İşler API'si 2.0

Önemli

Bu makalede İşler API'sinin 2.0 sürümü belgelemektedir. Ancak Databricks, yeni ve mevcut istemciler ve betikler için İşler API 2.1'in kullanılmasını önerir. 2.0'dan 2.1 sürümüne yapılan değişikliklerle ilgili ayrıntılar için bkz . İşler API'sinden 2.0'dan 2.1'e güncelleştirme.

İşler API'si işleri oluşturmanıza, düzenlemenize ve silmenize olanak tanır. İşler API'sine yönelik bir isteğin izin verilen en büyük boyutu 10 MB'tır.

Azure Databricks işleri ile birden çok görevi düzenlemeyi destekleyen İşler API'sine yönelik güncelleştirmeler hakkında ayrıntılı bilgi için bkz . İşler API'sinden 2.0'dan 2.1'e güncelleştirme.

Uyarı

Gizli dizileri asla sabit kodlamayın veya düz metin olarak depolamamalısınız. Databricks CLI'da gizli dizileri yönetmek için Gizli Diziler API'sini kullanın. Not defterlerindeki ve işlerdeki gizli dizilere başvurmak için Gizli Diziler yardımcı programını (dbutils.secrets) kullanın.

Not

İşler API'si istekleri yaparken 500 düzeyinde bir hata alırsanız Databricks, isteklerin 10 dakika (yeniden denemeler arasında en az 30 saniyelik bir aralıkla) yeniden denemesini önerir.

Önemli

Databricks REST API’lerine erişmek için kimlik doğrulaması yapmanız gerekir.

Yaratmak

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/create	POST

Yeni bir iş oluşturun.

Örnek

Bu örnek, her gece 22:15'te JAR görevi çalıştıran bir iş oluşturur.

İstek

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/create \
--data @create-job.json \
| jq .

create-job.json:

{
  "name": "Nightly model training",
  "new_cluster": {
    "spark_version": "7.3.x-scala2.12",
    "node_type_id": "Standard_D3_v2",
    "num_workers": 10
  },
  "libraries": [
    {
      "jar": "dbfs:/my-jar.jar"
    },
    {
      "maven": {
        "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2"
      }
    }
  ],
  "timeout_seconds": 3600,
  "max_retries": 1,
  "schedule": {
    "quartz_cron_expression": "0 15 22 * * ?",
    "timezone_id": "America/Los_Angeles"
  },
  "spark_jar_task": {
    "main_class_name": "com.databricks.ComputeModels"
  }
}

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• çözümünüz için uygun alanları içeren içeriğini create-job.json .

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Response

{
  "job_id": 1
}

İstek yapısı

Önemli

• Yeni bir iş kümesinde bir iş çalıştırdığınızda, iş İşler İşlem fiyatlandırmasına tabi İşler İşlem (otomatik) iş yükü olarak değerlendirilir.
• Var olan bir çok amaçlı kümede bir iş çalıştırdığınızda, bu iş, Tüm Amaçlı İşlem fiyatlandırmasına tabi olan Bir Çok Amaçlı İşlem (etkileşimli) iş yükü olarak değerlendirilir.

Alan Adı	Type	Açıklama
existing_cluster_id VEYA new_cluster	STRING OR NewCluster	existing_cluster_id, bu işin tüm çalıştırmaları için kullanılacak mevcut kümenin kimliği. Mevcut bir kümede işleri çalıştırırken yanıt vermeyi durdurursa kümeyi el ile yeniden başlatmanız gerekebilir. Daha fazla güvenilirlik için yeni kümelerde iş çalıştırmanızı öneririz. new_cluster, her çalıştırma için oluşturulacak bir kümenin açıklaması. PipelineTask belirtilmesi durumunda bu alan boş olabilir.
notebook_taskVEYA VEYA spark_jar_task spark_python_taskVEYA VEYA spark_submit_task pipeline_task VEYA run_job_task	NotebookTask VEYA SparkJarTask VEYA SparkPythonTask VEYA SparkSubmitTask VEYA PipelineTask VEYA RunJobTask	notebook_task, bu işin bir not defteri çalıştırması gerektiğini gösterir. Bu alan spark_jar_task ile birlikte belirtilmeyebilir. spark_jar_task, bu işin bir JAR çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_python_task, bu işin bir Python dosyası çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_submit_task, bu işin Spark gönderme betiği tarafından başlatılması gerektiğini gösterir. pipeline_task, bu işin bir Delta Live Tables işlem hattı çalıştırması gerektiğini gösterir. run_job_task, bu işin başka bir iş çalıştırması gerektiğini gösterir.
name	STRING	İş için isteğe bağlı bir ad. Varsayılan değer şudur: Untitled.
libraries	Kitaplık dizisi	İşi yürütecek kümeye yüklenecek kitaplıkların isteğe bağlı listesi. Varsayılan değer boş bir listedir.
email_notifications	JobEmailNotifications	Bu işin çalıştırmaları başladığında ve tamamlandığında ve bu iş silindiğinde bildirilen isteğe bağlı bir e-posta adresleri kümesi. Varsayılan davranış, herhangi bir e-posta göndermemektir.
webhook_notifications	Web KancasıNotifications	Bu işin çalıştırmaları başladığında, tamamlandığında veya başarısız olduğunda bildirim almak için isteğe bağlı bir sistem hedefleri kümesi.
notification_settings	JobNotificationSettings	Bu iş için ve'nin webhook_notifications her birine email_notifications bildirim gönderirken kullanılan isteğe bağlı bildirim ayarları.
timeout_seconds	INT32	Bu işin her çalıştırmasına isteğe bağlı bir zaman aşımı uygulanır. Varsayılan davranış, zaman aşımı olmamasıdır.
max_retries	INT32	Başarısız bir çalıştırmayı yeniden denemenin isteğe bağlı en fazla sayısı. Bir çalıştırmanın result_state veya FAILED INTERNAL_ERROR life_cycle_state. -1 değeri süresiz olarak yeniden deneme, 0 değeri ise hiçbir zaman yeniden deneme anlamına gelir. Varsayılan davranış, hiçbir zaman yeniden denememektir.
min_retry_interval_millis	INT32	Başarısız çalıştırmanın başlangıcı ile sonraki yeniden deneme çalıştırması arasında milisaniye cinsinden isteğe bağlı en düşük aralık. Varsayılan davranış başarısız çalıştırmaların hemen yeniden denenmiş olmasıdır.
retry_on_timeout	BOOL	Bir işin zaman aşımına uğradıklarında yeniden denenip denenmeyeceğini belirtmek için isteğe bağlı bir ilke. Varsayılan davranış, zaman aşımında yeniden denememektir.
schedule	CronSchedule	Bu iş için isteğe bağlı bir düzenli zamanlama. Varsayılan davranış, İşler kullanıcı arabiriminde Şimdi Çalıştır'a tıklayarak veya öğesine runNowbir API isteği göndererek işin tetiklendiğinde çalışmasıdır.
max_concurrent_runs	INT32	İşin isteğe bağlı izin verilen en fazla eşzamanlı çalıştırma sayısı. Aynı işin birden çok çalıştırmasını eşzamanlı olarak yürütebilmek istiyorsanız bu değeri ayarlayın. Bu, örneğin işinizi sık sık tetikleyip ardışık çalıştırmaların birbiriyle çakışmasına izin vermek veya giriş parametrelerine göre farklı birden çok çalıştırma tetiklemeniz durumunda yararlı olur. Bu ayar yalnızca yeni çalıştırmaları etkiler. Örneğin, işin eşzamanlılığının 4 olduğunu ve 4 eşzamanlı etkin çalıştırma olduğunu varsayalım. Ardından eşzamanlılık 3 olarak ayarlıysa etkin çalıştırmaların hiçbiri sonlandırılamaz. Ancak, bundan sonra, 3'ten az etkin çalıştırma olmadığı sürece yeni çalıştırmalar atlanır. Bu değer 1000'i aşamaz. Bu değerin 0 olarak ayarlanması tüm yeni çalıştırmaların atlanmasına neden olur. Varsayılan davranış, yalnızca 1 eşzamanlı çalıştırmaya izin vermektir.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Yeni oluşturulan işin kurallı tanımlayıcısı.

Liste

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/list	GET

Tüm işleri listeleyin.

Örnek

İste

curl --netrc --request GET \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/list \
| jq .

değerini Azure Databricks çalışma alanı örneği adıyla değiştirin<databricks-instance>, örneğinadb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Response

{
  "jobs": [
    {
      "job_id": 1,
      "settings": {
        "name": "Nightly model training",
        "new_cluster": {
          "spark_version": "7.3.x-scala2.12",
          "node_type_id": "Standard_D3_v2",
          "num_workers": 10
        },
        "libraries": [
          {
            "jar": "dbfs:/my-jar.jar"
          },
          {
            "maven": {
              "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2"
            }
          }
        ],
        "timeout_seconds": 100000000,
        "max_retries": 1,
        "schedule": {
          "quartz_cron_expression": "0 15 22 * * ?",
          "timezone_id": "America/Los_Angeles",
          "pause_status": "UNPAUSED"
        },
        "spark_jar_task": {
          "main_class_name": "com.databricks.ComputeModels"
        }
      },
      "created_time": 1457570074236
    }
  ]
}

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
jobs	İş dizisi	İş listesi.

Silmek

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/delete	POST

bir işi silin ve içinde JobSettings.email_notificationsbelirtilen adreslere e-posta gönderin. İş zaten kaldırılmışsa hiçbir eylem gerçekleşmez. İş kaldırıldıktan sonra, ne ayrıntıları ne de çalıştırma geçmişi İşler kullanıcı arabiriminde veya API'de görünür. bu istek tamamlandıktan sonra işin kaldırılması garanti edilir. Ancak, bu isteğin alınmasından önce etkin olan çalıştırmalar hala etkin olabilir. Bunlar zaman uyumsuz olarak sonlandırılır.

Örnek

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/delete \
--data '{ "job_id": <job-id> }'

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• <job-id> örneğin, 123işin kimliğiyle.

Bu örnekte bir .netrc dosyası kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Silinecek işin kurallı tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.

Al

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/get	GET

Tek bir iş hakkındaki bilgileri alın.

Örnek

İste

curl --netrc --request GET \
'https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/get?job_id=<job-id>' \
| jq .

Veya:

curl --netrc --get \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/get \
--data job_id=<job-id> \
| jq .

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• <job-id> örneğin, 123işin kimliğiyle.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Response

{
  "job_id": 1,
  "settings": {
    "name": "Nightly model training",
    "new_cluster": {
      "spark_version": "7.3.x-scala2.12",
      "node_type_id": "Standard_D3_v2",
      "num_workers": 10
    },
    "libraries": [
      {
        "jar": "dbfs:/my-jar.jar"
      },
      {
        "maven": {
          "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2"
        }
      }
    ],
    "timeout_seconds": 100000000,
    "max_retries": 1,
    "schedule": {
      "quartz_cron_expression": "0 15 22 * * ?",
      "timezone_id": "America/Los_Angeles",
      "pause_status": "UNPAUSED"
    },
    "spark_jar_task": {
      "main_class_name": "com.databricks.ComputeModels"
    }
  },
  "created_time": 1457570074236
}

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Hakkında bilgi alınacak işin kurallı tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Bu işin kurallı tanımlayıcısı.
creator_user_name	STRING	Oluşturucu kullanıcı adı. Kullanıcı silinmişse bu alan yanıta dahil edilmeyecektir.
settings	İşAyarları	Bu işin ayarları ve tüm çalıştırmaları. Bu ayarlar, Sıfırlama veya Güncelleştirme uç noktaları kullanılarak güncelleştirilebilir.
created_time	INT64	Bu işin dönem milisaniye cinsinden oluşturulduğu saat (1/1/1970 UTC'den bu yana milisaniye).

Sıfırlama

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/reset	POST

Belirli bir işin tüm ayarlarının üzerine yazın. İş ayarlarını kısmen güncelleştirmek için Güncelleştirme uç noktasını kullanın.

Örnek

Bu örnek istek, oluşturma örneğindeki 2. işi 1. işle aynı yapar.

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/reset \
--data @reset-job.json \
| jq .

reset-job.json:

{
  "job_id": 2,
  "new_settings": {
    "name": "Nightly model training",
    "new_cluster": {
      "spark_version": "7.3.x-scala2.12",
      "node_type_id": "Standard_D3_v2",
      "num_workers": 10
    },
    "libraries": [
      {
        "jar": "dbfs:/my-jar.jar"
      },
      {
        "maven": {
          "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2"
        }
      }
    ],
    "timeout_seconds": 100000000,
    "max_retries": 1,
    "schedule": {
      "quartz_cron_expression": "0 15 22 * * ?",
      "timezone_id": "America/Los_Angeles",
      "pause_status": "UNPAUSED"
    },
    "spark_jar_task": {
      "main_class_name": "com.databricks.ComputeModels"
    }
  }
}

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• çözümünüz için uygun alanları içeren içeriğini reset-job.json .

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Sıfırlanması gereken işin kurallı tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.
new_settings	İşAyarları	İşin yeni ayarları. Bu ayarlar tamamen eski ayarların yerini alır. Alandaki JobSettings.timeout_seconds değişiklikler etkin çalıştırmalara uygulanır. Diğer alanlarda yapılan değişiklikler yalnızca gelecekteki çalıştırmalara uygulanır.

Güncelleştirmek

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/update	POST

Var olan bir işin belirli ayarlarını ekleyin, değiştirin veya kaldırın. Tüm iş ayarlarının üzerine yazmak için Sıfırlama uç noktasını kullanın.

Örnek

Bu örnek istek kitaplıkları kaldırır ve oluşturma örneğinde tanımlanan 1. işe e-posta bildirim ayarları ekler.

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/update \
--data @update-job.json \
| jq .

update-job.json:

{
  "job_id": 1,
  "new_settings": {
    "existing_cluster_id": "1201-my-cluster",
    "email_notifications": {
      "on_start": [ "someone@example.com" ],
      "on_success": [],
      "on_failure": []
    }
  },
  "fields_to_remove": ["libraries"]
}

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• çözümünüz için uygun alanları içeren içeriğini update-job.json .

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Güncelleştirilecek işin kurallı tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.
new_settings	İşAyarları	İşin yeni ayarları. diziler dışında içinde new_settingsbelirtilen üst düzey alanlar tamamen değiştirilir. Diziler, veya gibi task_key ilgili anahtar alanlarına göre birleştirilir job_cluster_keyve aynı anahtara sahip dizi girişleri tamamen değiştirilir. Dizi birleştirme dışında, iç içe alanları kısmen güncelleştirme desteklenmez. Alandaki JobSettings.timeout_seconds değişiklikler etkin çalıştırmalara uygulanır. Diğer alanlarda yapılan değişiklikler yalnızca gelecekteki çalıştırmalara uygulanır.
fields_to_remove	Bir dizi STRING	İş ayarlarında en üst düzey alanları kaldırın. ve job_clusters dizilerindeki tasks girdiler dışında iç içe alanları kaldırma desteklenmez. Örneğin, bu alan için geçerli bir bağımsız değişken aşağıda verilmiştir: ["libraries", "schedule", "tasks/task_1", "job_clusters/Default"] Bu alan isteğe bağlıdır.

Şimdi çalıştır

Önemli

• Çalışma alanı 1000 eşzamanlı görev çalıştırması ile sınırlıdır. Hemen başlatılamayan bir çalıştırma istediğinizde 429 Too Many Requests yanıtı döndürülür.
• Bir çalışma alanının bir saat içinde oluşturabileceği iş sayısı 10000 ile sınırlıdır ("çalıştırma göndermeyi içerir"). Bu sınır ayrıca REST API ve not defteri iş akışları tarafından oluşturulan işleri de etkiler.
• Çalışma alanı en fazla 12000 kayıtlı iş içerebilir.
• Bir iş en fazla 100 görev içerebilir.

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/run-now	POST

Şimdi bir iş çalıştırın ve tetiklenen çalıştırmanın döndürülmesi run_id .

İpucu

Şimdi çalıştır ile birlikte Oluştur'u çağırırsanız, bunun yerine, iş oluşturmak zorunda kalmadan iş yükünüzü doğrudan göndermenizi sağlayan Çalıştırmalar gönderme uç noktasını kullanabilirsiniz.

Örnek

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/run-now \
--data @run-job.json \
| jq .

run-job.json:

Not defteri işi için örnek istek:

{
  "job_id": 1,
  "notebook_params": {
    "name": "john doe",
    "age": "35"
  }
}

JAR işi için örnek istek:

{
  "job_id": 2,
  "jar_params": [ "john doe", "35" ]
}

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• çözümünüz için uygun alanları içeren içeriğini run-job.json .

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64
jar_params	Bir dizi STRING	JAR görevleri olan işler için parametrelerin listesi, örneğin. "jar_params": ["john doe", "35"] Parametreler, Spark JAR görevinde belirtilen ana sınıfın ana işlevini çağırmak için kullanılır. üzerinde run-nowbelirtilmezse, varsayılan olarak boş bir liste olur. jar_params notebook_params ile birlikte belirtilemez. Bu alanın JSON gösterimi (örneğin {"jar_params":["john doe","35"]}) 10.000 baytı aşamaz.
notebook_params	ParamPair haritası	Anahtarlardan not defteri görevi olan işler için değerlere eşle, örneğin. "notebook_params": {"name": "john doe", "age": "35"}. Harita not defterine geçirilir ve dbutils.widgets.get işlevi aracılığıyla erişilebilir. üzerinde run-nowbelirtilmezse, tetiklenen çalıştırma işin temel parametrelerini kullanır. jar_params ile birlikte notebook_params belirtemezsiniz. Bu alanın JSON gösterimi (örn. {"notebook_params":{"name":"john doe","age":"35"}}) 10.000 baytı aşamaz.
python_params	Bir dizi STRING	Python görevlerine sahip işler için parametrelerin listesi, örneğin. "python_params": ["john doe", "35"] Parametreler, komut satırı parametreleri olarak Python dosyasına geçirilir. üzerinde run-nowbelirtilirse, iş ayarında belirtilen parametrelerin üzerine yazar. Bu alanın JSON gösterimi (örneğin {"python_params":["john doe","35"]}) 10.000 baytı aşamaz.
spark_submit_params	Bir dizi STRING	Spark gönderme görevi olan işler için parametrelerin listesi, örneğin. "spark_submit_params": ["--class", "org.apache.spark.examples.SparkPi"]. Parametreler spark-submit betiğine komut satırı parametreleri olarak geçirilir. üzerinde run-nowbelirtilirse, iş ayarında belirtilen parametrelerin üzerine yazar. Bu alanın JSON gösterimi 10.000 baytı aşamaz.
idempotency_token	STRING	İş çalıştırma isteklerinin eşzamanlılığını garanti etmek için isteğe bağlı bir belirteç. Sağlanan belirteçle bir çalıştırma zaten varsa, istek yeni bir çalıştırma oluşturmaz ancak bunun yerine var olan çalıştırmanın kimliğini döndürür. Sağlanan belirteçle bir çalıştırma silinirse bir hata döndürülür. Bir kez etkililik belirtecini belirtirseniz, hata durumunda istek başarılı olana kadar yeniden deneyebilirsiniz. Azure Databricks, tam olarak bir çalıştırmanın bu bir kez etkililik belirteci ile başlatıldığını garanti eder. Bu belirtecin en fazla 64 karakteri olmalıdır. Daha fazla bilgi için bkz . İşler için eşzamanlılık sağlama.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
run_id	INT64	Yeni tetiklenen çalıştırmanın genel benzersiz kimliği.
number_in_job	INT64	İşin tüm çalıştırmaları arasında bu çalıştırmanın sıra numarası.

Gönderme çalıştırmaları

Önemli

• Çalışma alanı 1000 eşzamanlı görev çalıştırması ile sınırlıdır. Hemen başlatılamayan bir çalıştırma istediğinizde 429 Too Many Requests yanıtı döndürülür.
• Bir çalışma alanının bir saat içinde oluşturabileceği iş sayısı 10000 ile sınırlıdır ("çalıştırma göndermeyi içerir"). Bu sınır ayrıca REST API ve not defteri iş akışları tarafından oluşturulan işleri de etkiler.
• Çalışma alanı en fazla 12000 kayıtlı iş içerebilir.
• Bir iş en fazla 100 görev içerebilir.

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/submit	POST

Tek seferlik çalıştırma gönderin. Bu uç nokta, iş oluşturmadan doğrudan iş yükü göndermenizi sağlar. jobs/runs/get İş gönderildikten sonra çalıştırma durumunu denetlemek için API'yi kullanın.

Örnek

İste

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/submit \
--data @submit-job.json \
| jq .

submit-job.json:

{
  "run_name": "my spark task",
  "new_cluster": {
    "spark_version": "7.3.x-scala2.12",
    "node_type_id": "Standard_D3_v2",
    "num_workers": 10
  },
  "libraries": [
    {
      "jar": "dbfs:/my-jar.jar"
    },
    {
      "maven": {
        "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2"
      }
    }
  ],
  "spark_jar_task": {
    "main_class_name": "com.databricks.ComputeModels"
  }
}

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• çözümünüz için uygun alanları içeren içeriğini submit-job.json .

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Response

{
  "run_id": 123
}

İstek yapısı

Önemli

• Yeni bir iş kümesinde bir iş çalıştırdığınızda, iş İşler İşlem fiyatlandırmasına tabi İşler İşlem (otomatik) iş yükü olarak değerlendirilir.
• Var olan bir çok amaçlı kümede bir iş çalıştırdığınızda, bu iş, Tüm Amaçlı İşlem fiyatlandırmasına tabi olan Bir Çok Amaçlı İşlem (etkileşimli) iş yükü olarak değerlendirilir.

Alan Adı	Type	Açıklama
existing_cluster_id VEYA new_cluster	STRING OR NewCluster	existing_cluster_id, bu işin tüm çalıştırmaları için kullanılacak mevcut kümenin kimliği. Mevcut bir kümede işleri çalıştırırken yanıt vermeyi durdurursa kümeyi el ile yeniden başlatmanız gerekebilir. Daha fazla güvenilirlik için yeni kümelerde iş çalıştırmanızı öneririz. new_cluster, her çalıştırma için oluşturulacak bir kümenin açıklaması. PipelineTask belirtilmesi durumunda bu alan boş olabilir.
notebook_taskVEYA VEYA spark_jar_task spark_python_taskVEYA VEYA spark_submit_task pipeline_task VEYA run_job_task	NotebookTask VEYA SparkJarTask VEYA SparkPythonTask VEYA SparkSubmitTask VEYA PipelineTask VEYA RunJobTask	notebook_task, bu işin bir not defteri çalıştırması gerektiğini gösterir. Bu alan spark_jar_task ile birlikte belirtilmeyebilir. spark_jar_task, bu işin bir JAR çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_python_task, bu işin bir Python dosyası çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_submit_task, bu işin Spark gönderme betiği tarafından başlatılması gerektiğini gösterir. pipeline_task, bu işin bir Delta Live Tables işlem hattı çalıştırması gerektiğini gösterir. run_job_task, bu işin başka bir iş çalıştırması gerektiğini gösterir.
run_name	STRING	Çalıştırma için isteğe bağlı bir ad. Varsayılan değer şudur: Untitled.
webhook_notifications	Web KancasıNotifications	Bu işin çalıştırmaları başladığında, tamamlandığında veya başarısız olduğunda bildirim almak için isteğe bağlı bir sistem hedefleri kümesi.
notification_settings	JobNotificationSettings	Bu çalıştırma için her birine webhook_notifications bildirim gönderirken kullanılan isteğe bağlı bildirim ayarları.
libraries	Kitaplık dizisi	İşi yürütecek kümeye yüklenecek kitaplıkların isteğe bağlı listesi. Varsayılan değer boş bir listedir.
timeout_seconds	INT32	Bu işin her çalıştırmasına isteğe bağlı bir zaman aşımı uygulanır. Varsayılan davranış, zaman aşımı olmamasıdır.
idempotency_token	STRING	İş çalıştırma isteklerinin eşzamanlılığını garanti etmek için isteğe bağlı bir belirteç. Sağlanan belirteçle bir çalıştırma zaten varsa, istek yeni bir çalıştırma oluşturmaz ancak bunun yerine var olan çalıştırmanın kimliğini döndürür. Sağlanan belirteçle bir çalıştırma silinirse bir hata döndürülür. Bir kez etkililik belirtecini belirtirseniz, hata durumunda istek başarılı olana kadar yeniden deneyebilirsiniz. Azure Databricks, tam olarak bir çalıştırmanın bu bir kez etkililik belirteci ile başlatıldığını garanti eder. Bu belirtecin en fazla 64 karakteri olmalıdır. Daha fazla bilgi için bkz . İşler için eşzamanlılık sağlama.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
run_id	INT64	Yeni gönderilen çalıştırmanın kurallı tanımlayıcısı.

Çalıştırmalar listesi

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/list	GET

Liste, başlangıç zamanına göre azalan sırada çalışır.

Not

Çalıştırmalar 60 gün sonra otomatik olarak kaldırılır. Bunlara 60 günden fazla başvurmak istiyorsanız, süresi dolmadan önce eski çalıştırma sonuçlarını kaydetmeniz gerekir. Kullanıcı arabirimini kullanarak dışarı aktarmak için bkz . İş çalıştırma sonuçlarını dışarı aktarma. İşler API'sini kullanarak dışarı aktarmak için bkz . Dışarı aktarmayı çalıştırma.

Örnek

İste

curl --netrc --request GET \
'https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/list?job_id=<job-id>&active_only=<true-false>&offset=<offset>&limit=<limit>&run_type=<run-type>' \
| jq .

Veya:

curl --netrc --get \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/list \
--data 'job_id=<job-id>&active_only=<true-false>&offset=<offset>&limit=<limit>&run_type=<run-type>' \
| jq .

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• <job-id> örneğin, 123işin kimliğiyle.
• "<true-false> veya false"ile.true
• <offset> değeriyle birlikte offset .
• <limit> değeriyle birlikte limit .
• <run-type> değeriyle birlikte run_type .

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Response

{
  "runs": [
    {
      "job_id": 1,
      "run_id": 452,
      "number_in_job": 5,
      "state": {
        "life_cycle_state": "RUNNING",
        "state_message": "Performing action"
      },
      "task": {
        "notebook_task": {
          "notebook_path": "/Users/donald@duck.com/my-notebook"
        }
      },
      "cluster_spec": {
        "existing_cluster_id": "1201-my-cluster"
      },
      "cluster_instance": {
        "cluster_id": "1201-my-cluster",
        "spark_context_id": "1102398-spark-context-id"
      },
      "overriding_parameters": {
        "jar_params": ["param1", "param2"]
      },
      "start_time": 1457570074236,
      "end_time": 1457570075149,
      "setup_duration": 259754,
      "execution_duration": 3589020,
      "cleanup_duration": 31038,
      "run_duration": 3879812,
      "trigger": "PERIODIC"
    }
  ],
  "has_more": true
}

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
active_only VEYA completed_only	BOOL VEYA BOOL	active_only ise truesonuçlara yalnızca etkin çalıştırmalar eklenir; aksi takdirde hem etkin hem de tamamlanmış çalıştırmalar listelenir. Etkin çalıştırma, , RUNNINGveya TERMINATING RunLifecycleState içindeki PENDINGbir çalıştırmadır. completed_only olduğunda bu truealan olamaztrue. completed_only ise truesonuçlara yalnızca tamamlanmış çalıştırmalar eklenir; aksi takdirde hem etkin hem de tamamlanmış çalıştırmalar listelenir. active_only olduğunda bu truealan olamaztrue.
job_id	INT64	Listelendiği iş çalışır. Belirtilmezse İşler hizmeti tüm işlerden çalıştırmaları listeler.
offset	INT32	Döndürülecek ilk çalıştırmanın en son çalıştırmaya göre uzaklığı.
limit	INT32	Döndürülecek çalıştırma sayısı. Bu değer 0'dan büyük ve 1000'den küçük olmalıdır. Varsayılan değer 20'dir. İstek 0 sınırı belirtirse, hizmet bunun yerine üst sınırı kullanır.
run_type	STRING	Döndürülecek çalıştırma türü. Çalıştırma türlerinin açıklaması için bkz . Çalıştırma.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
runs	Çalıştır dizisi	En son başlatılandan en az çalıştırmaya kadar olan çalıştırmaların listesi.
has_more	BOOL	True ise, sağlanan filtreyle eşleşen ek çalıştırmalar listeleme için kullanılabilir.

Çalıştırmalar get

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/get	GET

Çalıştırmanın meta verilerini alma.

Not

Çalıştırmalar 60 gün sonra otomatik olarak kaldırılır. Bunlara 60 günden fazla başvurmak istiyorsanız, süresi dolmadan önce eski çalıştırma sonuçlarını kaydetmeniz gerekir. Kullanıcı arabirimini kullanarak dışarı aktarmak için bkz . İş çalıştırma sonuçlarını dışarı aktarma. İşler API'sini kullanarak dışarı aktarmak için bkz . Dışarı aktarmayı çalıştırma.

Örnek

İste

curl --netrc --request GET \
'https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/get?run_id=<run-id>' \
| jq .

Veya:

curl --netrc --get \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/get \
--data run_id=<run-id> \
| jq .

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• <run-id> çalıştırma kimliğiyle, örneğin 123.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Response

{
  "job_id": 1,
  "run_id": 452,
  "number_in_job": 5,
  "state": {
    "life_cycle_state": "RUNNING",
    "state_message": "Performing action"
  },
  "task": {
    "notebook_task": {
      "notebook_path": "/Users/someone@example.com/my-notebook"
    }
  },
  "cluster_spec": {
    "existing_cluster_id": "1201-my-cluster"
  },
  "cluster_instance": {
    "cluster_id": "1201-my-cluster",
    "spark_context_id": "1102398-spark-context-id"
  },
  "overriding_parameters": {
    "jar_params": ["param1", "param2"]
  },
  "start_time": 1457570074236,
  "end_time": 1457570075149,
  "setup_duration": 259754,
  "execution_duration": 3589020,
  "cleanup_duration": 31038,
  "run_duration": 3879812,
  "trigger": "PERIODIC"
}

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
run_id	INT64	Meta verilerin alınabileceği çalıştırmanın kurallı tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Bu çalıştırmayı içeren işin kurallı tanımlayıcısı.
run_id	INT64	Çalıştırmanın kurallı tanımlayıcısı. Bu kimlik, tüm işlerin tüm çalıştırmaları arasında benzersizdir.
number_in_job	INT64	İşin tüm çalıştırmaları arasında bu çalıştırmanın sıra numarası. Bu değer 1'de başlar.
original_attempt_run_id	INT64	Bu çalıştırma önceki bir çalıştırma denemesinin yeniden denemesiyse, bu alan özgün denemenin run_id içerir; aksi takdirde, run_id aynıdır.
state	RunState	Çalıştırmanın sonuç ve yaşam döngüsü durumları.
schedule	CronSchedule	Düzenli zamanlayıcı tarafından tetiklendiyse bu çalıştırmayı tetikleyen cron zamanlaması.
task	jobtask	Varsa, çalıştırma tarafından gerçekleştirilen görev.
cluster_spec	ClusterSpec	Bu çalıştırma oluşturulduğunda işin küme belirtiminin anlık görüntüsü.
cluster_instance	ClusterInstance	Bu çalıştırma için kullanılan küme. Çalıştırma yeni bir küme kullanacak şekilde belirtilirse, İşler hizmeti çalıştırma için bir küme istedikten sonra bu alan ayarlanır.
overriding_parameters	RunParameters	Bu çalıştırma için kullanılan parametreler.
start_time	INT64	Bu çalıştırmanın dönem milisaniye cinsinden başlatıldığı saat (1/1/1970 UTC'den bu yana milisaniye). Bu, iş görevinin yürütülmeye başladığı zaman olmayabilir; örneğin, iş yeni bir kümede çalışacak şekilde zamanlanmışsa, küme oluşturma çağrısının düzenlenme zamanıdır.
end_time	INT64	Bu çalıştırmanın dönem milisaniye (1/1/1970 UTC'den bu yana milisaniye) sona erdiği saat. İş çalışmaya devam ediyorsa bu alan 0 olarak ayarlanır.
setup_duration	INT64	Kümeyi ayarlamak için geçen milisaniye cinsinden süre. Yeni kümelerde çalışan çalıştırmalar için bu, küme oluşturma zamanıdır, mevcut kümelerde bu kez çalıştırılacak çalıştırmalar için çok kısa olmalıdır. Çalıştırmanın toplam süresi, öğesinin setup_durationtoplamıdır. execution_durationve .cleanup_duration Çok setup_duration görevli iş çalıştırmaları için alan 0 olarak ayarlanır. Birden çok görevli bir iş çalıştırmasının toplam süresi, run_duration alan.
execution_duration	INT64	Tamamlanana, başarısız olana, zaman aşımına uğradıklarında, iptal edilene veya beklenmeyen bir hatayla karşılaşana kadar JAR veya not defterindeki komutları yürütmek için geçen milisaniye cinsinden süre. Çalıştırmanın setup_durationtoplam süresi , execution_durationve cleanup_duration. Çok execution_duration görevli iş çalıştırmaları için alan 0 olarak ayarlanır. Birden çok görevli bir iş çalıştırmasının toplam süresi alanın değeridir run_duration .
cleanup_duration	INT64	Kümeyi sonlandırmak ve ilişkili yapıtları temizlemek için geçen milisaniye cinsinden süre. Çalıştırmanın toplam süresi , execution_durationve toplam süresidir.setup_durationcleanup_duration Çok cleanup_duration görevli iş çalıştırmaları için alan 0 olarak ayarlanır. Birden çok görevli bir iş çalıştırmasının toplam süresi alanın değeridir run_duration .
run_duration	INT64	milisaniye cinsinden işin çalıştırılmasını ve tüm onarımlarının bitimini aldı. Bu alan yalnızca çok görevli iş çalıştırmaları için ayarlanır, görev çalıştırmaları için ayarlanmaz. Görev çalıştırmasının süresi, setup_duration, execution_durationve .cleanup_duration
trigger	TriggerType	Bu çalıştırmayı tetikleyen tetikleyici türü.
creator_user_name	STRING	Oluşturucu kullanıcı adı. Kullanıcı silinmişse bu alan yanıta dahil edilmeyecektir
run_page_url	STRING	Çalıştırmanın ayrıntı sayfasının URL'si.

Dışarı aktarmayı çalıştırır

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/export	GET

İş çalıştırma görevini dışarı aktarın ve alın.

Not

Yalnızca not defteri çalıştırmaları HTML biçiminde dışarı aktarılabilir. Diğer türlerdeki çalıştırmalar dışarı aktarılamaz.

Örnek

İste

curl --netrc --request GET \
'https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/export?run_id=<run-id>' \
| jq .

Veya:

curl --netrc --get \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/export \
--data run_id=<run-id> \
| jq .

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• <run-id> çalıştırma kimliğiyle, örneğin 123.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Response

{
  "views": [ {
    "content": "<!DOCTYPE html><html><head>Head</head><body>Body</body></html>",
    "name": "my-notebook",
    "type": "NOTEBOOK"
  } ]
}

JSON yanıtından HTML not defterini ayıklamak için bu Python betiğini indirip çalıştırın.

Not

Nesnedeki __DATABRICKS_NOTEBOOK_MODEL not defteri gövdesi kodlanmış.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
run_id	INT64	Çalıştırmanın kurallı tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.
views_to_export	ViewsToExport	Dışarı aktarılan görünümler (KOD, PANOLAR veya TÜMÜ). Varsayılan olarak CODE'a sahiptir.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
views	ViewItem dizisi	Dışarı aktarılan içerik HTML biçimindedir (her görünüm öğesi için bir tane).

İptal çalıştırmaları

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/cancel	POST

bir iş çalıştırmayı iptal etme. Çalıştırma zaman uyumsuz olarak iptal edildiğinden, bu istek tamamlandığında çalıştırma hala çalışıyor olabilir. Çalıştırma kısa süre sonra sonlandırılacaktır. Çalıştırma zaten bir terminaldeyse life_cycle_state, bu yöntem işlem yapılmaz.

Bu uç nokta, parametrenin run_id geçerli olduğunu doğrular ve geçersiz parametreler için HTTP durum kodu 400 döndürür.

Örnek

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/cancel \
--data '{ "run_id": <run-id> }'

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• <run-id> çalıştırma kimliğiyle, örneğin 123.

Bu örnekte bir .netrc dosyası kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
run_id	INT64	İptal edilen çalıştırmanın kurallı tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.

Çalıştırmalar tümünü iptal eder

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/cancel-all	POST

İşin tüm etkin çalıştırmalarını iptal etme. Çalıştırma zaman uyumsuz olarak iptal edildiğinden, yeni çalıştırmaların başlatılmasını engellemez.

Bu uç nokta, parametrenin job_id geçerli olduğunu doğrular ve geçersiz parametreler için HTTP durum kodu 400 döndürür.

Örnek

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/cancel-all \
--data '{ "job_id": <job-id> }'

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• <job-id> örneğin, 123işin kimliğiyle.

Bu örnekte bir .netrc dosyası kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Tüm çalıştırmalarını iptal etmek için işin kurallı tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.

Çalıştırmalar çıktıyı alır

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/get-output	GET

Tek bir görev çalıştırmasının çıktısını ve meta verilerini alın. Bir not defteri görevi dbutils.notebook.exit() çağrısı aracılığıyla bir değer döndürdüğünde, bu değeri almak için bu uç noktayı kullanabilirsiniz. Azure Databricks bu API'yi çıkışın ilk 5 MB'ını döndürecek şekilde kısıtlar. Daha büyük bir sonuç döndürmek için iş sonuçlarını bir bulut depolama hizmetinde depolayabilirsiniz.

Bu uç nokta, parametrenin run_id geçerli olduğunu doğrular ve geçersiz parametreler için HTTP durum kodu 400 döndürür.

Çalıştırmalar 60 gün sonra otomatik olarak kaldırılır. Bunlara 60 günden fazla başvurmak istiyorsanız, süresi dolmadan önce eski çalıştırma sonuçlarını kaydetmeniz gerekir. Kullanıcı arabirimini kullanarak dışarı aktarmak için bkz . İş çalıştırma sonuçlarını dışarı aktarma. İşler API'sini kullanarak dışarı aktarmak için bkz . Dışarı aktarmayı çalıştırma.

Örnek

İste

curl --netrc --request GET \
'https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/get-output?run_id=<run-id>' \
| jq .

Veya:

curl --netrc --get \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/get-output \
--data run_id=<run-id> \
| jq .

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• <run-id> çalıştırma kimliğiyle, örneğin 123.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Response

{
  "metadata": {
    "job_id": 1,
    "run_id": 452,
    "number_in_job": 5,
    "state": {
      "life_cycle_state": "TERMINATED",
      "result_state": "SUCCESS",
      "state_message": ""
    },
    "task": {
      "notebook_task": {
        "notebook_path": "/Users/someone@example.com/my-notebook"
      }
    },
    "cluster_spec": {
      "existing_cluster_id": "1201-my-cluster"
    },
    "cluster_instance": {
      "cluster_id": "1201-my-cluster",
      "spark_context_id": "1102398-spark-context-id"
    },
    "overriding_parameters": {
      "jar_params": ["param1", "param2"]
    },
    "start_time": 1457570074236,
    "setup_duration": 259754,
    "execution_duration": 3589020,
    "cleanup_duration": 31038,
    "run_duration": 3879812,
    "trigger": "PERIODIC"
  },
  "notebook_output": {
    "result": "the maybe truncated string passed to dbutils.notebook.exit()"
  }
}

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
run_id	INT64	Çalıştırmanın kurallı tanımlayıcısı. Mulitple görevleri olan bir iş için bu, bir görev çalıştırmasının görevidir run_id . Bkz . Çalıştırmalar çıktıyı alır. Bu alan gereklidir.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
notebook_output VEYA error	NotebookOutput OR STRING	notebook_output, varsa not defteri görevinin çıktısı. Çağırmadan sonlandıran (başarıyla veya hatayla) bir not defteri görevi dbutils.notebook.exit() boş bir çıkışa sahip olduğu kabul edilir. Bu alan ayarlanır, ancak sonuç değeri boş olur. Hata oluşursa, çıkışın neden kullanılamadığını belirten bir hata iletisi. İleti yapılandırılmamış ve tam biçimi değiştirilebilir.
metadata	Çalıştır	Çıktısı dışında çalıştırmanın tüm ayrıntıları.

Silmeyi çalıştırır

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/delete	POST

Etkin olmayan bir çalıştırmayı silin. Çalıştırma etkinse bir hata döndürür.

Örnek

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/delete \
--data '{ "run_id": <run-id> }'

Değiştirme:

• <databricks-instance>örneğin, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.netAzure Databricks çalışma alanı örneği adıyla.
• <run-id> çalıştırma kimliğiyle, örneğin 123.

Bu örnekte bir .netrc dosyası kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
run_id	INT64	Meta verilerin alınabileceği çalıştırmanın kurallı tanımlayıcısı.

Veri yapıları

Bu bölümde:

• ABFSSStorageInfo
• Otomatik Ölçeklendirme
• AzureAttributes
• AzureAvailability
• ClusterInstance
• ClusterLogConf
• ClusterSpec
• ClusterTag
• CronSchedule
• DbfsStorageInfo
• FileStorageInfo
• InitScriptInfo
• İş
• JobEmailNotifications
• JobNotificationSettings
• İşAyarları
• jobtask
• İşlerHealthRule
• İşlerHealthRules
• Kütüphane
• MavenLibrary
• NewCluster
• NotebookOutput
• NotebookTask
• ParamPair
• PipelineTask
• PythonPyPiLibrary
• RCranLibrary
• Çalıştır
• RunJobTask
• RunLifeCycleState
• RunParameters
• RunResultState
• RunState
• SparkConfPair
• SparkEnvPair
• SparkJarTask
• SparkPythonTask
• SparkSubmitTask
• TriggerType
• ViewItem
• ViewType
• ViewsToExport
• Web Kancası
• Web KancasıNotifications
• WorkspaceStorageInfo

ABFSSStorageInfo

Azure Data Lake Storage (ADLS) depolama bilgileri.

Alan Adı	Type	Açıklama
destination	STRING	Dosya hedefi. Örnek: abfss://...

Otomatik Ölçeklendirme

Küme çalışanlarının en az ve en fazla sayısını tanımlayan aralık.

Alan Adı	Type	Açıklama
min_workers	INT32	Az kullanıldığında kümenin ölçeğini azaltabileceği en az çalışan sayısı. Ayrıca, kümenin oluşturulduktan sonra sahip olacağı ilk çalışan sayısıdır.
max_workers	INT32	Aşırı yüklendiğinde kümenin ölçeğini artırabileceği en fazla çalışan sayısı. max_workers kesinlikle min_workers büyük olmalıdır.

AzureAttributes

Azure ile ilgili küme oluşturma sırasında ayarlanan öznitelikler.

Alan Adı	Type	Açıklama
first_on_demand	INT32	Kümenin ilk first_on_demand düğümleri isteğe bağlı örneklere yerleştirilir. Bu değer 0'dan büyük olmalıdır, aksi halde küme oluşturma doğrulaması başarısız olur. Bu değer geçerli küme boyutundan büyük veya buna eşitse, tüm düğümler isteğe bağlı örneklere yerleştirilir. Bu değer geçerli küme boyutundan küçükse düğümler first_on_demand isteğe bağlı örneklere, kalanlar ise kullanılabilirlik örneklerine yerleştirilir. Bu değer küme boyutunu etkilemez ve kümenin ömrü boyunca kapatılamaz.
availability	AzureAvailability	Kullanılabilirlik türü, sonraki düğümlerden sonra first_on_demand gelen tüm düğümler için kullanılır.
spot_bid_max_price	DOUBLE	Azure spot örnekleri için kullanılan maksimum teklif fiyatı. Bunu geçerli spot fiyattan büyük veya buna eşit olarak ayarlayabilirsiniz. Ayrıca, örneğin fiyat temelinde çıkarılamayacağını belirten -1 (varsayılan) olarak da ayarlayabilirsiniz. Örneğin fiyatı, spot örneklerin geçerli fiyatı veya standart bir örneğin fiyatı olacaktır. Azure portalında geçmiş fiyatlandırma ve çıkarma oranlarını görüntüleyebilirsiniz.

AzureAvailability

Azure örneği kullanılabilirlik türü davranışı.

Type	Açıklama
SPOT_AZURE	Spot örnekleri kullanın.
ON_DEMAND_AZURE	İsteğe bağlı örnekleri kullanın.
SPOT_WITH_FALLBACK_AZURE	Tercihen spot örnekleri kullanın, ancak spot örnekler alınamazsa (örneğin, Azure spot fiyatları çok yüksekse veya kota dışındaysa) isteğe bağlı örneklere geri dönün. Havuz kullanılabilirliği için geçerli değildir.

ClusterInstance

Bir çalıştırma tarafından kullanılan küme ve Spark bağlamı için tanımlayıcılar. Bu iki değer birlikte tüm zaman boyunca bir yürütme bağlamı tanımlar.

Alan Adı	Type	Açıklama
cluster_id	STRING	Çalıştırma tarafından kullanılan kümenin kurallı tanımlayıcısı. Bu alan, mevcut kümelerdeki çalıştırmalar için her zaman kullanılabilir. Yeni kümelerdeki çalıştırmalar için, küme oluşturulduktan sonra kullanılabilir duruma gelir. Bu değer, adresine göz atarak günlükleri görüntülemek için /#setting/sparkui/$cluster_id/driver-logskullanılabilir. Çalıştırma tamamlandıktan sonra günlükler kullanılabilir olmaya devam eder. Tanımlayıcı henüz kullanılamıyorsa yanıt bu alanı içermez.
spark_context_id	STRING	Çalıştırma tarafından kullanılan Spark bağlamı için kurallı tanımlayıcı. Çalıştırma yürütmeye başladıktan sonra bu alan doldurulur. Bu değer, adresine göz atarak Spark kullanıcı arabirimini görüntülemek için /#setting/sparkui/$cluster_id/$spark_context_idkullanılabilir. Spark kullanıcı arabirimi, çalıştırma tamamlandıktan sonra kullanılabilir olmaya devam edecektir. Tanımlayıcı henüz kullanılamıyorsa yanıt bu alanı içermez.

ClusterLogConf

Küme günlüğünün yolu.

Alan Adı	Type	Açıklama
dbfs	DbfsStorageInfo	Küme günlüğünün DBFS konumu. Hedef sağlanmalıdır. Örneğin, { "dbfs" : { "destination" : "dbfs:/home/cluster_log" } }

ClusterSpec

Önemli

• Yeni bir iş kümesinde bir iş çalıştırdığınızda, iş İşler İşlem fiyatlandırmasına tabi İşler İşlem (otomatik) iş yükü olarak değerlendirilir.
• Var olan bir çok amaçlı kümede bir iş çalıştırdığınızda, bu iş, Tüm Amaçlı İşlem fiyatlandırmasına tabi olan Bir Çok Amaçlı İşlem (etkileşimli) iş yükü olarak değerlendirilir.

Alan Adı	Type	Açıklama
existing_cluster_id VEYA new_cluster	STRING OR NewCluster	existing_cluster_id, bu işin tüm çalıştırmaları için kullanılacak mevcut kümenin kimliği. Mevcut bir kümede işleri çalıştırırken yanıt vermeyi durdurursa kümeyi el ile yeniden başlatmanız gerekebilir. Daha fazla güvenilirlik için yeni kümelerde iş çalıştırmanızı öneririz. new_cluster, her çalıştırma için oluşturulacak bir kümenin açıklaması. PipelineTask belirtilmesi durumunda bu alan boş olabilir.
libraries	Kitaplık dizisi	İşi yürütecek kümeye yüklenecek kitaplıkların isteğe bağlı listesi. Varsayılan değer boş bir listedir.

ClusterTag

Küme etiketi tanımı.

Type	Açıklama
STRING	Etiketin anahtarı. Anahtar: * 1 ile 512 karakter uzunluğunda olmalıdır * Karakterlerden hiçbirini içermez <>%*&+?\\/ * , microsoftveya ile azurebaşlamazwindows
STRING	Etiketin değeri. Değer uzunluğu 256 UTF-8 karakterden küçük veya buna eşit olmalıdır.

CronSchedule

Alan Adı	Type	Açıklama
quartz_cron_expression	STRING	Bir işin zamanlamasını açıklayan Quartz söz dizimini kullanan cron ifadesi. Ayrıntılar için bkz . Cron Tetikleyicisi . Bu alan gereklidir.
timezone_id	STRING	Java saat dilimi kimliği. Bir işin zamanlaması bu saat dilimine göre çözümlenecektir. Ayrıntılar için bkz . Java TimeZone . Bu alan gereklidir.
pause_status	STRING	Bu zamanlamanın duraklatılıp duraklatılmadığını belirtin. "DURAKLATILDI" veya "KULLANILAMADI".

DbfsStorageInfo

DBFS depolama bilgileri.

Alan Adı	Type	Açıklama
destination	STRING	DBFS hedefi. Örnek: dbfs:/my/path

FileStorageInfo

Dosya depolama bilgileri.

Not

Bu konum türü yalnızca Databricks Container Services kullanılarak ayarlanan kümeler için kullanılabilir.

Alan Adı	Type	Açıklama
destination	STRING	Dosya hedefi. Örnek: file:/my/file.sh

InitScriptInfo

Bir başlatma betiğinin yolu.

Databricks Container Services ile init betiklerini kullanma yönergeleri için bkz. Init betiği kullanma.

Not

Dosya depolama türü (alan adı: file) yalnızca Databricks Container Services kullanılarak ayarlanan kümeler için kullanılabilir. Bkz. FileStorageInfo.

Alan Adı	Type	Açıklama
workspace VEYA dbfs (kullanım dışı) VEYA abfss	WorkspaceStorageInfo DbfsStorageInfo (kullanım dışı) ABFSSStorageInfo	init betiğinin çalışma alanı konumu. Hedef sağlanmalıdır. Örneğin, { "workspace" : { "destination" : "/Users/someone@domain.com/init_script.sh" } } (Kullanım dışı) Init betiğinin DBFS konumu. Hedef sağlanmalıdır. Örneğin, { "dbfs" : { "destination" : "dbfs:/home/init_script" } } Init betiğinin Azure Data Lake Storage (ADLS) konumu. Hedef sağlanmalıdır. Örneğin { "abfss": { "destination" : "abfss://..." } }

İş

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Bu işin kurallı tanımlayıcısı.
creator_user_name	STRING	Oluşturucu kullanıcı adı. Kullanıcı zaten silinmişse bu alan yanıta dahil edilmeyecektir.
run_as	STRING	İşin çalıştırılacağı kullanıcı adı. run_as geçerli iş ayarlarını temel alır ve iş erişim denetimi devre dışı bırakılırsa işin oluşturucusu veya is_owner iş erişim denetimi etkinse izin olarak ayarlanır.
settings	İşAyarları	Bu işin ayarları ve tüm çalıştırmaları. Bu ayarlar yöntemi kullanılarak resetJob güncelleştirilebilir.
created_time	INT64	Bu işin dönem milisaniye cinsinden oluşturulduğu saat (1/1/1970 UTC'den bu yana milisaniye).

JobEmailNotifications

Önemli

on_start, on_success ve on_failure alanları yalnızca Latin karakterleri (ASCII karakter kümesi) kabul edecektir. ASCII olmayan karakterler kullanıldığında hata döndürülecektir. Geçersiz, ASCII olmayan karakterlere örnek olarak Çince, Japonca kanjiler ve emojiler verilebilir.

Alan Adı	Type	Açıklama
on_start	Bir dizi STRING	Çalıştırma başladığında bildirilecek e-posta adreslerinin listesi. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez.
on_success	Bir dizi STRING	Bir çalıştırma başarıyla tamamlandığında bildirilecek e-posta adreslerinin listesi. Ve ile TERMINATED life_cycle_state SUCCESSFUL result_statebiterse çalıştırmanın başarıyla tamamlandığı kabul edilir. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez.
on_failure	Bir dizi STRING	Bir çalıştırma başarısız olduğunda bildirilecek e-posta adreslerinin listesi. Bir çalıştırma, bir ile biterse başarısız bir şekilde tamamlanmış olarak kabul edilir INTERNAL_ERROR life_cycle_state veya bir SKIPPED, FAILEDveya TIMED_OUT result_state. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında bu belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez.
on_duration_warning_threshold_exceeded	Bir dizi STRING	Bir çalıştırmanın süresi alandaki ölçüm için belirtilen eşiği aştığında bildirilecek e-posta adreslerinin RUN_DURATION_SECONDS health listesi. İşin alanında ölçüm için RUN_DURATION_SECONDS hiçbir kural belirtilmezse health bildirimler gönderilmez.
no_alert_for_skipped_runs	BOOL	True ise, çalıştırma atlanırsa içinde on_failure belirtilen alıcılara e-posta göndermeyin.

Alan Adı	Type	Açıklama
on_start	Web Kancası dizisi	Çalıştırma başladığında bildirilecek sistem hedeflerinin isteğe bağlı listesi. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez. Özellik için on_start en fazla 3 hedef belirtilebilir.
on_success	Web Kancası dizisi	Bir çalıştırma başarıyla tamamlandığında bildirilecek isteğe bağlı sistem hedeflerinin listesi. Ve ile TERMINATED life_cycle_state SUCCESSFUL result_statebiterse çalıştırmanın başarıyla tamamlandığı kabul edilir. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez. Özellik için on_success en fazla 3 hedef belirtilebilir.
on_failure	Web Kancası dizisi	Bir çalıştırma başarısız olduğunda bildirilecek isteğe bağlı sistem hedeflerinin listesi. Bir çalıştırma, bir ile biterse başarısız bir şekilde tamamlanmış olarak kabul edilir INTERNAL_ERROR life_cycle_state veya bir SKIPPED, FAILEDveya TIMED_OUT result_state. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında bu belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez. Özellik için on_failure en fazla 3 hedef belirtilebilir.
on_duration_warning_threshold_exceeded	Web Kancası dizisi	Bir çalıştırmanın süresi alandaki ölçüm health için RUN_DURATION_SECONDS belirtilen eşiği aştığında bildirilecek isteğe bağlı bir sistem hedefleri listesi. Özellik için on_duration_warning_threshold_exceeded en fazla 3 hedef belirtilebilir.

JobNotificationSettings

Alan Adı	Type	Açıklama
no_alert_for_skipped_runs	BOOL	True ise, çalıştırma atlanırsa içinde on_failure belirtilen alıcılara bildirim göndermeyin.
no_alert_for_canceled_runs	BOOL	True ise, çalıştırma iptal edilirse içinde on_failure belirtilen alıcılara bildirim göndermeyin.
alert_on_last_attempt	BOOL	True ise, yeniden denenen çalıştırmalar için içinde on_start belirtilen alıcılara bildirim göndermeyin ve çalıştırmanın son yeniden denemesine kadar içinde on_failure belirtilen alıcılara bildirim göndermeyin.

İşAyarları

Önemli

• Yeni bir iş kümesinde bir iş çalıştırdığınızda, iş İşler İşlem fiyatlandırmasına tabi İşler İşlem (otomatik) iş yükü olarak değerlendirilir.
• Var olan bir çok amaçlı kümede bir iş çalıştırdığınızda, bu iş, Tüm Amaçlı İşlem fiyatlandırmasına tabi olan Bir Çok Amaçlı İşlem (etkileşimli) iş yükü olarak değerlendirilir.

bir işin ayarları. Bu ayarlar yöntemi kullanılarak resetJob güncelleştirilebilir.

Alan Adı	Type	Açıklama
existing_cluster_id VEYA new_cluster	STRING OR NewCluster	existing_cluster_id, bu işin tüm çalıştırmaları için kullanılacak mevcut kümenin kimliği. Mevcut bir kümede işleri çalıştırırken yanıt vermeyi durdurursa kümeyi el ile yeniden başlatmanız gerekebilir. Daha fazla güvenilirlik için yeni kümelerde iş çalıştırmanızı öneririz. new_cluster, her çalıştırma için oluşturulacak bir kümenin açıklaması. PipelineTask belirtilmesi durumunda bu alan boş olabilir.
notebook_taskVEYA VEYA spark_jar_task spark_python_taskVEYA VEYA spark_submit_task pipeline_task VEYA run_job_task	NotebookTask VEYA SparkJarTask VEYA SparkPythonTask VEYA SparkSubmitTask VEYA PipelineTask VEYA RunJobTask	notebook_task, bu işin bir not defteri çalıştırması gerektiğini gösterir. Bu alan spark_jar_task ile birlikte belirtilmeyebilir. spark_jar_task, bu işin bir JAR çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_python_task, bu işin bir Python dosyası çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_submit_task, bu işin Spark gönderme betiği tarafından başlatılması gerektiğini gösterir. pipeline_task, bu işin bir Delta Live Tables işlem hattı çalıştırması gerektiğini gösterir. run_job_task, bu işin başka bir iş çalıştırması gerektiğini gösterir.
name	STRING	İş için isteğe bağlı bir ad. Varsayılan değer şudur: Untitled.
libraries	Kitaplık dizisi	İşi yürütecek kümeye yüklenecek kitaplıkların isteğe bağlı listesi. Varsayılan değer boş bir listedir.
email_notifications	JobEmailNotifications	Bu işin çalıştırmaları başladığında veya tamamlandığında ve bu iş silindiğinde bildirim alacak isteğe bağlı bir e-posta adresleri kümesi. Varsayılan davranış, herhangi bir e-posta göndermemektir.
webhook_notifications	Web KancasıNotifications	Bu işin çalıştırmaları başladığında, tamamlandığında veya başarısız olduğunda bildirim almak için isteğe bağlı bir sistem hedefleri kümesi.
notification_settings	JobNotificationSettings	Bu iş için ve'nin webhook_notifications her birine email_notifications bildirim gönderirken kullanılan isteğe bağlı bildirim ayarları.
timeout_seconds	INT32	Bu işin her çalıştırmasına isteğe bağlı bir zaman aşımı uygulanır. Varsayılan davranış, zaman aşımı olmamasıdır.
max_retries	INT32	Başarısız bir çalıştırmayı yeniden denemenin isteğe bağlı en fazla sayısı. Bir çalıştırmanın result_state veya FAILED INTERNAL_ERROR life_cycle_state. -1 değeri süresiz olarak yeniden deneme, 0 değeri ise hiçbir zaman yeniden deneme anlamına gelir. Varsayılan davranış, hiçbir zaman yeniden denememektir.
min_retry_interval_millis	INT32	Girişimler arasında milisaniye cinsinden isteğe bağlı en düşük aralık. Varsayılan davranış başarısız çalıştırmaların hemen yeniden denenmiş olmasıdır.
retry_on_timeout	BOOL	Bir işin zaman aşımına uğradıklarında yeniden denenip denenmeyeceğini belirtmek için isteğe bağlı bir ilke. Varsayılan davranış, zaman aşımında yeniden denememektir.
schedule	CronSchedule	Bu iş için isteğe bağlı bir düzenli zamanlama. Varsayılan davranış, işin yalnızca İşler kullanıcı arabiriminde "Şimdi Çalıştır" seçeneğine tıklayarak veya bir API isteği göndererek tetiklendiğinde çalışmasıdır runNow.
max_concurrent_runs	INT32	İşin isteğe bağlı izin verilen en fazla eşzamanlı çalıştırma sayısı. Aynı işin birden çok çalıştırmasını eşzamanlı olarak yürütebilmek istiyorsanız bu değeri ayarlayın. Bu, örneğin işinizi sık sık tetikleyip ardışık çalıştırmaların birbiriyle çakışmasına izin vermek veya giriş parametrelerine göre farklı birden çok çalıştırma tetiklemeniz durumunda yararlı olur. Bu ayar yalnızca yeni çalıştırmaları etkiler. Örneğin, işin eşzamanlılığının 4 olduğunu ve 4 eşzamanlı etkin çalıştırma olduğunu varsayalım. Ardından eşzamanlılık 3 olarak ayarlıysa etkin çalıştırmaların hiçbiri sonlandırılamaz. Ancak, bundan sonra, 3'ten az etkin çalıştırma olmadığı sürece yeni çalıştırmalar atlanır. Bu değer 1000'i aşamaz. Bu değerin 0 olarak ayarlanması tüm yeni çalıştırmaların atlanmasına neden olur. Varsayılan davranış, yalnızca 1 eşzamanlı çalıştırmaya izin vermektir.
health	İşlerHealthRules	İş için tanımlanan isteğe bağlı bir sistem durumu kuralları kümesi.

jobtask

Alan Adı	Type	Açıklama
notebook_taskVEYA VEYA spark_jar_task spark_python_taskVEYA VEYA spark_submit_task pipeline_task VEYA run_job_task	NotebookTask VEYA SparkJarTask VEYA SparkPythonTask VEYA SparkSubmitTask VEYA PipelineTask VEYA RunJobTask	notebook_task, bu işin bir not defteri çalıştırması gerektiğini gösterir. Bu alan spark_jar_task ile birlikte belirtilmeyebilir. spark_jar_task, bu işin bir JAR çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_python_task, bu işin bir Python dosyası çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_submit_task, bu işin Spark gönderme betiği tarafından başlatılması gerektiğini gösterir. pipeline_task, bu işin bir Delta Live Tables işlem hattı çalıştırması gerektiğini gösterir. run_job_task, bu işin başka bir iş çalıştırması gerektiğini gösterir.

İşlerHealthRule

Alan Adı	Type	Açıklama
metric	STRING	Belirli bir sistem durumu kuralı için değerlendirilen sistem durumu ölçümünü belirtir. Geçerli değerler şunlardır: RUN_DURATION_SECONDS.
operator	STRING	Sistem durumu ölçüm değerini belirtilen eşikle karşılaştırmak için kullanılan işleci belirtir. Geçerli değerler şunlardır: GREATER_THAN.
value	INT32	Sistem durumu kuralına uymak için sistem durumu ölçümünü karşılaması gereken eşik değerini belirtir.

İşlerHealthRules

Alan Adı	Type	Açıklama
rules	JobsHealthRule dizisi	bir iş için tanımlanabilen isteğe bağlı bir sistem durumu kuralları kümesi.

Kütüphane

Alan Adı	Type	Açıklama
jarVEYA egg VEYA whl pypiVEYA VEYA mavencran	STRINGVEYA STRING VEYA STRING PYTHONPyPiLibrary VEYA MavenLibrary VEYA RCranLibrary	Jar ise, JAR'ın URI'sinin yüklenmesi gerekir. DBFS ve ADLS (abfss) URI'leri desteklenir. Örneğin: { "jar": "dbfs:/mnt/databricks/library.jar" } veya { "jar": "abfss://<container-path>/library.jar" }. ADLS kullanılıyorsa, kümenin kitaplıkta okuma erişimi olduğundan emin olun. Yumurta ise, yüklenecek yumurtanın URI'sini. DBFS ve ADLS URL'leri desteklenir. Örneğin: { "egg": "dbfs:/my/egg" } veya { "egg": "abfss://<container-path>/egg" }. Whl ise, yüklenecek veya sıkıştırılmış wheels URI'sini wheel seçin. DBFS ve ADLS URL'leri desteklenir. Örneğin: { "whl": "dbfs:/my/whl" } veya { "whl": "abfss://<container-path>/whl" }. ADLS kullanılıyorsa, kümenin kitaplıkta okuma erişimi olduğundan emin olun. wheel Ayrıca dosya adının doğru kuralı kullanması gerekir. Sıkıştırılmış wheels yükleme yapılacaksa, dosya adı soneki olmalıdır .wheelhouse.zip. Pypi ise, yüklenecek bir PyPI kitaplığının belirtimi. Alanı belirtmek repo isteğe bağlıdır ve belirtilmezse varsayılan pip dizini kullanılır. Örneğin: { "package": "simplejson", "repo": "https://my-repo.com" } Maven ise, yüklenecek bir Maven kitaplığının belirtimi. Örneğin: { "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2" } Cran ise, yüklenecek CRAN kitaplığının belirtimi.

MavenLibrary

Alan Adı	Type	Açıklama
coordinates	STRING	Gradle stili Maven koordinatları. Örneğin: org.jsoup:jsoup:1.7.2. Bu alan gereklidir.
repo	STRING	Maven paketinin yükleneceği Maven deposu. Atlanırsa, hem Maven Merkezi Deposu hem de Spark Paketleri aranır.
exclusions	Bir dizi STRING	Dışlanması gereken bağımlılıkların listesi. Örneğin: ["slf4j:slf4j", "*:hadoop-client"]. Maven bağımlılık dışlamaları: https://maven.apache.org/guides/introduction/introduction-to-optional-and-excludes-dependencies.html.

NewCluster

Alan Adı	Type	Açıklama
num_workers VEYA autoscale	INT32 VEYA Otomatik Ölçeklendirme	num_workers, bu kümenin sahip olması gereken çalışan düğümlerinin sayısı. Kümede toplam num_workers + 1 Spark düğümü için bir Spark sürücüsü ve num_workers yürütücüleri vardır. Not: Bir kümenin özelliklerini okurken, bu alan gerçek geçerli çalışan sayısı yerine istenen çalışan sayısını yansıtır. Örneğin, bir küme 5 ila 10 çalışandan yeniden boyutlandırılırsa, bu alan hemen 10 çalışanın hedef boyutunu yansıtacak şekilde güncelleştirilir, ancak spark_info listelenen çalışanlar yeni düğümler sağlandıkça kademeli olarak 5'ten 10'a çıkar. Otomatik ölçeklendirme ise, yüke göre kümelerin ölçeğini otomatik olarak büyütmek ve küçültmek için gerekli parametreler.
spark_version	STRING	Kümenin Spark sürümü. Kullanılabilir Spark sürümlerinin listesi GET 2.0/clusters/spark-versions çağrısı kullanılarak alınabilir. Bu alan gereklidir.
spark_conf	SparkConfPair	İsteğe bağlı, kullanıcı tarafından belirtilen Spark yapılandırma anahtarı-değer çiftleri kümesini içeren bir nesne. Ayrıca sürücüye ve yürütücülere ek JVM seçeneklerinden oluşan bir dize geçirebilirsiniz: spark.driver.extraJavaOptions ve spark.executor.extraJavaOptions sırasıyla. Örnek Spark konfederasyonları: {"spark.speculation": true, "spark.streaming.ui.retainedBatches": 5} veya {"spark.driver.extraJavaOptions": "-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails"}
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 Get 2.0/clusters/list-node-types çağrısı kullanılarak kullanılabilir düğüm türlerinin listesi alınabilir. Bu alan, instance_pool_id alan veya düğüm türü kimliğini veya örnek havuzu kimliğini belirten bir küme ilkesi gereklidir.
driver_node_type_id	STRING	Spark sürücüsünün düğüm türü. Bu alan isteğe bağlıdır; ayarlanmamışsa, sürücü düğümü türü yukarıda tanımlanan değerle aynı şekilde node_type_id ayarlanır.
custom_tags	ClusterTag	Küme kaynakları için bir etiket kümesi içeren nesne. Databricks, default_tags ek olarak tüm küme kaynaklarını (VM'ler gibi) bu etiketlerle etiketler. Not: * Etiketler, işlem için iyileştirilmiş ve bellek için iyileştirilmiş gibi eski düğüm türlerinde desteklenmez * Databricks en fazla 45 özel etikete izin verir
cluster_log_conf	ClusterLogConf	Spark günlüklerini uzun vadeli bir depolama hedefine teslim etme yapılandırması. Bir küme için yalnızca bir hedef belirtilebilir. Konfederasyon verilirse, günlükler her 5 minshedefine teslim edilir. Sürücü günlüklerinin hedefi olurken <destination>/<cluster-id>/driveryürütücü günlüklerinin hedefi olur <destination>/<cluster-id>/executor.
init_scripts	InitScriptInfo dizisi	Başlatma betiklerini depolama yapılandırması. Herhangi bir sayıda betik belirtilebilir. Betikler, sağlanan sırayla sırayla yürütülür. belirtilirse cluster_log_conf , init betik günlükleri adresine gönderilir <destination>/<cluster-id>/init_scripts.
spark_env_vars	SparkEnvPair	İsteğe bağlı, kullanıcı tarafından belirtilen ortam değişkeni anahtar-değer çiftleri kümesini içeren bir nesne. Formun anahtar-değer çifti (X,Y) olduğu gibi dışarı aktarılır (örneğin, export X='Y') sürücü ve işçileri başlatırken. Ek bir kümesi SPARK_DAEMON_JAVA_OPTSbelirtmek için, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi bu kümenin $SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS sonuna eklenmesini öneririz. Bu, databricks tarafından yönetilen tüm ortam değişkenlerinin de eklenmesini sağlar. Örnek Spark ortam değişkenleri: {"SPARK_WORKER_MEMORY": "28000m", "SPARK_LOCAL_DIRS": "/local_disk0"} veya {"SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS": "$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS -Dspark.shuffle.service.enabled=true"}
enable_elastic_disk	BOOL	Yerel DepolamaYı Otomatik Ölçeklendirme: Etkinleştirildiğinde, Spark çalışanlarının disk alanı azaldığında bu küme dinamik olarak ek disk alanı alır. Ayrıntılar için Yerel depolamayı otomatik ölçeklendirmeyi etkinleştirme bölümüne bakın.
driver_instance_pool_id	STRING	Sürücü düğümü için kullanılacak örnek havuzunun isteğe bağlı kimliği. ayrıca belirtmelisiniz instance_pool_id. Ayrıntılar için Örnek Havuzları API'sine bakın.
instance_pool_id	STRING	Küme düğümleri için kullanılacak örnek havuzunun isteğe bağlı kimliği. Varsa driver_instance_pool_id , instance_pool_id yalnızca çalışan düğümleri için kullanılır. Aksi takdirde, hem sürücü düğümü hem de çalışan düğümleri için kullanılır. Ayrıntılar için Örnek Havuzları API'sine bakın.

NotebookOutput

Alan Adı	Type	Açıklama
result	STRING	dbutils.notebook.exit() adresine geçirilen değer. Azure Databricks bu API'yi değerin ilk 1 MB'ını döndürecek şekilde kısıtlar. Daha büyük bir sonuç için işiniz sonuçları bir bulut depolama hizmetinde depolayabilir. Hiç çağrılmadıysa dbutils.notebook.exit() bu alan yok olur.
truncated	BOOLEAN	Sonucun kesilip kesilmediği.

NotebookTask

Tüm çıkış hücreleri 8 MB boyutuna tabidir. Bir hücrenin çıktısı daha büyük bir boyuta sahipse, çalıştırmanın geri kalanı iptal edilir ve çalıştırma başarısız olarak işaretlenir. Bu durumda, diğer hücrelerden gelen içerik çıktılarından bazıları da eksik olabilir.

Sınırı aşan hücreyi bulma konusunda yardıma ihtiyacınız varsa, not defterini çok amaçlı bir kümede çalıştırın ve bu not defteri otomatik kaydetme tekniğini kullanın.

Alan Adı	Type	Açıklama
notebook_path	STRING	Azure Databricks çalışma alanında çalıştırılacak not defterinin mutlak yolu. Bu yol eğik çizgiyle başlamalıdır. Bu alan gereklidir.
revision_timestamp	LONG	Not defterinin düzeltmesinin zaman damgası.
base_parameters	ParamPair haritası	Bu işin her çalıştırması için kullanılacak temel parametreler. Çalıştırma, belirtilen parametrelerle çağrısıyla run-now başlatılırsa, iki parametre eşlemesi birleştirilir. ve içinde base_parameters run-nowaynı anahtar belirtilirse, içindeki değer run-now kullanılır. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için İş çalıştırmalarıyla ilgili bağlamı geçir seçeneğini kullanın. Not defteri işin base_parameters veya run-now geçersiz kılma parametrelerinde belirtilmeyen bir parametre alırsa, not defterindeki varsayılan değer kullanılır. dbutils.widgets.get kullanarak bu parametreleri not defterinde alın.

ParamPair

Not defteri görevlerini çalıştıran işler için ad tabanlı parametreler.

Önemli

Bu veri yapısındaki alanlar yalnızca Latin karakterleri (ASCII karakter kümesi) kabul edecektir. ASCII olmayan karakterler kullanıldığında hata döndürülecektir. Geçersiz, ASCII olmayan karakterlere örnek olarak Çince, Japonca kanjiler ve emojiler verilebilir.

Type	Açıklama
STRING	Parametre adı. Değeri almak için dbutils.widgets.get adresine geçin.
STRING	Parametre değeri.

PipelineTask

Alan Adı	Type	Açıklama
pipeline_id	STRING	Yürütülecek Delta Live Tables işlem hattı görevinin tam adı.

PythonPyPiLibrary

Alan Adı	Type	Açıklama
package	STRING	Yüklenecek PyPI paketinin adı. İsteğe bağlı tam sürüm belirtimi de desteklenir. Örnekler: simplejson ve simplejson==3.8.0. Bu alan gereklidir.
repo	STRING	Paketin bulunabileceği depo. Belirtilmezse, varsayılan pip dizini kullanılır.

RCranLibrary

Alan Adı	Type	Açıklama
package	STRING	Yüklenecek CRAN paketinin adı. Bu alan gereklidir.
repo	STRING	Paketin bulunabileceği depo. Belirtilmezse, varsayılan CRAN deposu kullanılır.

Koşmak

Bir çalıştırmayla ilgili çıkışı dışındaki tüm bilgiler. Çıkış yöntemiyle getRunOutput ayrı olarak alınabilir.

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Bu çalıştırmayı içeren işin kurallı tanımlayıcısı.
run_id	INT64	Çalıştırmanın kurallı tanımlayıcısı. Bu kimlik, tüm işlerin tüm çalıştırmaları arasında benzersizdir.
creator_user_name	STRING	Oluşturucu kullanıcı adı. Kullanıcı zaten silinmişse bu alan yanıta dahil edilmeyecektir.
number_in_job	INT64	İşin tüm çalıştırmaları arasında bu çalıştırmanın sıra numarası. Bu değer 1'de başlar.
original_attempt_run_id	INT64	Bu çalıştırma önceki bir çalıştırma denemesinin yeniden denemesiyse, bu alan özgün denemenin run_id içerir; aksi takdirde, run_id aynıdır.
state	RunState	Çalıştırmanın sonuç ve yaşam döngüsü durumları.
schedule	CronSchedule	Düzenli zamanlayıcı tarafından tetiklendiyse bu çalıştırmayı tetikleyen cron zamanlaması.
task	jobtask	Varsa, çalıştırma tarafından gerçekleştirilen görev.
cluster_spec	ClusterSpec	Bu çalıştırma oluşturulduğunda işin küme belirtiminin anlık görüntüsü.
cluster_instance	ClusterInstance	Bu çalıştırma için kullanılan küme. Çalıştırma yeni bir küme kullanacak şekilde belirtilirse, İşler hizmeti çalıştırma için bir küme istedikten sonra bu alan ayarlanır.
overriding_parameters	RunParameters	Bu çalıştırma için kullanılan parametreler.
start_time	INT64	Bu çalıştırmanın dönem milisaniye cinsinden başlatıldığı saat (1/1/1970 UTC'den bu yana milisaniye). Bu, iş görevinin yürütülmeye başladığı zaman olmayabilir; örneğin, iş yeni bir kümede çalışacak şekilde zamanlanmışsa, küme oluşturma çağrısının düzenlenme zamanıdır.
setup_duration	INT64	Kümeyi milisaniye cinsinden ayarlamak için geçen süre. Yeni kümelerde çalışan çalıştırmalar için bu, küme oluşturma zamanıdır, mevcut kümelerde bu kez çalıştırılacak çalıştırmalar için çok kısa olmalıdır.
execution_duration	INT64	Tamamlanana, başarısız olana, zaman aşımına uğradıklarında, iptal edilene veya beklenmeyen bir hatayla karşılaşana kadar JAR veya not defterindeki komutları yürütmek için geçen milisaniye cinsinden süre.
cleanup_duration	INT64	Kümeyi sonlandırmak ve ilişkili yapıtları temizlemek için geçen milisaniye cinsinden süre. Çalıştırmanın toplam süresi setup_duration, execution_duration ve cleanup_duration toplamıdır.
end_time	INT64	Bu çalıştırmanın dönem milisaniye (1/1/1970 UTC'den bu yana milisaniye) sona erdiği saat. İş çalışmaya devam ediyorsa bu alan 0 olarak ayarlanır.
trigger	TriggerType	Bu çalıştırmayı tetikleyen tetikleyici türü.
run_name	STRING	Çalıştırma için isteğe bağlı bir ad. Varsayılan değer şudur: Untitled. UTF-8 kodlamasında izin verilen uzunluk üst sınırı 4096 bayttır.
run_page_url	STRING	Çalıştırmanın ayrıntı sayfasının URL'si.
run_type	STRING	Çalıştırmanın türü. * JOB_RUN - Normal iş çalıştırması. Şimdi çalıştır ile oluşturulan bir çalıştırma. * WORKFLOW_RUN - İş akışı çalıştırması. dbutils.notebook.run ile oluşturulan bir çalıştırma. * SUBMIT_RUN - Çalıştırmayı gönder. Şimdi çalıştır ile oluşturulan bir çalıştırma.
attempt_number	INT32	Tetiklenen bir iş çalıştırması için bu çalıştırma denemesinin sıra numarası. Çalıştırmanın ilk denemesinde 0 attempt_number vardır. İlk çalıştırma girişimi başarısız olursa ve işin yeniden deneme ilkesi (max_retries>0) varsa, sonraki çalıştırmalar özgün denemenin kimliği ve artımlı attempt_numberbir ile original_attempt_run_id oluşturulur. Çalıştırmalar yalnızca başarılı olana kadar yeniden denenür ve en büyük attempt_number değer işin değeriyle max_retries aynıdır.

RunJobTask

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT32	Çalıştırılacak işin benzersiz tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.

RunLifeCycleState

Çalıştırmanın yaşam döngüsü durumu. İzin verilen durum geçişleri şunlardır:

• QUEUED ->PENDING
• PENDING- ->RUNNING ->TERMINATING>TERMINATED
• PENDING ->SKIPPED
• PENDING ->INTERNAL_ERROR
• RUNNING ->INTERNAL_ERROR
• TERMINATING ->INTERNAL_ERROR

Durum	Açıklama
QUEUED	Çalıştırma tetiklendi ancak aşağıdaki sınırlardan birine ulaştığı için kuyruğa alındı: * Çalışma alanında en fazla eşzamanlı etkin çalıştırma sayısı. * Çalışma alanında en fazla eşzamanlı Run Job görev çalıştırılır. * İşin en fazla eşzamanlı çalıştırması. İşin veya çalıştırmanın bu duruma ulaşabilmesi için kuyruğa alma özelliğinin etkinleştirilmesi gerekir.
PENDING	Çalıştırma tetiklendi. İşin yapılandırılmış eşzamanlı çalıştırma sayısı üst sınırına zaten ulaşıldıysa, çalıştırma hiçbir kaynak hazırlamadan hemen duruma geçer SKIPPED . Aksi takdirde, kümenin hazırlanması ve yürütme işlemi devam eder.
RUNNING	Bu çalıştırmanın görevi yürütülüyor.
TERMINATING	Bu çalıştırmanın görevi tamamlandı ve küme ve yürütme bağlamı temizleniyor.
TERMINATED	Bu çalıştırmanın görevi tamamlandı ve küme ve yürütme bağlamı temizlendi. Bu durum terminaldir.
SKIPPED	Aynı işin önceki bir çalıştırması zaten etkin olduğundan bu çalıştırma durduruldu. Bu durum terminaldir.
INTERNAL_ERROR	İşler hizmetinde uzun bir süre boyunca ağ hatası gibi bir hatayı gösteren olağanüstü durum. Yeni bir kümede çalıştırma durumunda biterse INTERNAL_ERROR İşler hizmeti kümeyi en kısa sürede sonlandırır. Bu durum terminaldir.

RunParameters

Bu çalıştırma için parametreler. İş görevinin türüne bağlı olarak istekte run-now yalnızca bir jar_params, python_paramsveya notebook_params belirtilmelidir. Spark JAR görevi veya Python görevi olan işler konum tabanlı parametrelerin listesini alır ve not defteri görevleri olan işler bir anahtar değer eşlemesi alır.

Alan Adı	Type	Açıklama
jar_params	Bir dizi STRING	Spark JAR görevleri olan işler için parametrelerin listesi, örneğin. "jar_params": ["john doe", "35"] Parametreler, Spark JAR görevinde belirtilen ana sınıfın ana işlevini çağırmak için kullanılır. üzerinde run-nowbelirtilmezse, varsayılan olarak boş bir liste olur. jar_params notebook_params ile birlikte belirtilemez. Bu alanın JSON gösterimi (örneğin {"jar_params":["john doe","35"]}) 10.000 baytı aşamaz. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için İş çalıştırmalarıyla ilgili bağlamı geçir seçeneğini kullanın.
notebook_params	ParamPair haritası	Anahtarlardan not defteri görevi olan işler için değerlere eşle, örneğin. "notebook_params": {"name": "john doe", "age": "35"}. Harita not defterine geçirilir ve dbutils.widgets.get işlevi aracılığıyla erişilebilir. üzerinde run-nowbelirtilmezse, tetiklenen çalıştırma işin temel parametrelerini kullanır. notebook_params jar_params ile birlikte belirtilemez. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için İş çalıştırmalarıyla ilgili bağlamı geçir seçeneğini kullanın. Bu alanın JSON gösterimi (örn. {"notebook_params":{"name":"john doe","age":"35"}}) 10.000 baytı aşamaz.
python_params	Bir dizi STRING	Python görevlerine sahip işler için parametrelerin listesi, örneğin. "python_params": ["john doe", "35"] Parametreler Python dosyasına komut satırı parametreleri olarak geçirilir. üzerinde run-nowbelirtilirse, iş ayarında belirtilen parametrelerin üzerine yazar. Bu alanın JSON gösterimi (örneğin {"python_params":["john doe","35"]}) 10.000 baytı aşamaz. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için İş çalıştırmalarıyla ilgili bağlamı geçir seçeneğini kullanın. > [! ÖNEMLİ] >> Bu parametreler yalnızca Latin karakterleri (ASCII karakter kümesi) kabul eder. > ASCII olmayan karakterler kullanıldığında hata döndürülecektir. Geçersiz, ASCII olmayan karakterlere > örnek olarak Çince, Japonca kanjiler ve emojiler verilebilir.
spark_submit_params	Bir dizi STRING	Spark gönderme görevi olan işler için parametrelerin listesi, örneğin. "spark_submit_params": ["--class", "org.apache.spark.examples.SparkPi"]. Parametreler spark-submit betiğine komut satırı parametreleri olarak geçirilir. üzerinde run-nowbelirtilirse, iş ayarında belirtilen parametrelerin üzerine yazar. Bu alanın JSON gösterimi (örneğin {"python_params":["john doe","35"]}) 10.000 baytı aşamaz. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için İş çalıştırmalarıyla ilgili bağlamı geçir seçeneğini kullanın. > [! ÖNEMLİ] >> Bu parametreler yalnızca Latin karakterleri (ASCII karakter kümesi) kabul eder. > ASCII olmayan karakterler kullanıldığında hata döndürülecektir. Geçersiz, ASCII olmayan karakterlere > örnek olarak Çince, Japonca kanjiler ve emojiler verilebilir.

RunResultState

Çalıştırmanın sonuç durumu.

• : life_cycle_state = TERMINATEDçalıştırmasının bir görevi varsa, sonucun kullanılabilir olması garanti edilir ve görevin sonucunu gösterir.
• , RUNNINGveya SKIPPEDiselife_cycle_state = PENDING, sonuç durumu kullanılamaz.
• if life_cycle_state = TERMINATING or lifecyclestate = INTERNAL_ERROR: Çalıştırmanın bir görevi varsa ve başlatmayı başardıysa sonuç durumu kullanılabilir.

Kullanılabilir olduğunda sonuç durumu hiçbir zaman değişmez.

Durum	Açıklama
SUCCESS	Görev başarıyla tamamlandı.
FAILED	Görev bir hatayla tamamlandı.
TIMEDOUT	Çalıştırma, zaman aşımına ulaşıldıktan sonra durduruldu.
CANCELED	Çalıştırma, kullanıcı isteği üzerine iptal edildi.

RunState

Alan Adı	Type	Açıklama
life_cycle_state	RunLifeCycleState	Çalıştırma yaşam döngüsünde bir çalıştırmanın geçerli konumunun açıklaması. Bu alan yanıtta her zaman kullanılabilir.
result_state	RunResultState	Çalıştırmanın sonuç durumu. Kullanılamıyorsa, yanıt bu alanı içermez. result_state kullanılabilirliği hakkında ayrıntılı bilgi için bkz . RunResultState .
user_cancelled_or_timedout	BOOLEAN	Çalıştırmanın kullanıcı tarafından el ile mi yoksa zamanlayıcı tarafından mı zaman aşımına uğradığından iptal edilip edilmediği.
state_message	STRING	Geçerli durum için açıklayıcı bir ileti. Bu alan yapılandırılmamış ve tam biçimi değiştirilebilir.

SparkConfPair

Spark yapılandırması anahtar-değer çiftleri.

Type	Açıklama
STRING	Yapılandırma özelliği adı.
STRING	Yapılandırma özelliği değeri.

SparkEnvPair

Spark ortam değişkeni anahtar-değer çiftleri.

Önemli

Bir iş kümesinde ortam değişkenlerini belirtirken, bu veri yapısındaki alanlar yalnızca Latin karakterleri (ASCII karakter kümesi) kabul eder. ASCII olmayan karakterler kullanıldığında hata döndürülecektir. Geçersiz, ASCII olmayan karakterlere örnek olarak Çince, Japonca kanjiler ve emojiler verilebilir.

Type	Açıklama
STRING	Ortam değişkeni adı.
STRING	Ortam değişkeni değeri.

SparkJarTask

Alan Adı	Type	Açıklama
jar_uri	STRING	04/2016 tarihinden bu yana kullanım dışı bırakıldı. Bunun yerine alanı aracılığıyla libraries girinjar. Bir örnek için bkz . Oluşturma.
main_class_name	STRING	Yürütülecek ana yöntemi içeren sınıfın tam adı. Bu sınıf, kitaplık olarak sağlanan bir JAR içinde yer almalıdır. Kodun spark bağlamı elde etmek için kullanması SparkContext.getOrCreate gerekir; aksi takdirde işin çalıştırmaları başarısız olur.
parameters	Bir dizi STRING	Ana yönteme geçirilen parametreler. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için İş çalıştırmalarıyla ilgili bağlamı geçir seçeneğini kullanın.

SparkPythonTask

Alan Adı	Type	Açıklama
python_file	STRING	Yürütülecek Python dosyasının URI'sini. DBFS yolları desteklenir. Bu alan gereklidir.
parameters	Bir dizi STRING	Komut satırı parametreleri Python dosyasına geçirildi. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için İş çalıştırmalarıyla ilgili bağlamı geçir seçeneğini kullanın.

SparkSubmitTask

Önemli

• Spark gönderme görevlerini yalnızca yeni kümelerde çağırabilirsiniz.
• new_cluster belirtiminde libraries ve spark_conf desteklenmez. Bunun yerine, Java ve Python kitaplıkları eklemek ve Spark yapılandırmasını ayarlamak için ve --py-files --conf kullanın--jars.
• master, deploy-modeve Azure Databricks tarafından otomatik olarak yapılandırılır; bunları parametrelerde belirtemezsiniz.executor-cores
• Spark gönderme işi varsayılan olarak tüm kullanılabilir belleği kullanır (Azure Databricks hizmetleri için ayrılmış bellek hariç). yığın dışı kullanım için biraz yer bırakmak için ve --executor-memory değerini daha küçük bir değere ayarlayabilirsiniz--driver-memory.
• --jars, --py-filesbağımsız --files değişkenleri DBFS yollarını destekler.

Örneğin, JAR'ın DBFS'ye yüklendiğini varsayarsak, aşağıdaki parametreleri ayarlayarak komutunu çalıştırabilirsiniz SparkPi .

{
  "parameters": [
    "--class",
    "org.apache.spark.examples.SparkPi",
    "dbfs:/path/to/examples.jar",
    "10"
  ]
}

Alan Adı	Type	Açıklama
parameters	Bir dizi STRING	Spark'a geçirilen komut satırı parametreleri gönderme. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için İş çalıştırmalarıyla ilgili bağlamı geçir seçeneğini kullanın.

TriggerType

Bunlar çalıştırmayı tetikleyebilen tetikleyicilerin türüdür.

Type	Açıklama
PERIODIC	Cron zamanlayıcı gibi çalıştırmaları düzenli aralıklarla tetikleyen zamanlamalar.
ONE_TIME	Tek seferde tek bir çalıştırma tetikler. Bu, kullanıcı arabirimi veya API aracılığıyla isteğe bağlı olarak tek bir çalıştırma tetiklediğiniz oluşur.
RETRY	Daha önce başarısız olan bir çalıştırmanın yeniden denemesi olarak tetiklenen bir çalıştırmayı gösterir. Bu, hata durumunda işi yeniden çalıştırmayı istediğinizde oluşur.

ViewItem

Dışarı aktarılan içerik HTML biçimindedir. Örneğin, dışarı aktaracak görünüm panolar ise, her pano için bir HTML dizesi döndürülür.

Alan Adı	Type	Açıklama
content	STRING	Görünümün içeriği.
name	STRING	Görünüm öğesinin adı. Kod görünümü söz konusu olduğunda, not defterinin adı. Pano görünümü söz konusu olduğunda, panonun adı.
type	ViewType	Görünüm öğesinin türü.

ViewType

Type	Açıklama
NOTEBOOK	Not defteri görünüm öğesi.
DASHBOARD	Pano görünümü öğesi.

ViewsToExport

Dışarı aktarmak için görüntüleyin: kod, tüm panolar veya tümü.

Type	Açıklama
CODE	Not defterinin kod görünümü.
DASHBOARDS	Not defterinin tüm pano görünümleri.
ALL	Not defterinin tüm görünümleri.

Web Kancası

Alan Adı	Type	Açıklama
id	STRING	Bir sistem bildirimi hedefine başvuran tanımlayıcı. Bu alan gereklidir.

Web KancasıNotifications

Alan Adı	Type	Açıklama
on_start	Web Kancası dizisi	Çalıştırma başladığında bildirilecek sistem hedeflerinin isteğe bağlı listesi. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez. Özellik için on_start en fazla 3 hedef belirtilebilir.
on_success	Web Kancası dizisi	Bir çalıştırma başarıyla tamamlandığında bildirilecek isteğe bağlı sistem hedeflerinin listesi. Ve ile TERMINATED life_cycle_state SUCCESSFUL result_statebiterse çalıştırmanın başarıyla tamamlandığı kabul edilir. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez. Özellik için on_success en fazla 3 hedef belirtilebilir.
on_failure	Web Kancası dizisi	Bir çalıştırma başarısız olduğunda bildirilecek isteğe bağlı sistem hedeflerinin listesi. Bir çalıştırma, bir ile biterse başarısız bir şekilde tamamlanmış olarak kabul edilir INTERNAL_ERROR life_cycle_state veya bir SKIPPED, FAILEDveya TIMED_OUT result_state. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında bu belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez. Özellik için on_failure en fazla 3 hedef belirtilebilir.
on_duration_warning_threshold_exceeded	Web Kancası dizisi	Bir çalıştırmanın süresi alandaki ölçüm health için RUN_DURATION_SECONDS belirtilen eşiği aştığında bildirilecek isteğe bağlı bir sistem hedefleri listesi. Özellik için on_duration_warning_threshold_exceeded en fazla 3 hedef belirtilebilir.

WorkspaceStorageInfo

Çalışma alanı depolama bilgileri.

Alan Adı	Type	Açıklama
destination	STRING	Dosya hedefi. Örnek: /Users/someone@domain.com/init_script.sh