有关与 Databricks Git 文件夹的 Git 集成的限制和常见问题解答

Databricks Git 文件夹和 Git 集成具有在以下部分中指定的限制。 有关常规信息，请参阅 Databricks 限制。

文件和存储库大小限制

Azure Databricks 不会对存储库的大小强制施加限制。 但是：

• 工作分支限制为 200 MB。
• 单个工作区文件有单独的大小限制。 有关更多详细信息，请阅读限制。
• 大于 10 MB 的文件无法在 Azure Databricks UI 中查看。

Databricks 建议在存储库中：

• 所有文件总数不超过 10,000 个。
• 所有笔记本总数不超过 5,000 个。

对于任何 Git 操作，内存使用量限制为 2 GB，磁盘写入限制为 4 GB。 由于限制是按操作，因此如果尝试克隆当前大小为 5 GB 的 Git 存储库，则会失败。 但如果在一个操作中克隆大小为 3 GB 的 Git 存储库，然后稍后向其添加 2 GB，则下一个拉取操作将成功。

如果存储库超出了这些限制，则可能会收到错误消息。 克隆存储库时也可能收到超时错误，但该操作可在后台完成。

若要使用大于大小限制的存储库，请尝试稀疏签出。

如果必须编写在群集关闭后不想保留的临时文件，将临时文件写入到 $TEMPDIR 可以避免超过分支大小限制，并且如果 CWD 位于工作区文件系统中，则产生的性能会优于写入当前工作目录 (CWD)。 有关详细信息，请参阅应在 Azure Databricks 上的什么位置编写临时文件？。

每个工作区的最大存储库数

每个工作区最多可以有 2,000 个存储库。

Git 文件夹配置

Azure Databricks 存储库内容存储在何处？

存储库的内容暂时克隆到控制平面中的磁盘上。 Azure Databricks 笔记本文件存储在控制平面数据库中，与主工作区中的笔记本一样。 非笔记本文件最多在磁盘上存储 30 天。

Git 文件夹是否支持本地或自承载 Git 服务器？

如果可以通过 Internet 访问服务器，Databricks Git 文件夹将支持 GitHub Enterprise、Bitbucket Server、Azure DevOps Server 和 GitLab 自承载集成。 有关将 Git 文件夹与本地 Git 服务器集成的详细信息，请阅读 Git 文件夹的 Git 代理服务器。

若要与 Bitbucket Server、GitHub Enterprise Server 或无法访问 Internet 的 GitLab 自托管订阅实例集成，请与 Azure Databricks 帐户团队联系。

Git 文件夹支持哪些 Databricks 资产类型？

有关支持的资产类型的详细信息，请阅读管理 Databricks Git 文件夹中的文件资产。

Git 文件夹是否支持 .gitignore 文件？

是的。 如果将某个文件添加到存储库，并且不希望 Git 跟踪该文件，请创建一个 .gitignore 文件或使用从远程存储库克隆的文件，并添加文件名（包括文件扩展名）。

.gitignore 仅适用于 Git 未跟踪的文件。 如果将 Git 已跟踪的文件添加到 .gitignore 文件，则该文件仍将由 Git 跟踪。

是否可以创建不是用户文件夹的顶级文件夹？

是的，管理员可以创建单一深度的顶级文件夹。 Git 文件夹不支持其他文件夹级别。

Git 文件夹是否支持 Git 子模块？

否。 可以克隆包含 Git 子模块的存储库，但不会克隆子模块。

Azure 数据工厂 (ADF) 是否支持 Git 文件夹？

是的。

源管理

为什么在拉取或签出其他分支时笔记本仪表板会消失？

这目前是一个限制，因为 Azure Databricks 笔记本源文件无法存储笔记本仪表板信息。

如需在 Git 存储库中保留仪表板，请将笔记本格式更改为 .ipynb（Jupyter 笔记本格式）。 默认情况下，.ipynb 支持仪表板和可视化定义。 如果要保留图形数据（数据点），则必须提交包含输出的笔记本。

若要了解如何提交 .ipynb 笔记本输出，请参阅允许提交 .ipynb 笔记本输出。

Git 文件夹是否支持分支合并？

是的。 也可以创建拉取请求并通过 Git 提供程序进行合并。

能否从 Azure Databricks 存储库中删除分支？

否。 若要删除分支，必须在 Git 提供程序中工作。

如果在群集上安装了一个库，而存储库内的文件夹中包含一个同名的库，将导入哪个库？

将导入存储库中的库。 有关 Python 中的库优先级的详细信息，请参阅 Python 库优先级。

是否可以在不依赖外部业务流程工具的情况下，在运行作业之前从 Git 中拉取最新版本的存储库？

不是。 通常，可以将此操作集成为 Git 服务器上的预提交，可在每次推送到分支（主/生产）时都更新生产存储库。

是否可以导出存储库？

可以导出笔记本、文件夹或整个存储库。 无法导出非笔记本文件。 如果导出整个存储库，将不包括非笔记本文件。 若要导出，请使用 Databricks CLI 中的 workspace export 命令或使用工作区 API。

安全性、身份验证和令牌

Microsoft Entra ID（以前称为 Azure Active Directory）的条件访问策略 (CAP) 问题

尝试克隆存储库时，可能会在以下情况下收到“拒绝访问”错误消息：

• Azure Databricks 配置为将 Azure DevOps 与 Microsoft Entra ID 身份验证配合使用。
• 你已在 Azure DevOps 中启用条件访问策略且启用了 Microsoft Entra ID 条件访问策略。

若要解决此问题，请为 Azure Databricks IP 地址或用户的条件访问策略 (CAP) 添加排除项。

有关详细信息，请参阅条件访问策略。

包含 Azure AD 令牌的允许列表

如果使用 Azure Active Directory (AAD) 向 Azure DevOps 进行身份验证，则默认允许列表将 Git URL 限制为以下内容：

• dev.azure.com
• visualstudio.com

有关详细信息，请参阅允许列表限制使用远程存储库。

Azure Databricks Git 文件夹的内容是否加密？

Azure Databricks Git 文件夹的内容将由 Azure Databricks 使用默认密钥进行加密。 除非加密 Git 凭据，否则不支持使用客户管理的密钥进行加密。

GitHub 令牌在 Azure Databricks 中的存储方式和位置是？ 谁有权从 Azure Databricks 访问？

• 身份验证令牌存储在 Azure Databricks 控制平面中，Azure Databricks 员工只能通过经审核的临时凭据获取访问权限。
• Azure Databricks 记录这些令牌的创建和删除操作，但不记录其使用情况。 Azure Databricks 会通过日志记录跟踪 Git 操作，这些日志可用于审核 Azure Databricks 应用程序的令牌使用情况。
• GitHub 企业审核令牌使用情况。 其他 Git 服务也可能进行 Git 服务器审核。

Git 文件夹是否支持提交 GPG 签名？

否。

Git 文件夹是否支持 SSH？

否，仅 HTTPS。

将 Azure Databricks 连接到不同租户中的 Azure DevOps 存储库时出错

尝试在单独的租户中连接到 DevOps 时，可能会收到消息 Unable to parse credentials from Azure Active Directory account。 如果 Azure DevOps 项目与 Azure Databricks 位于不同的 Microsoft Entra ID 租户中，则需要使用 Azure DevOps 中的访问令牌。 请参阅使用 DevOps 令牌连接到 Azure DevOps。

CI/CD 和 MLOps

传入更改清除笔记本状态

更改笔记本源代码的 Git 操作会导致笔记本状态丢失，包括单元格输出、注释、版本历史记录和小组件。 例如，git pull 可以更改笔记本的源代码。 在这种情况下，Databricks Git 文件夹必须覆盖现有笔记本才能导入更改。 git commit 和 push 或创建新分支不会影响笔记本源代码，因此在这些操作中会保留笔记本状态。

是否可以在存储库中创建 MLflow 试验？

有两种类型的 MLflow 试验：工作区和笔记本。 有关两种类型的 MLflow 试验的详细信息，请参阅使用 MLflow 试验组织训练运行。

在 Git 文件夹中，可以为任一类型的 MLflow 试验调用 mlflow.set_experiment("/path/to/experiment") 并将运行记录到其中，但该试验和关联的运行不会被签入源代码管理中。

工作区 MLflow 试验

你无法在 Databricks Git 文件夹（Git 文件夹）中创建工作区 MLflow 试验。 如果多个用户使用单独的 Git 文件夹协作处理同一 ML 代码，则日志 MLflow 将运行到在常规工作区文件夹中创建的 MLflow 试验。

笔记本 MLflow 试验

可以在 Databricks Git 文件夹中创建笔记本试验。 如果将笔记本作为 .ipynb 文件签入源代码管理，可以将 MLflow 运行记录到自动创建的和关联的 MLflow 试验。 有关更多详细信息，请参阅创建笔记本试验。

防止 MLflow 试验中的数据丢失

警告

切换到不包含笔记本的分支时，可能会丢失关联的 MLFlow 试验数据。 如果在 30 天内未访问前一分支，则此丢失将成为永久丢失。

若要在 30 天到期前恢复缺失的试验数据，将笔记本重命名为原始名称，打开笔记本，单击右侧窗格中的“实验”图标（这也会有效地调用 mlflow.get_experiment_by_name() API），你将能够看到恢复的试验和运行。 30 天后，将清除任何无主 MLflow 试验，以满足 GDPR 合规性策略。

为防止出现此情况，Databricks 建议完全避免重命名存储库中的笔记本，或者在重命名笔记本后，立即单击右侧窗格中的“试验”图标。

在 Git 操作进行期间，如果笔记本作业在工作区中运行，会发生什么情况？

在 Git 操作进行期间的任何时候，存储库中的一些笔记本可能已更新，而其他笔记本未更新。 这可能会导致不可预知的行为。

例如，假设 notebook A 使用 %run 命令调用 notebook Z。 如果在 Git 操作期间运行的作业启动最新版本的 notebook A，但 notebook Z 尚未更新，则笔记本 A 中的 %run 命令可能会启动较旧版本的 notebook Z。 在 Git 操作期间，笔记本状态不可预知，作业可能会失败，或者从不同的提交运行 notebook A 和 notebook Z。

为了避免这种情况，请改用基于 Git 的作业（其中源是 Git 提供程序，而不是工作区路径）。 请参阅在 Azure Databricks 作业中使用版本受控的源代码，了解详细信息。

资源

有关 Databricks 工作区文件的详细信息，请参阅什么是工作区文件？。