Git deposu için seyrek kullanıma alma yapılandırması.

Databricks CLI sürüm 0.290.0'a eklendi

Key	Type	Description
`patterns`	Sequence	Seyrek kullanıma alma için dahil edilen desenlerin listesi. Databricks CLI sürüm 0.290.0'a eklendi

job.git_source.git_snapshot

Type: Map

Salt okunur taahhüt bilgisi anlık görüntüsü.

Key	Type	Description
`used_commit`	String	Çalıştırmayı yürütmek için kullanılan işleme. Belirtildiyse `git_branch`, bu, çalıştırma sırasındaki dalın KAFASI'na işaret eder; belirtildiyse `git_tag`, etiketin işaret ettiği commit'e işaret eder.

iş.sağlık

Type: Map

İş için sağlık izleme yapılandırması.

Key	Type	Description
`rules`	Sequence	İş sağlığı kurallarının listesi. Her kural bir `metric` ve `op` (işleç) ve `value`içerir. Bkz. job.health.rules.

iş.sağlık.kuralları

Type: Sequence

İş sağlığı kurallarının listesi.

Listedeki her öğe bir JobHealthRule:

Key	Type	Description
`metric`	String	Belirli bir sağlık kuralı için değerlendirilen sağlık ölçümünü belirtir. `RUN_DURATION_SECONDS`: Bir çalıştırma için beklenen toplam süre saniye cinsindendir. `STREAMING_BACKLOG_BYTES`: Tüm akışlarda tüketilmeyi bekleyen maksimum veri baytlarının tahmini. Bu ölçüm Genel Önizleme aşamasındadır. `STREAMING_BACKLOG_RECORDS`: Tüm akışlarda azami göreli gecikme için bir tahmin. Bu ölçüm Genel Önizleme aşamasındadır. `STREAMING_BACKLOG_SECONDS`: Tüm akışlar arasında maksimum kullanıcı bekleme süresinin tahmini. Bu ölçüm Genel Önizleme aşamasındadır. `STREAMING_BACKLOG_FILES`: Tüm akışlardaki maksimum beklemede olan dosya sayısı tahmini. Bu ölçüm Genel Önizleme aşamasındadır.
`op`	String	Sistem durumu ölçüm değerini belirtilen eşikle karşılaştırmak için kullanılan işleci belirtir.
`value`	Integer	Sistem durumu ölçümünü sistem durumu kuralını karşılamak için uyması gereken eşik değerini belirtir.

iş.görev_kümeleri

Type: Sequence

Bu işin görevleri tarafından paylaşılabilen ve yeniden kullanılabilen iş kümesi belirtimlerinin listesi. Kitaplıklar paylaşılan bir iş kümesinde bildirilemez. Görev ayarlarında bağımlı kitaplıkları bildirmeniz gerekir.

Listedeki her öğe bir JobCluster:

Key	Type	Description
`job_cluster_key`	String	İş kümesi için benzersiz bir ad. Bu alan gereklidir ve proje içinde benzersiz olmalıdır. `JobTaskSettings` görev yürütme için hangi kümenin başlatıldığını belirlemek için bu alana başvurabilir.
`new_cluster`	Map	new_cluster, her görev için oluşturulan kümenin açıklaması. Bkz. küme.

iş. bildirim_ayarları

Type: Map

İş için tüm bildirimlere uygulanan bildirim ayarları.

Key	Type	Description
`no_alert_for_skipped_runs`	Boolean	Atlanan çalıştırmalar için uyarı göndermeyi atlayıp atlamamayı seçin.
`no_alert_for_canceled_runs`	Boolean	İptal edilen çalıştırmalar için uyarı gönderme işleminin atlanıp atlanmayacağı.

job.parameters

Type: Sequence

İş parametresi tanımlarının listesi.

Listedeki her öğe bir JobParameter:

Key	Type	Description
`default`	String	Gerekli. Parametrenin varsayılan değeri( örneğin, "kullanıcılar").
`name`	String	Gerekli. Tanımlı parametrenin adı( örneğin, "tablo"). Geçerli değerler yalnızca , `_`ve `-`alfasayısal karakterler `.`içerir.

iş.kuyruğu

Type: Map

İş için sıra ayarları.

Key	Type	Description
`enabled`	Boolean	İş için kuyruğa alma özelliğinin etkinleştirilip etkinleştirilmeyileceği.

iş.planı

Type: Map

Düzenli iş yürütme için yapılandırmayı zamanlayın.

Key	Type	Description
`quartz_cron_expression`	String	Quartz söz dizimini kullanan bir Cron ifadesi, işin ne zaman çalıştırılacağını belirtir. Örneğin, `0 0 9 * * ?` işi her gün 09:00 UTC'de çalıştırır.
`timezone_id`	String	Program için saat dilimi. Örneğin, `America/Los_Angeles` veya `UTC`.
`pause_status`	String	Programın duraklatılıp duraklatılmadığı konusunda bir durum var mı? Geçerli değerler: `PAUSED`, `UNPAUSED`.

iş.tetikleyici

Type: Map

Olay temelli iş yürütme için tetikleyici yapılandırması.

Key	Type	Description
`file_arrival`	Map	Dosya gelişine göre tetikleme. Bkz. file_arrival.
`table`	Map	Tabloya dayalı tetikleyici. Tabloya bakın.
`table_update`	Map	Tablo güncelleştirmelerini temel alan tetikleyici. Bkz. table_update.
`periodic`	Map	Periyodik tetikleyici. Bkz. periyodik.

iş.tetikleyici.dosya_gelmesi

Type: Map

Dosya gelişine göre yapılandırmayı tetikleyin.

Key	Type	Description
`url`	String	Yeni dosyalar için izlenecek dosya yolu.
`min_time_between_triggers_seconds`	Integer	Tetikleyici olayları arasındaki saniye cinsinden minimum süre.
`wait_after_last_change_seconds`	Integer	Tetiklemeden önce son dosya değişikliğinden sonraki saniye cinsinden bekleme süresi.

iş.tetikleyici.tablo

Type: Map

Tabloyu temel alan yapılandırmayı tetikleme.

Key	Type	Description
`table_names`	Sequence	İzlenecek tablo adlarının listesi.
`condition`	String	İşi tetikleyebilmek için karşılanması gereken SQL koşulu.

iş.tetikleyici.tablo_güncelleme

Type: Map

Tablo güncelleştirmelerini temel alan yapılandırmayı tetikleyin.

Key	Type	Description
`table_names`	Sequence	Güncelleştirmeler için izlenecek tablo adlarının listesi.
`condition`	String	İşi tetikleyebilmek için karşılanması gereken SQL koşulu.
`wait_after_last_change_seconds`	Integer	Tetiklemeden önce son tablo güncelleştirmesinin ardından saniye cinsinden bekleme süresi.

iş.tetikleyici.periyodik

Type: Map

Periyodik tetikleyici yapılandırması.

Key	Type	Description
`interval`	Integer	Periyodik tetikleyici için aralık değeri.
`unit`	String	Aralık için zaman birimi. Geçerli değerler: `HOURS`, `DAYS`, `WEEKS`.

job.webhook_bildirimleri

Type: Map

İş çalıştırmaları için webhook bildirim ayarları.

Key	Type	Description
`on_start`	Sequence	Çalıştırma başlatıldığında bildirilmesi gereken web kancası bildirim kimliklerinin listesi.
`on_success`	Sequence	Başarılı bir çalıştırma gerçekleştiğinde bildirilmesi gereken web kancası bildirim kimliklerinin listesi.
`on_failure`	Sequence	Çalışma (işlem) başarısız olduğunda bildirimde bulunulması gereken webhook bildirim kimliklerinin listesi.
`on_duration_warning_threshold_exceeded`	Sequence	Bir çalıştırma süresi uyarı eşiğini aştığında bildirilmesi gereken web kancası bildirim kimliklerinin listesi.
`on_streaming_backlog_exceeded`	Sequence	Herhangi bir akış için akış kapsamı eşikleri aşıldığında çağrılacak sistem bildirim kimliklerinin listesi. Akış kapsamı eşikleri, alanında şu ölçümler kullanılarak ayarlanabilir `health` : `STREAMING_BACKLOG_BYTES`, `STREAMING_BACKLOG_RECORDS`, `STREAMING_BACKLOG_SECONDS`veya `STREAMING_BACKLOG_FILES`. Uyarı, bu ölçümlerin 10 dakikalık ortalamasını temel alır. Sorun devam ederse bildirimler her 30 dakikada bir yeniden oluşturulur. En fazla 3 hedef belirtilebilir.

Examples

Aşağıdaki örnek, bir not defteri göreviyle hello-job kaynak anahtarına sahip bir işi tanımlar:

resources:
  jobs:
    hello-job:
      name: hello-job
      tasks:
        - task_key: hello-task
          notebook_task:
            notebook_path: ./hello.py

Aşağıdaki örnek, SQL not defterine sahip bir işi tanımlar:

resources:
  jobs:
    job_with_sql_notebook:
      name: 'Job to demonstrate using a SQL notebook with a SQL warehouse'
      tasks:
        - task_key: notebook
          notebook_task:
            notebook_path: ./select.sql
            warehouse_id: 799f096837fzzzz4

Ek iş yapılandırma örnekleri için bkz. İş yapılandırması.

İş görevlerini tanımlama ve iş ayarlarını geçersiz kılma hakkında bilgi için bkz:

modeli (eski)

Type: Map

Model kaynağı, eski modelleri paketlerde tanımlamanızı sağlar. Databricks bunun yerine Unity Kataloğu kayıtlı modellerini kullanmanızı önerir.

Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

model_dağıtım_uç_noktası

Type: Map

model_serving_endpoint kaynağı,uç noktaları sunan modeli tanımlamanızı sağlar. bkz. uç noktaları sunan modeli yönetme.

Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

model_serving_endpoints:
  <model_serving_endpoint-name>:
    <model_serving_endpoint-field-name>: <model_serving_endpoint-field-value>

Key	Type	Description
`ai_gateway`	Map	Hizmet veren uç nokta için AI Gateway yapılandırması. NOT: Şu anda yalnızca dış model ve sağlanan aktarım hızı uç noktaları desteklenmektedir. Bkz. ai_gateway. Databricks CLI sürüm 0.230.0'a eklendi
`budget_policy_id`	String	Bu uç nokta için kullanılacak bütçe ilkesinin kimliği. Databricks CLI sürüm 0.244.0'a eklendi
`config`	Map	Sunum uç noktasının temel yapılandırması. Bkz. yapılandırma. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`description`	String	Sunum uç noktası için bir açıklama. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`email_notifications`	Map	Sunum uç noktası için e-posta bildirimleri yapılandırması. bkz. email_notifications. Databricks CLI sürüm 0.264.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`name`	String	Hizmet uç noktasının adı. Bu alan gereklidir ve Databricks çalışma alanında benzersiz olmalıdır. Uç nokta adı alfasayısal karakterler, tireler ve alt çizgilerden oluşabilir. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`permissions`	Sequence	Uç nokta izinlerini sunan model. Bkz. izinler. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`rate_limits`	Sequence	Deprecated. Hizmet sunma uç noktasına uygulanacak hız sınırları. Hız sınırlarını yönetmek için AI Gateway'i kullanın. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`route_optimized`	Boolean	Hizmet veren uç nokta için yol iyileştirmeyi etkinleştirin. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`tags`	Sequence	Hizmet sunma uç noktasına eklenecek ve otomatik olarak faturalama günlüklerine yayılacak etiketler. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

model_serving_endpoint.email_notifications

Type: Map

Sunum uç noktası için e-posta bildirimleri yapılandırması.

Key	Type	Description
`on_update_failure`	Sequence	Bir uç nokta yapılandırmasını veya durumunu güncelleştiremediğinde bildirilecek e-posta adreslerinin listesi.
`on_update_success`	Sequence	Bir uç nokta yapılandırmasını veya durumunu başarıyla güncelleştirdiğinde bildirilecek e-posta adreslerinin listesi.

model_serving_endpoint.yapay_zeka_geçidi

Type: Map

Hizmet veren uç nokta için AI Gateway yapılandırması.

Key	Type	Description
`fallback_config`	Map	Kullanılabilirliği artırmak için sunulan bir varlığa yönelik istek belirli hata kodlarıyla başarısız olursa diğer hizmet verilen varlıklara otomatik olarak geri dönüş yapan trafik geri dönüşü yapılandırması. Bkz. fallback_config.
`guardrails`	Map	Koruma yapılandırması. Korumalara bakın.
`inference_table_config`	Map	Unity Kataloğu tablolarında çıkarım günlüğü için yapılandırma. Bkz. inference_table_config.
`rate_limits`	Sequence	Hız sınırı yapılandırmaları.
`usage_tracking_config`	Map	Kullanım izleme yapılandırması. Bkz. usage_tracking_config.

model_serving_endpoint.ai_gateway.fallback_config

Type: Map

Bir istek belirli hata kodlarıyla başarısız olursa diğer hizmet verilen varlıklara otomatik olarak geri dönüş yapan trafik geri dönüşü yapılandırması.

Key	Type	Description
`enabled`	Boolean	Bu uç nokta için geri dönüşün etkinleştirilip etkinleştirilmediği.

model_servis_sonu_noktası.ai_geçidi.korkuluklar

Type: Map

AI ağ geçidi sınırlandırmaları yapılandırması.

Key	Type	Description
`input`	Map	Giriş korkulukları yapılandırması, `safety` ve `pii` gibi alanlarla yapılır.
`output`	Map	Çıktı koruma yapılandırması, `safety`, `pii` gibi alanları içerir.
`invalid_keywords`	Sequence	Engellenmesi gereken anahtar sözcüklerin listesi.

model_sunma_ucu.yapayzeka_ağı_geçidi.çıkarım_tablo_yapılandırması

Type: Map

Unity Kataloğu tablolarında çıkarım günlüğü için yapılandırma.

Key	Type	Description
`catalog_name`	String	Unity Kataloğu'ndaki kataloğun adı.
`schema_name`	String	Unity Kataloğu'ndaki şemanın adı.
`table_name_prefix`	String	Çıkarım tablosu adları için ön ek.
`enabled`	Boolean	Çıkarım tablosu günlüğünün etkinleştirilip etkinleştirilmediği.

model_serving_endpoint.ai_geçidi.kullanım_takip_yapılandırması

Type: Map

Kullanımı izlemeye yönelik yapay zeka ağ geçidi yapılandırması.

Key	Type	Description
`enabled`	Boolean	Kullanım izlemenin etkinleştirilip etkinleştirilmediği.

model_serving_endpoint.config

Type: Map

Sunum uç noktasının temel yapılandırması.

Key	Type	Description
`served_entities`	Sequence	Uç noktaya hizmet veren varlıkların listesi. Sunulan her varlık, `entity_name`, `entity_version`, `workload_size`, `scale_to_zero_enabled`, `workload_type`, `environment_vars` gibi alanlar içerir.
`served_models`	Sequence	(Kullanım dışı: bunun yerine kullanın `served_entities` ) Hizmet vermek üzere uç nokta için sunulan modellerin listesi.
`traffic_config`	Map	Hizmet veren uç noktaya çağrıların nasıl yönlendirilmesi gerektiğini tanımlayan trafik yapılandırması. bkz. traffic_config.
`auto_capture_config`	Map	Çıkarım tablolarını otomatik olarak Unity Kataloğu'na istekleri ve yanıtları günlüğe kaydedecek şekilde yapılandırma. Bkz. auto_capture_config.

model_servis_uc_noktası.konfigürasyon.trafik_yapılandırması

Type: Map

Hizmet veren uç noktaya çağrıların nasıl yönlendirilmesi gerektiğini tanımlayan trafik yapılandırması.

Key	Type	Description
`routes`	Sequence	Trafik dağıtımı için yolların listesi. Her yol `served_model_name` ve `traffic_percentage` içerir.

model_hizmet_uç_noktası.konfig.otomatik_yakalama_konfigürasyonu

Type: Map

Çıkarım tablolarını otomatik olarak Unity Kataloğu'na istekleri ve yanıtları günlüğe kaydedecek şekilde yapılandırma.

Key	Type	Description
`catalog_name`	String	Unity Kataloğu'ndaki kataloğun adı.
`schema_name`	String	Unity Kataloğu'ndaki şemanın adı.
`table_name_prefix`	String	Çıkarım tablosu adları için ön ek.
`enabled`	Boolean	Çıkarım tablosu günlüğünün etkinleştirilip etkinleştirilmediği.

Example

Aşağıdaki örnek, uç nokta sunan bir Unity Kataloğu modelini tanımlar:

resources:
  model_serving_endpoints:
    uc_model_serving_endpoint:
      name: 'uc-model-endpoint'
      config:
        served_entities:
          - entity_name: 'myCatalog.mySchema.my-ads-model'
            entity_version: '10'
            workload_size: 'Small'
            scale_to_zero_enabled: 'true'
        traffic_config:
          routes:
            - served_model_name: 'my-ads-model-10'
              traffic_percentage: '100'
      tags:
        - key: 'team'
          value: 'data science'

boru hattı

Type: Map

İşlem hatları bildirim temelli Otomasyon Paketleri için Python desteklenir. Bkz. databricks.bundles.pipelines.

İşlem hattı kaynağı, işlem hatları oluşturmanıza olanak tanır. İşlem hatları hakkında bilgi için bkz. Lakeflow Spark Bildirimli İşlem Hatları. İşlem hattı oluşturmak için Bildirim temelli Otomasyon Paketleri şablonunu kullanan bir öğretici için bkz. Bildirim temelli Otomasyon Paketleri ile işlem hatları geliştirme.

Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

pipelines:
  <pipeline-name>:
    <pipeline-field-name>: <pipeline-field-value>

Key	Type	Description
`allow_duplicate_names`	Boolean	Yanlış ise, ad başka bir işlem hattının adıyla çatışırsa dağıtım başarısız olur. Databricks CLI sürüm 0.261.0'a eklendi
`budget_policy_id`	String	Bu boru hattının bütçe politikası. Databricks CLI sürüm 0.230.0'a eklendi
`catalog`	String	Bu işlem hattından verileri yayımlamak için Unity Kataloğu'ndaki bir katalog. Eğer `target` belirtilirse, bu işlem hattındaki tablolar, `target` içinde bir `catalog` şemada yayımlanır (örneğin, `catalog`.`target`.`table`). Belirtilmezse `target` Unity Kataloğu'na hiçbir veri yayımlanmaz. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`channel`	String	Hangi sürümün kullanılacağını belirten Lakeflow Spark Bildirimli İşlem Hatları Dağıtım Kanalı. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`clusters`	Sequence	Bu işlem hattı dağıtımı için küme ayarları. Bkz. küme. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`configuration`	Map	Bu işlem hattı yürütme yapılandırması. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`continuous`	Boolean	Boru hattının sürekli mi yoksa tetiklenmiş mi olduğu. Bu, `trigger`değiştirir. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`deployment`	Map	Bu işlem hattının dağıtım türü. Bkz. dağıtım. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`development`	Boolean	İşlem hattının geliştirme modunda olup olmadığı. Varsayılan değer false'tur. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`dry_run`	Boolean	İşlem hattının bir kuru çalıştırma işlem hattı olup olmadığı.
`edition`	String	İşlem hattı ürün sürümü. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`environment`	Map	Sunucusuz işlemde bağımlılıkları yüklemek için kullanılan bu işlem hattının ortam belirtimi. Bkz. ortam. Bu anahtar yalnızca Databricks CLI sürüm 0.258 ve üzerinde desteklenir. Databricks CLI sürüm 0.257.0'a eklendi
`event_log`	Map	Bu işlem hattı için olay günlüğü yapılandırması. Bkz. event_log. Databricks CLI sürüm 0.246.0'a eklendi
`filters`	Map	Dağıtılan grafiğe hangi işlem hattı paketlerinin dahilleneceğini belirleyen filtreler. Bkz. filtreler. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`gateway_definition`	Map	Ağ geçidi işlem hattı yapılandırması. Bu ayarlar ayarlarla `ingestion_definition` kullanılamaz. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`id`	String	Bu işlem hattı için benzersiz tanımlayıcı. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`ingestion_definition`	Map	Yönetilen veri alma işlem hattı yapılandırması. Bu ayarlar, `libraries`, `schema`, `target` veya `catalog` ayarlarıyla kullanılamaz. Bkz. ingestion_definition. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`libraries`	Sequence	Bu dağıtım için gereken kitaplıkların veya kodun listesi. Bkz. pipeline.libraries. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`name`	String	Bu işlem hattı için anlaşılır bir ad. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`notifications`	Sequence	Bu işlem hattı için bildirim ayarları. Bildirimlere bakın. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`permissions`	Sequence	İşlem hattının izinleri. Bkz. izinler. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`photon`	Boolean	Bu işlem hattı için Photon'un etkinleştirilip etkinleştirilmediği. olarak ayarlanırsa `serverlesstrue`bu anahtar yoksayılır. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`restart_window`	Map	Bu işlem hattı için bir yeniden başlatma penceresi tanımlar. ardına düşmeden işlem hatları bu pencere içinde yeniden başlatılabilir.
`root_path`	String	Bu işlem hattının kök yolu. Bu, Databricks kullanıcı arabiriminde işlem hattını düzenlerken kök dizin olarak kullanılır ve işlem hattı yürütme sırasında Python kaynakları yürütürken sys.path dosyasına eklenir. Databricks CLI sürüm 0.253.0'a eklendi
`run_as`	Map	İşlem hattının çalıştığı kimlik. Belirtilmezse işlem hattı, işlem hattını oluşturan kullanıcı olarak çalışır. Yalnızca `user_name` veya `service_principal_name` belirtilebilir. Her ikisi de belirtilirse bir hata oluşur. Bkz. run_as. Databricks CLI sürüm 0.241.0'a eklendi
`schema`	String	Tabloların okunduğu veya yayımlandığı varsayılan şema (veritabanı). Databricks CLI sürüm 0.230.0'a eklendi
`serverless`	Boolean	Bu işlem hattı için sunucusuz işlemin etkinleştirilip etkinleştirilmediği. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`storage`	String	Denetim noktalarını ve tabloları depolamak için DBFS kök dizini. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`tags`	Map	İşlem hattıyla ilişkili etiketlerin haritası. Bunlar küme etiketleri olarak kümeye iletilir ve bu nedenle aynı sınırlamalara tabidir. İşlem hattına en fazla 25 etiket eklenebilir. Databricks CLI sürüm 0.256.0'a eklendi
`target`	String	Bu işlem hattında tabloların ekleneceği hedef şema (veritabanı). Tam olarak `schema` veya `target`'den biri belirtilmelidir. Unity Kataloğu'na yayımlamak için `catalog` de belirtin. Bu eski alan, `schema` alanı tercih edilerek işlem hattı oluşturmak için kullanım dışı bırakılmıştır. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`usage_policy_id`	String	Bu işlem hattı için kullanılacak sunucusuz kullanım ilkesinin kimliği. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi

pipeline.yayınlama

Type: Map

Boru hattı için dağıtım türü ayarları.

Key	Type	Description
`kind`	String	Dağıtım türü. Örneğin, `BUNDLE`.
`metadata_file_path`	String	Dağıtım için meta veri dosyasının yolu.

boruhattı.ortam

Type: Map

Sunucusuz işlemde bağımlılıkları yüklemeye yönelik ortam belirtimi.

Key	Type	Description
`dependencies`	Sequence	Bu ortamda pip sürümü tarafından desteklenen pip bağımlılıklarının listesi. Her bağımlılık bir pip gereksinim dosyası satırıdır.

pipeline.event_log

Type: Map

İşlem hattı için olay günlüğü yapılandırması.

Key	Type	Description
`catalog`	String	Etkinlik günlüğünün yayımlandığı Unity Kataloğu.
`name`	String	Unity Kataloğu'nda olay günlüğünün yayımlandığı ad.
`schema`	String	Etkinlik günlüğünün yayımlandığı Unity Catalog şeması.

işlem_hattı.filtreler

Type: Map

Dağıtılan grafta hangi işlem hattı paketlerinin dahilleneceğini belirleyen filtreler.

Key	Type	Description
`include`	Sequence	Eklenecek paket adlarının listesi.
`exclude`	Sequence	Dışlanması gereken paket adlarının listesi.

pipeline.ingestion_definition

Type: Map

Yönetilen bir veri yükleme işlem hattının yapılandırması. Bu ayarlar, libraries, schema, target veya catalog ayarlarıyla kullanılamaz.

Key	Type	Description
`connection_name`	String	Alım için kullanılacak bağlantının adı.
`full_refresh_window`	Map	(İsteğe bağlı) CDC'de anlık görüntü sorguları için zaman aralıkları kümesini belirten bir pencere.
`ingestion_gateway_id`	String	Veri alımı ağ geçidinin kimliği.
`objects`	Sequence	Gerekli. Çoğaltılacak tabloları ve çoğaltılan tabloların hedefini belirten ayarlar. Her nesne SchemaSpec, TableSpec veya ReportSpec olabilir.
`source_type`	String	kullanılırken `source_configurations`gereklidir. Bağlayıcı türünü belirtir (örneğin, , `POSTGRESQLMYSQL`).
`source_configurations`	Sequence	Katalog düzeyinde kaynak yapılandırma parametreleri. Bu alanı kullanırken de belirtmelisiniz `source_type`. Bkz. source_configurations.
`table_configuration`	Map	Alma tabloları için yapılandırma. Bkz. table_configuration.

SchemaSpec

Type: Map

Bir şemadan tüm tabloları almak için şema nesnesi belirtimi.

Key	Type	Description
`source_schema`	String	Alınacak kaynak şemanın adı.
`destination_catalog`	String	Unity Kataloğu'nda hedef kataloğun adı.
`destination_schema`	String	Unity Kataloğu'nda hedef şemanın adı.
`table_configuration`	Map	Bu şemadaki tüm tablolara uygulanacak yapılandırma. Bakınız pipeline.ingestion_definition.table_configuration.

Tablo Özellikleri (TableSpec)

Type: Map

Belirli bir tabloyu içeri aktarmak için tablo nesnesinin belirlenmesi.

Key	Type	Description
`source_schema`	String	Tabloyu içeren kaynak şemanın adı.
`source_table`	String	Aktarılacak kaynak tablonun adı.
`destination_catalog`	String	Unity Kataloğu'nda hedef kataloğun adı.
`destination_schema`	String	Unity Kataloğu'nda hedef şemanın adı.
`destination_table`	String	Unity Kataloğu'ndaki hedef tablonun adı.
`table_configuration`	Map	Bu özgün tablo için yapılandırma. Bakınız pipeline.ingestion_definition.table_configuration.

ReportSpec

Type: Map

Analiz raporlarını içselleştirmek için rapor nesnesi belirtimi.

Key	Type	Description
`source_url`	String	Kaynak raporun URL'si.
`source_report`	String	Kaynak raporun adı veya tanımlayıcısı.
`destination_catalog`	String	Unity Kataloğu'nda hedef kataloğun adı.
`destination_schema`	String	Unity Kataloğu'nda hedef şemanın adı.
`destination_table`	String	Rapor verilerinin hedef tablosunun adı.
`table_configuration`	Map	Rapor tablosu için yapılandırma. Bakınız pipeline.ingestion_definition.table_configuration.

pipeline.ingestion_definition.source_configurations

Type: Sequence

Kaynak için yapılandırma. Dizideki her öğe, katalog düzeyi yapılandırmayı içeren bir Harita'dır.

Key	Type	Description
`catalog`	Map	Katalog düzeyinde kaynak yapılandırma parametreleri. Bkz. katalog.

pipeline.ingestion_definition.source_configurations.catalog

Type: Map

Katalog düzeyinde kaynak yapılandırma parametreleri

Key	Type	Description
`postgres`	Map	Postgres'e özgü katalog düzeyi yapılandırma parametreleri. Mantıksal çoğaltma için kullanılacak Postgres yuvası yapılandırmasını temsil eden bir `slot_config` anahtarı `Map` içerir.
`source_catalog`	String	Kaynak katalog adı.

pipeline.veri_yükleme_tanımı.tablo_konfigürasyonu

Type: Map

Alım tabloları için yapılandırma seçenekleri.

Key	Type	Description
`exclude_columns`	Sequence	Veri alımı için hariç tutulacak sütun adlarının listesi. Belirtilmediğinde, `include_columns` hangi sütunların işleme alınacağını tamamen kontrol eder. Belirtildiğinde, gelecekteki sütunlar da dahil olmak üzere diğer tüm sütunlar veri alımı için otomatik olarak eklenir. Bu alan, `include_columns` ile birbirini dışlar.
`include_columns`	Sequence	Alım için dahil edilecek sütun adlarının listesi. Belirtilmediğinde, `exclude_columns` içindeki sütunlar hariç tüm sütunlar dahil edilir. Gelecekteki sütunlar otomatik olarak eklenir. Belirtildiğinde, gelecekteki diğer tüm sütunlar otomatik olarak alımın dışında tutulur. Bu alan, `exclude_columns` ile birbirini dışlar.
`primary_keys`	Sequence	Tablo için birincil anahtar olarak kullanılacak sütun adlarının listesi.
`sequence_by`	Sequence	Kaynak verilerdeki olayların mantıksal sırasını belirten sütun adları. Spark Bildirimli İşlem Hatları, sıra dışı gelen değişiklik olaylarını işlemek için bu sıralamayı kullanır.

işlem_hattı.kütüphaneler

Type: Sequence

Bu işlem hattı için gereken kitaplıkların veya kodların listesini tanımlar.

Listedeki her öğe bir tanımdır:

Key	Type	Description
`file`	Map	İşlem hattını tanımlayan ve Databricks Repos'de depolanan bir dosyanın yolu. Bkz pipeline.libraries.file.
`glob`	Map	Kaynak kodu dahil etmek için birleştirilmiş alan. Her girdi bir not defteri yolu, dosya yolu veya biten `/**`bir klasör yolu olabilir. Bu alan veya `notebook`ile `file` birlikte kullanılamaz. Bkz. pipeline.libraries.glob.
`notebook`	Map	İşlem hattını tanımlayan ve Databricks çalışma alanında depolanan bir not defterinin yolu. Bkz. pipeline.libraries.notebook.
`whl`	String	Bu alan kullanım dışı bırakıldı

pipeline.kütüphaneler.dosya

Type: Map

İşlem hattını tanımlayan ve Databricks Repos depolanan bir dosyanın yolu.

Key	Type	Description
`path`	String	Kaynak kodun mutlak yolu.

pipeline.libraries.glob

Type: Map

Kaynak kodu dahil etmek için birleştirilmiş alan. Her girdi bir not defteri yolu, dosya yolu veya biten /**bir klasör yolu olabilir. Bu alan veya notebookile file birlikte kullanılamaz.

Key	Type	Description
`include`	String	Boru hatları için kaynak kodu ekleme

boru hattı.kütüphaneler.not defteri

Type: Map

İşlem hattını tanımlayan ve Databricks çalışma alanında depolanan bir not defterinin yolu.

Key	Type	Description
`path`	String	Kaynak kodun mutlak yolu.

pipeline.notifications

Type: Sequence

Bu işlem hattı için bildirim ayarları. Dizideki her öğe bir bildirim yapılandırmasıdır.

Key	Type	Description
`alerts`	Sequence	Bildirimleri tetikleyen uyarıların listesi. Geçerli değerler , `on-update-success`, `on-update-failure`, `on-update-fatal-failure`. `on-flow-failure`
`email_recipients`	Sequence	Yapılandırılmış bir uyarı tetiklendiğinde bildirilmesi gereken e-posta adreslerinin listesi.

Example

Aşağıdaki örnek, hello-pipelinekaynak anahtarına sahip bir işlem hattını tanımlar:

resources:
  pipelines:
    hello-pipeline:
      name: hello-pipeline
      clusters:
        - label: default
          num_workers: 1
      development: true
      continuous: false
      channel: CURRENT
      edition: CORE
      photon: false
      libraries:
        - notebook:
            path: ./pipeline.py

Ek işlem hattı yapılandırma örnekleri için bkz. İşlem hattı yapılandırması.

postgres_branch

Type:Map

Postgres dal kaynağı, Lakebase dallarını bir pakette tanımlamanızı sağlar. Ayrıca karşılık gelen Postgres projelerini ve işlem uç noktalarını da tanımlamanız gerekir.

Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi

postgres_branches:
  <postgres_branch-name>:
    <postgres_branch-field-name>: <postgres_branches-field-value>

Key	Type	Description
`branch_id`	String	Dal için kullanılacak kimlik. Bu, dalın kaynak adının son bileşeni olur. Kimlik gereklidir ve 1-63 karakter uzunluğunda olmalı, küçük harfle başlamalıdır ve yalnızca küçük harf, sayı ve kısa çizgi içermelidir. Örneğin `development`, `projects/my-app/branches/development` olur. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`expire_time`	String	Mutlak süre sonu zaman damgası. Ayarlandığında, dalın süresi şu anda dolacaktır. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`is_protected`	Boolean	true olarak ayarlandığında, dalı silme ve sıfırlamaya karşı korur. Dal korunurken ilişkili işlem uç noktaları ve proje silinemez. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`no_expiry`	Boolean	Süre sonunu açıkça devre dışı bırakın. true olarak ayarlandığında dalın süresi dolmaz. false olarak ayarlanırsa istek geçersizdir; yerine ttl veya expire_time sağlayın. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`parent`	String	Bu dalın oluşturulacağı proje. Biçim: `projects/{project_id}` Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`source_branch`	String	Bu dalın oluşturulduğu kaynak dalın adı (belirli bir noktaya kurtarma için veri kökeni). Belirtilmezse, varsayılan olarak projenin varsayılan dalı kullanılır. Biçim: `projects/{project_id}/branches/{branch_id}` Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`source_branch_lsn`	String	Bu dalın oluşturulduğu kaynak daldaki Günlük Sırası Numarası (LSN). Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`source_branch_time`	String	Bu dalın oluşturulduğu kaynak daldaki zaman noktası. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`ttl`	String	Göreli yaşam süresi. Ayarlandığında dalın süresi creation_time + ttl olarak dolar. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi

Example

Bkz. postgres_projects örnek.

postgres_endpoint

Type: Map

postgres_endpoints kaynağı, bir pakette Lakebase işlem uç noktalarını tanımlamanızı sağlar. Ayrıca ilgili Lakebase projelerini ve Lakebase dallarını da tanımlamanız gerekir.

Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi

postgres_endpoints:
  <postgres_endpoint-name>:
    <postgres_endpoint-field-name>: <postgres_endpoint-field-value>

Key	Type	Description
`autoscaling_limit_max_cu`	Sayı	İşlem Birimi sayısı üst sınırı. En düşük değer 0,5'tir. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`autoscaling_limit_min_cu`	Sayı	En az İşlem Birimi sayısı. En düşük değer 0,5'tir. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`disabled`	Boolean	İşlem uç noktasına bağlantıların kısıtlanıp kısıtlanmayacağı. Bu seçeneğin etkinleştirilmesi işlem işlemini askıya alma işlemini zamanlar. Devre dışı bırakılmış bir işlem uç noktası bir bağlantı veya konsol eylemi tarafından etkinleştirilemez. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`endpoint_id`	String	Uç Nokta için kullanılacak kimlik. Bu, uç noktanın kaynak adının son bileşeni olur. Kimlik gereklidir ve 1-63 karakter uzunluğunda olmalı, küçük harfle başlamalıdır ve yalnızca küçük harf, sayı ve kısa çizgi içermelidir. Örneğin `primary`, `projects/my-app/branches/development/endpoints/primary` olur. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`endpoint_type`	String	Uç nokta türü. Bir dalda yalnızca bir READ_WRITE uç noktası olabilir. Olası değerler: `ENDPOINT_TYPE_READ_WRITE`, `ENDPOINT_TYPE_READ_ONLY`. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`group`	Map	Uç nokta grubu yapılandırması. Bkz. postgres_endpoint.group.
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`no_suspension`	Boolean	true olarak ayarlandığında, otomatik askıya alma özelliğini açıkça devre dışı bırakır (hiçbir zaman askıya alınmaz). Sağlandığında true olarak ayarlanmalıdır. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`parent`	String	Bu Uç Noktanın oluşturulacağı dal. Biçim: `projects/{project_id}/branches/{branch_id}` Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`settings`	Map	İşlem uç noktası için ayarlar koleksiyonu. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`suspend_timeout_duration`	String	İşlem uç noktasının otomatik olarak askıya alındığı etkinlik dışı kalma süresi. Belirtildiyse 60 ile 604800 arasında olmalıdır (1 dakika ile 1 hafta arası). Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi

postgres_endpoint.group

Type: Map

Uç nokta grubu yapılandırması.

Key	Type	Description
`enable_readable_secondaries`	Boolean	Okuma-yazma uç noktalarına salt okunur bağlantılara izin verilip verilmeyeceği. Yalnızca olduğu `group.max > 1`okuma-yazma uç noktaları için geçerlidir.
`max`	Integer	Gerekli. Uç nokta grubundaki işlem sayısı üst sınırı. Şu anda bunun değerine `min`eşit olması gerekir. `1` Yüksek Kullanılabilirliği (HA) devre dışı bırakmak için tek işlem uç noktaları için olarak ayarlayın. Bir uç nokta grubundaki tüm işlemleri el ile askıya almak için uç noktada olarak `disabled` ayarlayın`true`.
`min`	Integer	Gerekli. Uç nokta grubundaki minimum işlem sayısı. Şu anda bunun değerine `max`eşit olması gerekir. Bu, değerinden büyük veya eşit `1`olmalıdır.

Example

Bkz. postgres_projects örnek.

postgres_project

Type: Map

Postgres proje kaynağı, Lakebase Otomatik Ölçeklendirme Postgres veritabanı projelerini bir pakette tanımlamanızı sağlar. Ayrıca karşılık gelen Postgres dallarını ve işlem uç noktalarını da tanımlamanız gerekir.

Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi

postgres_projects:
  <postgres_project-name>:
    <postgres_project-field-name>: <postgres_project-field-value>

Key	Type	Description
`budget_policy_id`	String	Bu projenin bütçe ilkesi kimliği.
`custom_tags`	Sequence	Bu proje için özel etiketler. Bkz . postgres_project.custom_tags.
`default_branch`	String	Biçiminde projenin `projects/{project_id}/branches/{branch_id}`varsayılan dalı.
`default_endpoint_settings`	Map	İşlem uç noktası için ayarlar koleksiyonu. Bkz . postgres_project.default_endpoint_settings. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`display_name`	String	İnsan tarafından okunabilen proje adı. Uzunluk 1 ile 256 karakter arasında olmalıdır. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`enable_pg_native_login`	Boolean	Proje için yerel Postgres oturum açmanın etkinleştirilip etkinleştirilmeyileceği. Databricks CLI sürüm 0.294.0'a eklendi
`history_retention_duration`	String	Bu projedeki tüm dallar için belirli bir noktaya kurtarma için paylaşılan geçmişin korunacak saniye sayısı. Değer 0 ile 2592000 arasında olmalıdır (30 güne kadar). Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`permissions`	Sequence	Postgres projesinin izinleri. Bkz. izinler. Databricks CLI sürüm 0.292.0'a eklendi
`pg_version`	Integer	Ana Postgres sürüm numarası. Desteklenen sürümler 16 ve 17'dir. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi
`project_id`	String	Project için kullanılacak kimlik. Bu, projenin kaynak adının son bileşeni olur. Kimlik gereklidir ve 1-63 karakter uzunluğunda olmalı, küçük harfle başlamalıdır ve yalnızca küçük harf, sayı ve kısa çizgi içermelidir. Örneğin `my-app`, `projects/my-app` olur. Databricks CLI sürüm 0.287.0'a eklendi

Örneği

resources:
  postgres_projects:
    my_db:
      project_id: test-prod-app
      display_name: 'Production Database'
      pg_version: 17

  postgres_branches:
    main:
      parent: ${resources.postgres_projects.my_db.id}
      branch_id: main
      is_protected: false
      no_expiry: true

  postgres_endpoints:
    primary:
      parent: ${resources.postgres_branches.main.id}
      endpoint_id: primary
      endpoint_type: ENDPOINT_TYPE_READ_WRITE
      autoscaling_limit_min_cu: 0.5
      autoscaling_limit_max_cu: 4

postgres_project.custom_tags

Type: Sequence

Proje için özel etiketlerin listesi.

Key	Type	Description
`key`	String	Özel etiketin anahtarı.
`value`	String	Özel etiketin değeri.

postgres_project.default_endpoint_settings

Type: Map

Key	Type	Description
`autoscaling_limit_max_cu`	Sayı	İşlem Birimi sayısı üst sınırı. En düşük değer 0,5'tir.
`autoscaling_limit_min_cu`	Sayı	En az İşlem Birimi sayısı. En düşük değer 0,5'tir.
`no_suspension`	Boolean	true olarak ayarlandığında, otomatik askıya alma özelliğini açıkça devre dışı bırakır (hiçbir zaman askıya alınmaz). Sağlandığında true olarak ayarlanmalıdır.
`pg_settings`	Map	Postgres ayarlarının ham gösterimi.
`suspend_timeout_duration`	String	İşlem uç noktasının otomatik olarak askıya alındığı etkinlik dışı kalma süresi. Belirtildiyse 60 ile 604800 arasında olmalıdır (1 dakika ile 1 hafta arası).

kalite_monitörü (Unity Kataloğu)

Type: Map

quality_monitor kaynağı, Unity Kataloğu tablo izleyicisi tanımlamanızı sağlar. İzleyiciler hakkında bilgi için bkz. Veri profili oluşturma.

Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

quality_monitors:
  <quality_monitor-name>:
    <quality_monitor-field-name>: <quality_monitor-field-value>

Key	Type	Description
`assets_dir`	String	İzleme varlıklarını depolayan dizin (örn. pano, ölçüm tabloları). Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`baseline_table_name`	String	Kayma ölçümlerinin hesaplandığı temel tablonun adı. İzlenen tablodaki sütunlar da taban çizgisi tablosunda bulunmalıdır. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`custom_metrics`	Sequence	İzlenen tabloda hesaplanacak özelleştirilmiş ölçümler. Bunlar toplu ölçümler, türetilmiş ölçümler (zaten hesaplanan toplama ölçümlerinden) veya kayma ölçümleri (zaman pencerelerindeki ölçümleri karşılaştırma) olabilir. Bkz. custom_metrics. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`inference_log`	Map	Çıkarım günlüklerini izleme yapılandırması. Bkz. inference_log. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`latest_monitor_failure_msg`	String	İzleyici hatası için en son hata iletisi. Bu, bir izleyici başarısız olduğunda doldurulan salt okunur bir alandır. Databricks CLI sürüm 0.264.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`notifications`	Map	Monitör için bildirim ayarları. Bildirimlere bakın. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`output_schema_name`	String	Çıktı ölçüm tablolarının oluşturulduğu şema. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`schedule`	Map	Ölçüm tablolarını otomatik olarak güncelleştirme ve yenileme zamanlaması. Bkz. zamanlama. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`skip_builtin_dashboard`	Boolean	Varsayılan veri kalite ölçümlerini özetleyen panonun oluşturulup oluşturulmayacağı? Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`slicing_exprs`	Sequence	Hedeflenen analiz için verileri dilimlediğiniz sütun ifadelerinin listesi. Veriler her ifadeye göre bağımsız olarak gruplandırılır ve her koşul ve tamamlayıcıları için ayrı bir dilim elde edilir. Yüksek kardinalite sütunları için, yalnızca sıklığa göre ilk 100 benzersiz değer dilim oluşturur. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`snapshot`	Map	Anlık görüntü tablolarını izlemek için yapılandırma. Bkz. anlık görüntü. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`table_name`	String	Tablonun tam adı. Databricks CLI sürüm 0.235.0'a eklendi
`time_series`	Map	Zaman serisi tablolarını izlemek için yapılandırma. bkz. time_series. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`warehouse_id`	String	Gösterge paneli oluşturmak için ambarı belirtmek amacıyla isteğe bağlı bir bağımsız değişken. Belirtilmezse, çalışan ilk ambar kullanılır. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

quality_monitor.özel_metrikler

Type: Sequence

Özel ölçüm tanımlarının listesi.

Listedeki her öğe bir CustomMetric:

Key	Type	Description
`definition`	String	Ölçümün nasıl hesaplandığını belirten bir SQL ifadesi için Jinja şablonu. Bkz . ölçüm tanımı oluşturma.
`input_columns`	Sequence	Ölçümün hesaplanması gereken giriş tablosundaki sütun adlarının listesi. Ölçümün birden çok sütundaki bilgilere ihtiyacı olduğunu belirtmek için kullanabilirsiniz `:table` .
`name`	String	Çıktı tablolarındaki ölçümün adı.
`output_data_type`	String	Özel ölçümün çıktı türü.
`type`	String	Yalnızca `CUSTOM_METRIC_TYPE_AGGREGATE`, `CUSTOM_METRIC_TYPE_DERIVED` veya `CUSTOM_METRIC_TYPE_DRIFT` olabilir. `CUSTOM_METRIC_TYPE_AGGREGATE` ve `CUSTOM_METRIC_TYPE_DERIVED` ölçümleri tek bir tabloda hesaplanırken`CUSTOM_METRIC_TYPE_DRIFT`, ölçümler taban çizgisi ve giriş tablosu arasında veya birbirini izleyen iki zaman penceresinde karşılaştırılır. CUSTOM_METRIC_TYPE_AGGREGATE: Yalnızca tablonuzda mevcut olan sütunlara bağımlıdır CUSTOM_METRIC_TYPE_DERIVED: Önceden hesaplanan toplama ölçümlerine bağlıdır CUSTOM_METRIC_TYPE_DRIFT: Önceden hesaplanan birleştirilmiş veya türetilmiş metriklere bağlıdır

quality_monitor.inference_log

Type: Map

Çıkarım günlüklerini izleme yapılandırması.

Key	Type	Description
`granularities`	Sequence	Çıkarım günlüklerini toplamaya yönelik zaman ayrıntı düzeyleri (örneğin, `["1 day"]`).
`model_id_col`	String	Model kimliğini içeren sütunun adı.
`prediction_col`	String	Tahmini içeren sütunun adı.
`timestamp_col`	String	Zaman damgasını içeren sütunun adı.
`problem_type`	String	ML sorununun türü. Geçerli değerler: `PROBLEM_TYPE_CLASSIFICATION`, `PROBLEM_TYPE_REGRESSION`.
`label_col`	String	Etiketi içeren sütunun adı (temel gerçek).
`prediction_proba_col`	String	Tahmin olasılıklarını içeren sütunun adı.

kalite_izleyici.bildirimleri

Type: Map

monitör için bildirim ayarları.

Key	Type	Description
`on_failure`	Map	monitör başarısız olduğunda bildirim ayarları. Bkz. on_failure.
`on_new_classification_tag_detected`	Map	Yeni sınıflandırma etiketleri algılandığında bildirim ayarları. Bkz. on_new_classification_tag_detected.

kalite_gözlemci.bildirimler.hata_durumunda

Type: Map

monitör başarısız olduğunda bildirim ayarları.

Key	Type	Description
`email_addresses`	Sequence	İzleyici hatası durumunda bildirim gönderilecek e-posta adreslerinin listesi.

kalite_izleyici.bildirimler.yeni_sınıflandırma_etiket_belirlediğinde

Type: Map

Yeni sınıflandırma etiketleri algılandığında bildirim ayarları.

Key	Type	Description
`email_addresses`	Sequence	Yeni sınıflandırma etiketleri algılandığında bildirilmesi gereken e-posta adreslerinin listesi.

kalite_izleyicisi.program

Type: Map

Ölçüm tablolarını otomatik olarak güncelleştirmek ve yenilemek için zamanlayın.

Key	Type	Description
`quartz_cron_expression`	String	Quartz söz dizimi kullanan bir Cron ifadesi. Örneğin, `0 0 8 * * ?` her gün 08:00'de çalışır.
`timezone_id`	String	Zamanlamanın saat dilimi (örneğin, , `UTCAmerica/Los_Angeles`).
`pause_status`	String	Zamanlamanın duraklatılıp duraklatılmadığı. Geçerli değerler: `PAUSED`, `UNPAUSED`.

kalite_izleyici.anlık_görüntü

Type: Map

Anlık görüntü tablolarını izlemek için yapılandırma.

kalite_izleyici.zaman_serisi

Zaman serisi tablolarını izlemek için yapılandırma.

Key	Type	Description
`granularities`	Sequence	Zaman serisi verilerini toplamaya yönelik zaman ayrıntı düzeyleri (örneğin, `["30 minutes"]`).
`timestamp_col`	String	Zaman damgasını içeren sütunun adı.

Examples

Aşağıdaki örnekler InferenceLog, TimeSeries ve Snapshot profil türleri için kalite izleyicilerini tanımlar.

# InferenceLog profile type
resources:
  quality_monitors:
    my_quality_monitor:
      table_name: dev.mlops_schema.predictions
      output_schema_name: ${bundle.target}.mlops_schema
      assets_dir: /Workspace/Users/${workspace.current_user.userName}/databricks_lakehouse_monitoring
      inference_log:
        granularities: [1 day]
        model_id_col: model_id
        prediction_col: prediction
        label_col: price
        problem_type: PROBLEM_TYPE_REGRESSION
        timestamp_col: timestamp
      schedule:
        quartz_cron_expression: 0 0 8 * * ? # Run Every day at 8am
        timezone_id: UTC

# TimeSeries profile type
resources:
  quality_monitors:
    my_quality_monitor:
      table_name: dev.mlops_schema.predictions
      output_schema_name: ${bundle.target}.mlops_schema
      assets_dir: /Workspace/Users/${workspace.current_user.userName}/databricks_lakehouse_monitoring
      time_series:
        granularities: [30 minutes]
        timestamp_col: timestamp
      schedule:
        quartz_cron_expression: 0 0 8 * * ? # Run Every day at 8am
        timezone_id: UTC

# Snapshot profile type
resources:
  quality_monitors:
    my_quality_monitor:
      table_name: dev.mlops_schema.predictions
      output_schema_name: ${bundle.target}.mlops_schema
      assets_dir: /Workspace/Users/${workspace.current_user.userName}/databricks_lakehouse_monitoring
      snapshot: {}
      schedule:
        quartz_cron_expression: 0 0 8 * * ? # Run Every day at 8am
        timezone_id: UTC

Aşağıdaki örnek, izleme temelinde bir kalite izleyicisi ve buna karşılık gelen model yeniden eğitme işini yapılandırmaktadır:

# Quality monitoring workflow
resources:
  quality_monitors:
    mlops_quality_monitor:
      table_name: ${bundle.target}.mlops_demo.predictions
      output_schema_name: ${bundle.target}.mlops_demo
      assets_dir: /Users/${workspace.current_user.userName}/databricks_lakehouse_monitoring
      inference_log:
        granularities: [1 hour]
        model_id_col: model_version
        prediction_col: prediction
        label_col: fare_amount
        problem_type: PROBLEM_TYPE_REGRESSION
        timestamp_col: inference_timestamp
      schedule:
        quartz_cron_expression: 57 0 14 * * ? # refresh monitoring metrics every day at 7 am PT
        timezone_id: UTC
  jobs:
    retraining_job:
      name: ${bundle.target}-mlops_demo-monitoring-retraining-job
      tasks:
        - task_key: monitored_metric_violation_check
          notebook_task:
            notebook_path: ../monitoring/notebooks/MonitoredMetricViolationCheck.py
            base_parameters:
              env: ${bundle.target}
              table_name_under_monitor: ${bundle.target}.mlops_demo.predictions
              metric_to_monitor: r2_score
              metric_violation_threshold: 0.7
              num_evaluation_windows: 24
              num_violation_windows: 5 # 5 out of the past 24 windows have metrics lower than threshold

        - task_key: is_metric_violated
          depends_on:
            - task_key: monitored_metric_violation_check
          condition_task:
            op: EQUAL_TO
            left: '{{tasks.monitored_metric_violation_check.values.is_metric_violated}}'
            right: 'true'

        - task_key: trigger_retraining
          depends_on:
            - task_key: is_metric_violated
              outcome: 'true'
          run_job_task:
            job_id: ${resources.jobs.model_training_job.id}

      schedule:
        quartz_cron_expression: '0 0 15 * * ?' # daily at 8 am PDT
        timezone_id: UTC

      # To get notifications, provide a list of emails to the on_failure argument.
      #
      #  email_notifications:
      #    on_failure:
      #      - someone@example.com

kayıtlı_model (Unity Kataloğu)

Type: Map

Kayıtlı model kaynağı, Unity Kataloğu'nda modelleri tanımlamanızı sağlar. Unity Kataloğu kayıtlı modelleri hakkında bilgi için bkz. Unity Kataloğu'nda model yaşam döngüsünü yönetme.

Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

registered_models:
  <registered_model-name>:
    <registered_model-field-name>: <registered_model-field-value>

Key	Type	Description
`aliases`	Sequence	Kayıtlı modele bağlı takma adların listesi. Bkz. registered_model.aliases. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi
`browse_only`	Boolean	İstekte include_browse etkinleştirildiğinde, sorumlunun BROWSE ayrıcalığı aracılığıyla ilişkili nesne için meta verileri almayla sınırlı olup olmadığını gösterir. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi
`catalog_name`	String	Şemanın ve kayıtlı modelin bulunduğu kataloğun adı. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`comment`	String	Kayıtlı modele eklenen açıklama. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`created_at`	Integer	Unix devrinden bu yana milisaniye cinsinden kayıtlı modelin oluşturma zaman damgası. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi
`created_by`	String	Kayıtlı modeli oluşturan kullanıcının tanımlayıcısı. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi
`full_name`	String	Kayıtlı modelin üç düzeyli (tam olarak nitelenmiş) adı. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi
`grants`	Sequence	Kayıtlı modelle ilişkili hibeler. Bkz. grant. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`metastore_id`	String	Meta veri deposunun benzersiz tanımlayıcısı. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi
`name`	String	Kayıtlı modelin adı. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`owner`	String	Kayıtlı modelin sahibi olan kullanıcının tanımlayıcısı. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi
`schema_name`	String	Kayıtlı modelin bulunduğu şemanın adı. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`storage_location`	String	Model sürüm veri dosyalarının bulutta saklandığı yer. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`updated_at`	String	Unix dönemlerinden bu yana milisaniye cinsinden kayıtlı modelin son güncelleştirme zaman damgası. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi
`updated_by`	String	Kayıtlı modeli son kez güncelleştiren kullanıcının tanımlayıcısı. Databricks CLI sürüm 0.273.0'a eklendi

registered_model.aliases

Type: Sequence

Kayıtlı modelle bağlantılı takma adların listesi.

Listedeki her öğe bir Alias:

Key	Type	Description
`alias_name`	String	Takma adın adı, örneğin "şampiyon" veya "latest_stable"
`catalog_name`	String	Model sürümünü içeren kataloğun adı
`id`	String	Diğer adın benzersiz tanımlayıcısı
`model_name`	String	Model sürümünün ana kayıtlı modelinin adı, üst şemaya göre
`schema_name`	String	Üst kataloğa göre model sürümünü içeren şemanın adı
`version_num`	Integer	Bu diğer adın işaret ettiği model sürümünün tamsayı sürüm numarası.

Example

Aşağıdaki örnek, Unity Kataloğu'nda kayıtlı bir modeli tanımlar:

resources:
  registered_models:
    model:
      name: my_model
      catalog_name: ${bundle.target}
      schema_name: mlops_schema
      comment: Registered model in Unity Catalog for ${bundle.target} deployment target
      grants:
        - privileges:
            - EXECUTE
          principal: account users

şeması (Unity Kataloğu)

Type: Map

Şemalar bildirim temelli Otomasyon Paketleri için Python desteklenir. Bkz. databricks.bundles.schemas.

Şema kaynak türü, bir paketin parçası olarak oluşturulan iş akışlarınızda ve işlem hatlarınızda tablolar ve diğer varlıklar için Unity Kataloğu şemaları tanımlamanızı sağlar. Diğer kaynak türlerinden farklı bir şema aşağıdaki sınırlamalara sahiptir:

Bir şema kaynağının sahibi her zaman dağıtım kullanıcısıdır ve değiştirilemez. Şayet run_as pakette belirtilmişse, şema üzerindeki işlemler tarafından yoksayılacaktır.
Şema kaynağı için yalnızca ilgili Schemas nesnesi oluşturma API'sinin desteklediği alanlar kullanılabilir. Örneğin, enable_predictive_optimization yalnızca güncelleştirme API'sinde kullanılabilir olduğundan desteklenmez.

Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

schemas:
  <schema-name>:
    <schema-field-name>: <schema-field-value>

Key	Type	Description
`catalog_name`	String	Ana kataloğun adı. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`comment`	String	Kullanıcı tarafından sağlanan serbest biçimli metin açıklaması. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`grants`	Sequence	Şemayla ilişkili hibeler. Bkz. grant. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`name`	String	Üst katalogla ilişkili olarak şemanın adı. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`properties`	Map	Şemaya eklenmiş anahtar-değer özelliklerinin haritası. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi
`storage_root`	String	Şema içindeki yönetilen tablolar için depolama kök URL'si. Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

Examples

Aşağıdaki örnek, hedef olarak anahtarla bir Unity Kataloğu şeması oluşturan kaynak anahtarına my_pipelinemy_schema sahip bir işlem hattını tanımlar. Bu örnekte değiştirmeler kullanılır.

resources:
  pipelines:
    my_pipeline:
      name: test-pipeline
      libraries:
        - notebook:
            path: ../src/nb.ipynb
        - file:
            path: ../src/range.sql
      development: true
      catalog: ${resources.schemas.my_schema.catalog_name}
      target: ${resources.schemas.my_schema.id}

  schemas:
    my_schema:
      name: test-schema
      catalog_name: main
      comment: This schema was created by Declarative Automation Bundles.

En üst düzey atama eşlemesi Bildirim temelli Otomasyon Paketleri tarafından desteklenmez, bu nedenle bir şema için izinler ayarlamak istiyorsanız, eşleme içinde schemas şema için izinleri tanımlayın. Daha fazla bilgi için Ayrıcalıkları gösterme, verme ve iptal etme bölümüne bakın.

Aşağıdaki örnek, grants içeren bir Unity Kataloğu şemasını tanımlar:

resources:
  schemas:
    my_schema:
      name: test-schema
      grants:
        - principal: users
          privileges:
            - SELECT
        - principal: my_team
          privileges:
            - CAN_MANAGE
      catalog_name: main

gizli_kapsam

Type: Map

secret_scope kaynağı, bir pakette gizli dizi kapsamları tanımlamanızı sağlar. Gizli kapsamlar hakkında bilgi için bkz. Gizli yönetim.

Databricks CLI sürüm 0.252.0'a eklendi

secret_scopes:
  <secret_scope-name>:
    <secret_scope-field-name>: <secret_scope-field-value>

Key	Type	Description
`backend_type`	String	Kapsamın oluşturulacağı arka uç türü. Belirtilmezse, bu varsayılan olarak olur `DATABRICKS`. Databricks CLI sürüm 0.252.0'a eklendi
`keyvault_metadata`	Map	Eğer `backend_type` ise, gizli dizi kapsamının meta verileri `AZURE_KEYVAULT`. Bkz. keyvault_metadata. Databricks CLI sürüm 0.252.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`name`	String	Kullanıcı tarafından istenen kapsam adı. Kapsam adları benzersizdir. Databricks CLI sürüm 0.252.0'a eklendi
`permissions`	Sequence	Gizli alan kapsamına uygulanacak izinler. İzinler gizli kapsam ACL'leri aracılığıyla yönetilir. Bkz. izinler. Databricks CLI sürüm 0.252.0'a eklendi

secret_scope.keyvault_metadata

Type: Map

Azure Key Vault destekli gizli dizi kapsamları için meta veriler.

Key	Type	Description
`resource_id`	String	Key Vault Azure kaynak kimliği.
`dns_name`	String	Azure Key Vault DNS adı.

Examples

Aşağıdaki örnek, bir anahtar kasası arka ucu kullanan bir gizli kapsam tanımlar:

resources:
  secret_scopes:
    secret_scope_azure:
      name: test-secrets-azure-backend
      backend_type: 'AZURE_KEYVAULT'
      keyvault_metadata:
        resource_id: my_azure_keyvault_id
        dns_name: my_azure_keyvault_dns_name

Aşağıdaki örnek, gizli kapsamları ve izinleri kullanarak özel bir ACL örneği ayarlar:

resources:
  secret_scopes:
    my_secret_scope:
      name: my_secret_scope
      permissions:
        - user_name: admins
          level: WRITE
        - user_name: users
          level: READ

Bir gizli dizi kapsamının ve bir pakette ondan okunan bir görevle işin nasıl tanımlandığını gösteren örnek bir paket için bkz. bundle-examples GitHub deposu.

sql_warehouse

Type: Map

SQL ambarı kaynağı, bir pakette SQL ambarı tanımlamanızı sağlar. SQL ambarları hakkında bilgi için bkz. Azure Databricks üzerinde Data ambarı.

Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi

sql_warehouses:
  <sql-warehouse-name>:
    <sql-warehouse-field-name>: <sql-warehouse-field-value>

Key	Type	Description
`auto_stop_mins`	Integer	SQL ambarının otomatik olarak durdurulmadan önce boşta olması gereken dakika cinsinden süre (örneğin, çalışan sorgular olmadan). Geçerli değerler, otomatik durdurma olmadığını gösteren 0 veya 10'dan büyük veya buna eşit değerlerdir. Varsayılan değer 120'dir. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`channel`	Map	Kanal ayrıntıları. Kanala bakın. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`cluster_size`	String	Bu ambar için ayrılan kümelerin boyutu. Spark kümesinin boyutunu artırmak, üzerinde daha büyük sorgular çalıştırmanıza olanak tanır. Eşzamanlı sorgu sayısını artırmak istiyorsanız max_num_clusters ayarlayın. Desteklenen değerler için bkz. cluster_size. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`creator_name`	String	Ambarı oluşturan kullanıcının adı. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`enable_photon`	Boolean	Depo Foton ile optimize edilmiş kümeleri kullanmalı mı? Varsayılan değer false'tur. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`enable_serverless_compute`	Boolean	Ambarın sunucusuz işlem kullanıp kullanmayacağı belirlenmelidir. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`instance_profile_arn`	String	Deprecated. IAM rolünü kümeye geçirmek için kullanılan örnek profili. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`max_num_clusters`	Integer	Otomatik ölçeklendiricinin eşzamanlı sorguları işlemek için oluşturacağı en fazla küme sayısı. Değerler 30'a eşit veya ondan küçük ve değerinden büyük veya buna `min_num_clusters`eşit olmalıdır. Eğer ayarlanmamışsa, varsayılan olarak min_clusters kullanılır. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`min_num_clusters`	Integer	Bu SQL ambarı için tutulacak kullanılabilir kümelerin en az sayısı. Bunu artırmak, daha fazla sayıda kümenin her zaman çalışır durumda olmasını garanti altına alır ve bu nedenle yeni sorgular için soğuk başlangıç süresini kısaltabilir. Bu, bir kaynak yöneticisindeki ayrılmış ve iptal edilebilir çekirdeklere benzer. Değerler 0'dan büyük ve min(max_num_clusters, 30) değerinden küçük veya buna eşit olmalıdır. Varsayılan değer 1'tir. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`name`	String	Kümenin mantıksal adı. Ad bir kuruluş içinde benzersiz olmalı ve 100 karakterden az olmalıdır. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`permissions`	Sequence	Depoya uygulanacak izinler. Bkz. izinler. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`spot_instance_policy`	String	Spot instance kullanılıp kullanılmayacağı. Geçerli değerler , `POLICY_UNSPECIFIED`, `COST_OPTIMIZEDRELIABILITY_OPTIMIZED`. Varsayılan değer: `COST_OPTIMIZED`. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`tags`	Map	Ambar için bir dizi özel etiket. Bkz. sql_warehouse.tags. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi
`warehouse_type`	String	Ambar türü `PRO` veya `CLASSIC`. Sunucusuz işlem kullanmak istiyorsanız, bu alanı olarak `PRO` ve alanını `enable_serverless_computetrue`olarak da ayarlayın. Databricks CLI sürüm 0.260.0'a eklendi

sql_warehouse.channel

Type: Map

SQL ambarı için kanal yapılandırması.

Key	Type	Description
`name`	String	Kanalın adı. Geçerli değerler `CHANNEL_NAME_CURRENT`, `CHANNEL_NAME_PREVIEW`, `CHANNEL_NAME_CUSTOM`.
`dbsql_version`	String	Özel kanallar için DBSQL sürümü.

sql_warehouse.tags

Type: Map

SQL ambarı için özel etiketler.

Key	Type	Description
`custom_tags`	Sequence	Bu SQL ambarıyla ilişkili tüm kaynaklardaki (örneğin AWS örnekleri ve EBS birimleri) etiketleri tanımlayan anahtar-değer çiftleri kümesi. Etiket sayısı 45'ten az olmalıdır.

Example

Aşağıdaki örnek bir SQL ambarını tanımlar:

resources:
  sql_warehouses:
    my_sql_warehouse:
      name: my_sql_warehouse
      cluster_size: X-Large
      enable_serverless_compute: true
      max_num_clusters: 3
      min_num_clusters: 1
      auto_stop_mins: 60
      warehouse_type: PRO
      tags:
        custom_tags:
          - key: 'bizunit'
            value: 'commercial'
          - key: 'area'
            value: 'marketing'

senkronize_edilmiş_veritabanı_tablosu

Type: Map

Eşitlenen veritabanı tablosu kaynağı , Lakebase veritabanı tablolarını bir pakette tanımlamanıza olanak tanır.

Eşitlenen veritabanı tabloları hakkında bilgi için bkz. Veritabanı örneği nedir?.

Databricks CLI sürüm 0.266.0'a eklendi

synced_database_tables:
  <synced_database_table-name>:
    <synced_database_table-field-name>: <synced_database_table-field-value>

Key	Type	Description
`database_instance_name`	String	Hedef veritabanı örneğinin adı. Bu, standart kataloglarda eşitlenmiş veritabanı tabloları oluştururken gereklidir. Bu, kayıtlı kataloglarda eşitlenmiş veritabanı tabloları oluştururken isteğe bağlıdır. Databricks CLI sürüm 0.266.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`logical_database_name`	String	Bu tablo için hedef Postgres veritabanı nesnesinin (mantıksal veritabanı) adı. Databricks CLI sürüm 0.266.0'a eklendi
`name`	String	Formda `catalog.schema.table`tablonun tam adı. Databricks CLI sürüm 0.266.0'a eklendi
`spec`	Map	Veritabanı tablosu belirtimi. Bkz. eşitlenmiş veritabanı tablosu belirtimi. Databricks CLI sürüm 0.266.0'a eklendi

senkronize_veri_tabanı_tablosu.spec

Type: Map

Veritabanı tablosu belirtimi.

Databricks CLI sürüm 0.266.0'a eklendi

Key	Type	Description
`create_database_objects_if_missing`	Boolean	Eşitlenen tablonun mantıksal veritabanının ve şema kaynaklarının henüz mevcut değilse oluşturulup oluşturulmayacağı.
`existing_pipeline_id`	String	Mevcut bir işlem hattının kimliği. Bu ayarlanırsa, eşitlenen tablo, başvuruda bulunılan mevcut işlem hattına paketlenir. Bu, yeni işlem hattı oluşturmayı önler ve mevcut işlem hattının paylaşılmasına izin verir. Bu durumda, `scheduling_policy` eşitlenen bu tablonun mevcut işlem hattının zamanlama ilkesiyle uyumlu olması gerekir. `existing_pipeline_id` ve `new_pipeline_spec`'den en fazla biri tanımlanmalıdır.
`new_pipeline_spec`	Map	Yeni işlem hattının belirtimi. Bkz. new_pipeline_spec. `existing_pipeline_id` ve `new_pipeline_spec`'den en fazla biri tanımlanmalıdır.
`primary_key_columns`	Sequence	Birincil anahtarı oluşturan sütun adlarının listesi.
`scheduling_policy`	String	Eşitleme için zamanlama ilkesi. Geçerli değerler `SNAPSHOT`, `CONTINUOUS`, `TRIGGERED`.
`source_table_full_name`	String	biçimindeki `catalog.schema.table`kaynak tablonun tam adı.
`timeseries_key`	String	Aynı birincil anahtara sahip satırları tekrarlardan arındırmak için zaman serisi anahtarı.

synced_database_table.spec.new_pipeline_spec

Type: Map

Eşitlenmiş veritabanı tablosu tarafından kullanılan yeni işlem hattının şartnamesi.

Key	Type	Description
`budget_policy_id`	String	Yeni oluşturulan işlem hattı üzerinde ayarlanacak bütçe politikasının kimliği.
`storage_catalog`	String	Denetim noktaları ve olay günlükleri gibi ara dosyaları depolamak için işlem hattının kataloğu. Bu, kullanıcının Delta tabloları oluşturma izinlerine sahip olduğu standart bir katalog olmalıdır.
`storage_schema`	String	Denetim noktaları ve olay günlükleri gibi ara dosyaları depolamak için işlem hattının şeması. Bunun, kullanıcının Delta tabloları oluşturma izinlerine sahip olduğu standart katalogda olması gerekir.

Examples

Aşağıdaki örnek, ilgili veritabanı kataloğunda eşitlenmiş bir veritabanı tablosunu tanımlar:

resources:
  database_instances:
    my_instance:
      name: my-instance
      capacity: CU_1
  database_catalogs:
    my_catalog:
      database_instance_name: my-instance
      database_name: 'my_database'
      name: my_catalog
      create_database_if_not_exists: true
  synced_database_tables:
    my_synced_table:
      name: ${resources.database_catalogs.my_catalog.name}.${resources.database_catalogs.my_catalog.database_name}.my_destination_table
      database_instance_name: ${resources.database_catalogs.my_catalog.database_instance_name}
      logical_database_name: ${resources.database_catalogs.my_catalog.database_name}
      spec:
        source_table_full_name: 'my_source_table'
        scheduling_policy: SNAPSHOT
        primary_key_columns:
          - my_pk_column
        new_pipeline_spec:
          storage_catalog: 'my_delta_catalog'
          storage_schema: 'my_delta_schema'

Aşağıdaki örnek, standart bir katalog içinde eşitlenmiş bir veritabanı tablosu tanımlar:

resources:
  synced_database_tables:
    my_synced_table:
      name: 'my_standard_catalog.public.synced_table'
      # database_instance_name is required for synced tables created in standard catalogs.
      database_instance_name: 'my-database-instance'
      # logical_database_name is required for synced tables created in standard catalogs:
      logical_database_name: ${resources.database_catalogs.my_catalog.database_name}
      spec:
        source_table_full_name: 'source_catalog.schema.table'
        scheduling_policy: SNAPSHOT
        primary_key_columns:
          - my_pk_column
        create_database_objects_if_missing: true
        new_pipeline_spec:
          storage_catalog: 'my_delta_catalog'
          storage_schema: 'my_delta_schema'

Bu örnek, eşitlenmiş bir veritabanı tablosu oluşturur ve bunun için işlem hattı zamanlamasını özelleştirir. Zaten sahip olduğunuz varsayılır:

adlı bir veritabanı örneği my-database-instance
Adlı standart bir katalog my_standard_catalog
Standart katalogda default adlı bir şema
Birincil anahtarı source_delta.schema.customer olan c_custkey adlı bir kaynak delta tablosu

resources:
  synced_database_tables:
    my_synced_table:
      name: 'my_standard_catalog.default.my_synced_table'
      database_instance_name: 'my-database-instance'
      logical_database_name: 'test_db'
      spec:
        source_table_full_name: 'source_delta.schema.customer'
        scheduling_policy: SNAPSHOT
        primary_key_columns:
          - c_custkey
        create_database_objects_if_missing: true
        new_pipeline_spec:
          storage_catalog: 'source_delta'
          storage_schema: 'schema'

  jobs:
    sync_pipeline_schedule_job:
      name: sync_pipeline_schedule_job
      description: 'Job to schedule synced database table pipeline.'
      tasks:
        - task_key: synced-table-pipeline
          pipeline_task:
            pipeline_id: ${resources.synced_database_tables.my_synced_table.data_synchronization_status.pipeline_id}
      schedule:
        quartz_cron_expression: '0 0 0 * * ?'

hacim (Unity Kataloğu)

Type: Map

Birimler bildirim temelli Otomasyon Paketleri için Python desteklenir. Bkz. databricks.bundles.volumes.

Birim kaynak türü, Unity Kataloğu birimlerini bir paketin parçası olarak tanımlamanıza ve oluşturmanıza olanak tanır. Tanımlanmış bir birim içeren bir paket dağıtırken şunları unutmayın:

Çalışma alanında var olana kadar bir hacme, paketin artifact_path'ında başvurulamaz. Bu nedenle, birimi oluşturmak için Bildirim temelli Otomasyon Paketleri'ni kullanmak istiyorsanız, önce birimi pakette tanımlamanız, birimi oluşturmak için dağıtmanız ve ardından sonraki dağıtımlarda artifact_path buna başvurmanız gerekir.
Dağıtım hedefi dev_${workspace.current_user.short_name} yapılandırıldığında, paket içindeki birimler mode: development ön eki ile eklenmez. Ancak, bu ön eki el ile yapılandırabilirsiniz. Bkz. Özel ön ayarlar.

Databricks CLI sürüm 0.236.0'a eklendi

volumes:
  <volume-name>:
    <volume-field-name>: <volume-field-value>

Key	Type	Description
`catalog_name`	String	Şema ve birimin kataloğunun adı. Databricks CLI sürüm 0.236.0'a eklendi
`comment`	String	Hacme iliştirilen açıklama. Databricks CLI sürüm 0.236.0'a eklendi
`grants`	Sequence	Hacimle ilişkili bağışlar. Bkz. grant. Databricks CLI sürüm 0.236.0'a eklendi
`lifecycle`	Map	Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler. Bkz . yaşam döngüsü. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`name`	String	Birimin adı. Databricks CLI sürüm 0.236.0'a eklendi
`schema_name`	String	Hacmin bulunduğu şemanın adı. Databricks CLI sürüm 0.236.0'a eklendi
`storage_location`	String	Bulut üzerindeki depolama konumu. Databricks CLI sürüm 0.236.0'a eklendi
`volume_type`	String	Hacim türü, ya `EXTERNAL` ya da `MANAGED`. Harici birim belirtilen lokasyonda bulunur. Yönetilen birim, üst şema, üst katalog veya meta veri deposu tarafından belirtilen varsayılan konumda bulunur. Bkz. Yönetilen ve dış birimler.

Example

Aşağıdaki örnek, anahtar my_volume_idile bir Unity Kataloğu birimi oluşturur:

resources:
  volumes:
    my_volume_id:
      catalog_name: main
      name: my_volume
      schema_name: my_schema

Unity Kataloğu birimindeki bir dosyaya yazan bir işi çalıştıran örnek bir paket için bkz. bundle-examples GitHub deposu.

Ortak nesneler

izin vermek

Type: Map

Bahsi geçen özneyi ve bu özneye tanınacak ayrıcalıkları tanımlar. Daha fazla bilgi için Ayrıcalıkları gösterme, verme ve iptal etme bölümüne bakın.

Databricks CLI sürüm 0.229.0 veya altına eklendi

Key	Type	Description
`principal`	String	Ayrıcalık verilecek sorumlunun adı. Bu bir kullanıcı, grup veya hizmet sorumlusu olabilir.
`privileges`	Sequence	Belirtilen varlığa verilmelidir ayrıcalıklar. Geçerli değerler kaynak türüne bağlıdır (örneğin, `SELECT`, `MODIFY`, `CREATE`, `USAGE`, `READ_FILES`, `WRITE_FILES`, `EXECUTE`, ). `ALL_PRIVILEGES`

Example

Aşağıdaki örnek, grants içeren bir Unity Kataloğu şemasını tanımlar:

resources:
  schemas:
    my_schema:
      name: test-schema
      grants:
        - principal: users
          privileges:
            - SELECT
        - principal: my_team
          privileges:
            - CAN_MANAGE
      catalog_name: main

yaşam döngüsü

Type: Map

Bir kaynağın yaşam döngüsü ayarlarını içerir. Dağıtıldığında veya yok edildiğinde kaynağın davranışını denetler.

Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi

Key	Type	Description
`prevent_destroy`	Boolean	Kaynağın yok edilmesini önlemek için yaşam döngüsü ayarı. Databricks CLI sürüm 0.268.0'a eklendi
`started`	Boolean	Kaynağı başlangıç modunda dağıtmak için yaşam döngüsü ayarı. Yalnızca doğrudan dağıtım modundaki uygulamalar, kümeler ve sql_warehouses için desteklenir. Databricks CLI sürüm 0.297.0'a eklendi

Geri Bildirim

Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?

Last updated on 2026-05-01