Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Uyarı
Databricks CLI kullanımı, Kullanım Verileri sağlamaları da dahil olmak üzere Databricks Lisansı ve Databricks Gizlilik Bildirimi'ne tabidir.
feature-engineering
Databricks CLI içindeki komut grubu, Databricks özellik deponuzdaki özellikleri yönetmenize olanak tanır.
databricks özellik mühendisliği oluşturma özelliği
Bir özellik oluşturun.
databricks feature-engineering create-feature FULL_NAME SOURCE INPUTS FUNCTION TIME_WINDOW [flags]
Arguments
FULL_NAME
Özelliğin üç bölümden oluşan tam adı (katalog, şema, ad).
SOURCE
Özelliğin veri kaynağı.
INPUTS
Özelliğin hesaplandığı giriş sütunları.
FUNCTION
Özelliğin hesaplandığı işlev.
TIME_WINDOW
Özelliğin hesaplandığı zaman penceresi.
Options
--description string
Özelliğin açıklaması.
--json JSON
satır içi JSON dizesi veya @path, istek gövdesindeki JSON dosyasına.
Örnekler
Aşağıdaki örnek bir özellik oluşturur:
databricks feature-engineering create-feature my_catalog.my_schema.my_feature my_source my_inputs my_function my_time_window --description "My feature description"
Databricks feature-engineering create-kafka-config
Bir Kafka yapılandırması oluşturun.
databricks feature-engineering create-kafka-config NAME BOOTSTRAP_SERVERS SUBSCRIPTION_MODE AUTH_CONFIG [flags]
Arguments
NAME
Bu Kafka yapılandırmasını metastore içinde benzersiz şekilde tanımlayan bir isim. Bu, bir özellik için bu yapılandırmalara referans vermek üzere Feature nesnesinden kullanılan tanımlayıcı olacaktır. Konu adından farklı olabilir.
BOOTSTRAP_SERVERS
Kafka kümesine işaret eden konak/bağlantı noktası çiftlerinin virgülle ayrılmış listesi.
SUBSCRIPTION_MODE
Hangi Kafka konularından veri çekeceği için ayarlar.
AUTH_CONFIG
Konulara bağlantı için kimlik doğrulama yapılandırması.
Options
--json JSON
satır içi JSON dizesi veya @path, istek gövdesindeki JSON dosyasına.
Databricks feature-engineering create-materialized-feature
Bir maddeleştirilmiş özellik oluşturun.
databricks feature-engineering create-materialized-feature FEATURE_NAME [flags]
Arguments
FEATURE_NAME
Unity Kataloğundaki özelliğin tam adı.
Options
--cron-schedule string
Maddeleştirme boru hattının takvimini tanımlayan kuvars cron ifadesi.
--json JSON
satır içi JSON dizesi veya @path, istek gövdesindeki JSON dosyasına.
--materialized-feature-id string
Sunucu tarafından atanan benzersiz tanımlayıcı, maddeleştirilmiş özellik için kullanılır.
--pipeline-schedule-state MaterializedFeaturePipelineScheduleState
Maddeleştirme boru hattının planlı durumu. Desteklenen değerler: ACTIVE, PAUSED, SNAPSHOT.
Databricks feature-engineering create-stream
Bir akış oluşturun.
databricks feature-engineering create-stream NAME SOURCE_CONFIG CONNECTION_CONFIG SCHEMA_CONFIG INGESTION_CONFIG [flags]
Arguments
NAME
Akışın tam üç bölümlü (catalog.schema.stream) adı.
SOURCE_CONFIG
Kaynak spesifik yapılandırma. Yayın platformunun kaynağını belirler.
CONNECTION_CONFIG
Akış platformuna nasıl bağlanıp kimlik doğrulaması yapılacağını belirtir.
SCHEMA_CONFIG
Akış için şema tanımları. Şu anda sadece doğrudan şemalar destekleniyor. Gelecekteki bir dönüm noktasında, şema kayıtlarını UC Bağlantısı aracılığıyla destekleyeceğiz.
INGESTION_CONFIG
Akış veri alımı için yapılandırma: yönetilen tablo, ileri doldurma verilerinin çevrimdışı kopyasını ve isteğe bağlı tarihsel geri doldurmayı depolar.
Options
--description string
Kullanıcı tarafından sağlanan açıklama.
--json JSON
satır içi JSON dizesi veya @path, istek gövdesindeki JSON dosyasına.
databricks özellik mühendisliği silme özelliği
Bir özelliği silin.
databricks feature-engineering delete-feature FULL_NAME [flags]
Arguments
FULL_NAME
Silinecek özelliğin adı.
Örnekler
Aşağıdaki örnek bir özelliği siler:
databricks feature-engineering delete-feature my_catalog.my_schema.my_feature
Databricks feature-engineering delete-kafka-config
Bir Kafka yapılandırmasını sil.
databricks feature-engineering delete-kafka-config NAME [flags]
Arguments
NAME
Silmek için Kafka yapılandırmasının adı.
Databricks feature-engineering delete-materialized-feature
Bir maddeleşmiş özelliği sil.
databricks feature-engineering delete-materialized-feature MATERIALIZED_FEATURE_ID [flags]
Arguments
MATERIALIZED_FEATURE_ID
Silinecek maddeleştirilmiş özelliğin kimliği.
Databricks feature-engineering delete-stream
Bir yayını sil.
databricks feature-engineering delete-stream NAME [flags]
Arguments
NAME
Akışın tam üç bölümlü adı (catalog.schema.stream) silinmelidir.
databricks özellik mühendisliği get-feature
Bir özellik edinin.
databricks feature-engineering get-feature FULL_NAME [flags]
Arguments
FULL_NAME
Alınacak özelliğin adı.
Örnekler
Aşağıdaki örnek bir özellik alır:
databricks feature-engineering get-feature my_catalog.my_schema.my_feature
Databricks feature-engineering get-kafka-config
Kafka konfigürasyonu alın.
databricks feature-engineering get-kafka-config NAME [flags]
Arguments
NAME
Kafka yapılandırmasının adı.
Databricks feature-engineering get-materialized-feature
Bir maddeye dönüş özelliği alın.
databricks feature-engineering get-materialized-feature MATERIALIZED_FEATURE_ID [flags]
Arguments
MATERIALIZED_FEATURE_ID
Maddeleşen özelliğin kimliği.
Databricks feature-engineering get-stream
Bir yayın al.
databricks feature-engineering get-stream NAME [flags]
Arguments
NAME
Akışın tam üç bölümlü adı (catalog.schema.stream) alınmalıdır.
databricks özellik mühendisliği liste-özellikler
Liste özellikleri.
databricks feature-engineering list-features [flags]
Options
--page-size int
Döndürülecek en fazla sonuç sayısı.
--page-token string
Önceki bir sorguyu temel alarak sonraki sayfaya gitmek için sayfalandırma belirteci.
Örnekler
Aşağıdaki örnekte tüm özellikler listelenmiştir:
databricks feature-engineering list-features
Databricks feature-engineering list-kafka-configs
Kafka configs'lerini listeleyin.
databricks feature-engineering list-kafka-configs [flags]
Options
--limit int
Döndürülecek en fazla sonuç sayısı.
--page-size int
Döndürülecek en fazla sonuç sayısı.
Databricks özellik-mühendisliği liste-maddeleştirilmiş özellikler
Ortaya çıkan özellikleri listeleyin.
databricks feature-engineering list-materialized-features [flags]
Options
--feature-name string
Özellik adına göre filtreleyin.
--limit int
Döndürülecek en fazla sonuç sayısı.
--page-size int
Döndürülecek en fazla sonuç sayısı.
Databricks özellik-mühendislik list-akışları
Yayınları Listeleyin.
databricks feature-engineering list-streams [flags]
Options
--limit int
Döndürülecek en fazla sonuç sayısı.
--page-size int
Döndürülecek en fazla sonuç sayısı.
--parent string
Akışların listeleneceği ana ana adın iki parçalı adı (catalog.schema).
databricks özellik mühendisliği güncelleştirme-özelliği
Bir özelliğin açıklamasını güncelleştirin (diğer tüm alanlar sabittir).
databricks feature-engineering update-feature FULL_NAME UPDATE_MASK SOURCE INPUTS FUNCTION TIME_WINDOW [flags]
Arguments
FULL_NAME
Özelliğin üç bölümden oluşan tam adı (katalog, şema, ad).
UPDATE_MASK
Güncelleştirilecek alanların listesi.
SOURCE
Özelliğin veri kaynağı.
INPUTS
Özelliğin hesaplandığı giriş sütunları.
FUNCTION
Özelliğin hesaplandığı işlev.
TIME_WINDOW
Özelliğin hesaplandığı zaman penceresi.
Options
--description string
Özelliğin açıklaması.
--json JSON
satır içi JSON dizesi veya @path, istek gövdesindeki JSON dosyasına.
Örnekler
Aşağıdaki örnek bir özelliğin açıklamasını güncelleştirir:
databricks feature-engineering update-feature my_catalog.my_schema.my_feature description my_source my_inputs my_function my_time_window --description "Updated description"
Databricks feature-engineering update-kafka-config
Bir Kafka yapılandırmasını güncelledin.
databricks feature-engineering update-kafka-config NAME UPDATE_MASK BOOTSTRAP_SERVERS SUBSCRIPTION_MODE AUTH_CONFIG [flags]
Arguments
NAME
Bu Kafka yapılandırmasını metastore içinde benzersiz şekilde tanımlayan bir isim. Bu, bir özellik için bu yapılandırmalara referans vermek üzere Feature nesnesinden kullanılan tanımlayıcı olacaktır. Konu adından farklı olabilir.
UPDATE_MASK
Güncelleştirilecek alanların listesi.
BOOTSTRAP_SERVERS
Kafka kümesine işaret eden konak/bağlantı noktası çiftlerinin virgülle ayrılmış listesi.
SUBSCRIPTION_MODE
Hangi Kafka konularından veri çekeceği için ayarlar.
AUTH_CONFIG
Konulara bağlantı için kimlik doğrulama yapılandırması.
Options
--json JSON
satır içi JSON dizesi veya @path, istek gövdesindeki JSON dosyasına.
Databricks feature-engineering update-materialized-feature
Bir maddeleşmiş özelliği güncelleyin.
databricks feature-engineering update-materialized-feature MATERIALIZED_FEATURE_ID UPDATE_MASK FEATURE_NAME [flags]
Arguments
MATERIALIZED_FEATURE_ID
Sunucu tarafından atanan benzersiz tanımlayıcı, maddeleştirilmiş özellik için kullanılır.
UPDATE_MASK
Güncellenmesi gereken maddeleştirme özellik alanlarını sağla. Şu anda sadece pipeline_state alanı güncellenebiliyor.
FEATURE_NAME
Unity Kataloğundaki özelliğin tam adı.
Options
--cron-schedule string
Maddeleştirme boru hattının takvimini tanımlayan kuvars cron ifadesi.
--json JSON
satır içi JSON dizesi veya @path, istek gövdesindeki JSON dosyasına.
--materialized-feature-id string
Sunucu tarafından atanan benzersiz tanımlayıcı, maddeleştirilmiş özellik için kullanılır.
--pipeline-schedule-state MaterializedFeaturePipelineScheduleState
Maddeleştirme boru hattının planlı durumu. Desteklenen değerler: ACTIVE, PAUSED, SNAPSHOT.
Databricks feature-engineering update-stream
Bir yayını güncelle.
databricks feature-engineering update-stream NAME UPDATE_MASK SOURCE_CONFIG CONNECTION_CONFIG SCHEMA_CONFIG INGESTION_CONFIG [flags]
Arguments
NAME
Akışın tam üç bölümlü (catalog.schema.stream) adı.
UPDATE_MASK
Güncelleştirilecek alanların listesi.
SOURCE_CONFIG
Kaynak spesifik yapılandırma. Yayın platformunun kaynağını belirler.
CONNECTION_CONFIG
Akış platformuna nasıl bağlanıp kimlik doğrulaması yapılacağını belirtir.
SCHEMA_CONFIG
Akış için şema tanımları. Şu anda sadece doğrudan şemalar destekleniyor. Gelecekteki bir dönüm noktasında, şema kayıtlarını UC Bağlantısı aracılığıyla destekleyeceğiz.
INGESTION_CONFIG
Akış veri alımı için yapılandırma: yönetilen tablo, ileri doldurma verilerinin çevrimdışı kopyasını ve isteğe bağlı tarihsel geri doldurmayı depolar.
Options
--description string
Kullanıcı tarafından sağlanan açıklama.
--json JSON
satır içi JSON dizesi veya @path, istek gövdesindeki JSON dosyasına.
Genel bayraklar
--debug
Hata ayıklama günlüğünün etkinleştirilip etkinleştirilmeyileceği.
-h veya --help
Databricks CLI veya ilgili komut grubu ya da ilgili komut için yardım görüntüleyin.
--log-file dizgi
Yazılım günlüklerini yazmak için kullanılacak dosyayı temsil eden bir metin. Bu bayrak belirtilmezse varsayılan değer, çıkış günlüklerini stderr'a yazmaktır.
--log-format biçim
Günlük biçimi türü, text veya json. Varsayılan değer şudur: text.
--log-level dizgi
Günlük format düzeyini temsil eden bir karakter dizisi. Belirtilmezse günlük format seviyesi devre dışı bırakılır.
-o, --output tür
Komut çıktı türü text veya json. Varsayılan değer şudur: text.
-p, --profile dizgi
Komutu çalıştırmak için kullanılacak dosyadaki ~/.databrickscfg profilin adı. Bu bayrak belirtilmezse ve varsa, DEFAULT adlı profil kullanılır.
--progress-format biçim
İlerleme günlüklerini görüntüleme biçimi: default, append, inplaceveya json
-t, --target dizgi
Varsa, kullanılacak paket hedefi