bundle 命令组

注意

此信息适用于 Databricks CLI 版本 0.218 及更高版本。 若要查找你的 Databricks CLI 的版本，请运行 databricks -v。

使用 Databricks CLI 中的 bundle 命令组，能够以编程方式验证、部署和运行 Azure Databricks 工作流，例如 Azure Databricks 作业、增量实时表管道以及 MLOps Stacks。 请参阅什么是 Databricks 资产捆绑包？。

重要

在使用 Databricks CLI 之前，请务必设置 Databricks CLI 并为 Databricks CLI 设置身份验证。

可以通过将 bundle 命令追加到 databricks bundle 中来运行这些命令。 若要显示 bundle 命令的帮助，请运行 databricks bundle -h。

从项目模板创建捆绑包

若要使用适用于 Python 的默认 Databricks 资产捆绑包模板创建 Databricks 资产捆绑包，请按如下所示运行 bundle init 命令，然后回答屏幕上的提示：

databricks bundle init

若要使用非默认 Databricks 资产捆绑模板创建 Databricks 资产捆绑包，请如下所示运行 bundle init 命令：

databricks bundle init <project-template-local-path-or-url> \
--project-dir="</local/path/to/project/template/output>"

请参阅：

• Databricks 资产捆绑包模板
• 使用 Databricks 资产捆绑包在 Azure Databricks 上开发作业
• 使用 Databricks 资产捆绑包开发增量实时表管道
• 适用于 MLOps Stacks 的 Databricks 资产捆绑包

显示捆绑包配置架构

若要显示 Databricks 资产捆绑包配置架构，请运行 bundle schema 命令，如下所示：

databricks bundle schema

若要将 Databricks 资产捆绑包配置架构输出为 JSON 文件，请运行 bundle schema 命令并将输出重定向到 JSON 文件。 例如，可以在当前目录中生成名为 bundle_config_schema.json 的文件，如下所示：

databricks bundle schema > bundle_config_schema.json

验证捆绑包

要验证捆绑包配置文件在语法上是否正确，请从捆绑包项目根目录运行 bundle validate 命令，如下所示：

databricks bundle validate

默认情况下，此命令会返回捆绑包标识的摘要：

Name: MyBundle
Target: dev
Workspace:
  Host: https://my-host.cloud.databricks.com
  User: someone@example.com
  Path: /Users/someone@example.com/.bundle/MyBundle/dev

Validation OK!

注意

如果在捆绑包配置文件中定义的资源属性在相应对象的架构中找不到，则 bundle validate 命令会输出警告。

将捆绑包的树同步到工作区

使用 bundle sync 命令，将本地文件系统目录中捆绑包的文件更改单向同步到远程 Azure Databricks 工作区中的目录。

注意

bundle sync 命令无法将远程 Azure Databricks 工作区内的目录中的文件更改同步回到本地文件系统中的目录。

databricks bundle sync 命令的工作原理与 databricks bundle 命令相同，且都用于提高工作效率。 若需了解命令用法，请参阅同步命令组。

生成捆绑包配置文件

可以使用 bundle generate 命令为 Databricks 工作区中已存在的作业或管道生成资源配置。 此命令会在捆绑包项目的 resources 文件夹中为作业或管道生成一个 *.yml 文件，还会下载作业或管道配置中引用的任何笔记本。 目前，此命令仅支持包含笔记本任务的作业。

重要

bundle generate 命令为方便自动生成资源配置提供。 但是，当此配置包含在捆绑包中并部署时，它将创建一个新资源，并且不会更新现有资源，除非已对资源使用 bundle deployment bind。

如下所示运行 bundle generate 命令：

databricks bundle generate [job|pipeline] --existing-[job|pipeline]-id [job-id|pipeline-id]

例如，以下命令在包含下列 YAML 的 resources 捆绑包项目文件夹中生成一个新的 hello_job.yml 文件，并将 simple_notebook.py 下载到 src 项目文件夹。

databricks bundle generate job --existing-job-id 6565621249

# This is the contents of the resulting hello_job.yml file.
resources:
  jobs:
    6565621249:
      name: Hello Job
      format: MULTI_TASK
      tasks:
        - task_key: run_notebook
          existing_cluster_id: 0704-xxxxxx-yyyyyyy
          notebook_task:
            notebook_path: ./src/simple_notebook.py
            source: WORKSPACE
          run_if: ALL_SUCCESS
      max_concurrent_runs: 1

绑定捆绑资源

使用 bundle deployment bind 命令，可以将捆绑包定义的作业和管道链接到 Azure Databricks 工作区中的现有作业和管道，以便由 Databricks 资产捆绑包管理它们。 如果绑定了某个资源，工作区中的现有 Databricks 资源将基于在下一次 bundle deploy 之后绑定的捆绑包所定义的配置进行更新。

提示

最好在运行绑定之前确认捆绑工作区。

databricks bundle deployment bind [resource-key] [resource-id]

例如，以下命令将资源 hello_job 绑定到工作区中的远程对应资源。 该命令会输出差异，并允许拒绝资源绑定，但如果确认，捆绑包中对作业定义的任何更新会在下次部署捆绑包时应用于相应的远程作业。

databricks bundle deployment bind hello_job 6565621249

如果要移除捆绑包中作业或管道与其工作区中远程对应项之间的链接，请使用 bundle deployment unbind。

databricks bundle deployment unbind [resource-key]

部署捆绑包

要将任何指定的本地项目部署到远程工作区，请从捆绑包项目根目录运行 bundle deploy 命令。 如果未指定命令选项，则会使用捆绑包配置文件中声明的默认环境，如下所示：

databricks bundle deploy

提示

可以在捆绑包根目录之外运行 databricks bundle 命令。 如果这样做，可以通过设置 BUNDLE_ROOT 环境变量来指定捆绑包根目录路径。 如果未设置此环境变量，则 databricks bundle 命令会尝试通过在当前工作目录中搜索来查找捆绑包根目录。

若要在特定环境的上下文中部署项目，请指定 -e（或 --environment）选项以及捆绑包配置文件中声明的环境名称。 例如，对于使用 development 名称声明的环境，请运行以下命令：

databricks bundle deploy -e development

运行捆绑包

若要运行特定的作业或管道，请使用 bundle run 命令。 必须指定捆绑包配置文件中声明的作业或管道的资源密钥。 默认情况下，将使用捆绑配置文件中声明的环境。 例如，若要在默认环境中运行作业 hello_job，请运行以下命令：

databricks bundle run hello_job

若要指定要用于运行作业的环境，请使用 -e 选项。 以下示例将在 development 环境中运行 hello_job：

databricks bundle run -e development hello_job

如果要执行管道验证运行，请使用 --validate-only 选项，如以下示例所示：

databricks bundle run --validate-only my_pipeline

要传递作业参数，请使用 --params 选项，后跟逗号分隔的键值对，其中键是参数名称。 例如，以下命令将作业 hello_job 的名为 message 的参数设置为 HelloWorld：

databricks bundle run --params message=HelloWorld hello_job

注意

可以使用作业任务选项将参数传递给作业任务，但建议使用 --params 选项传递作业参数。 如果为未定义作业参数的作业指定了作业参数，或者为已定义作业参数的作业指定了任务参数，则会发生错误。

要取消并重启现有作业运行或管道更新，请使用 --restart 选项：

databricks bundle run --restart hello_job

销毁捆绑包

要删除以前部署的作业、管道和项目，请运行 bundle destroy 命令。 以下命令删除捆绑包配置文件中定义的所有以前部署的作业、管道和项目：

databricks bundle destroy

默认情况下，系统会提示你是否确认要永久删除以前部署的作业、管道和项目。 若要跳过这些提示并执行自动永久删除，请将 --auto-approve 选项添加到 bundle destroy 命令。