Příklady konfigurace sady prostředků

Tento článek obsahuje příklad konfigurace pro funkce sady prostředků Databricks a běžné případy použití sady prostředků.

Úloha, která používá bezserverové výpočetní prostředky

Sady prostředků Databricks podporují úlohy, které běží na bezserverových výpočetních prostředcích. Pokud to chcete nakonfigurovat, můžete buď vynechat clusters nastavení pro úlohu, nebo můžete zadat prostředí, jak je znázorněno v následujících příkladech.

# A serverless job (no cluster definition)
resources:
  jobs:
    serverless_job_no_cluster:
      name: serverless_job_no_cluster

      email_notifications:
        on_failure:
          - someone@example.com

      tasks:
        - task_key: notebook_task
          notebook_task:
            notebook_path: ../src/notebook.ipynb

# A serverless job (environment spec)
resources:
  jobs:
    serverless_job_environment:
      name: serverless_job_environment

      tasks:
        - task_key: task
          spark_python_task:
            python_file: ../src/main.py

          # The key that references an environment spec in a job.
          environment_key: default

      # A list of task execution environment specifications that can be referenced by tasks of this job.
      environments:
        - environment_key: default

          # Full documentation of this spec can be found at:
          # https://docs.databricks.com/api/workspace/jobs/create#environments-spec
          spec:
            client: "1"
            dependencies:
              - cowsay

Kanál, který používá bezserverové výpočetní prostředky

Sady prostředků Databricks podporují kanály, které běží na bezserverových výpočetních prostředcích. Pokud chcete tuto konfiguraci nakonfigurovat, nastavte nastavení kanálu serverless na truehodnotu . Následující příklad konfigurace definuje kanál, který běží na bezserverovém výpočetním prostředí, a úlohu, která aktivuje aktualizaci kanálu každou hodinu.

# A pipeline that runs on serverless compute
resources:
  pipelines:
    my_pipeline:
      name: my_pipeline
      target: ${bundle.environment}
      serverless: true
      catalog: users
      libraries:
        - notebook:
            path: ../src/my_pipeline.ipynb

      configuration:
        bundle.sourcePath: /Workspace/${workspace.file_path}/src

# This defines a job to refresh a pipeline that is triggered every hour
resources:
  jobs:
    my_job:
      name: my_job

      # Run this job once an hour.
      trigger:
        periodic:
          interval: 1
          unit: HOURS

      email_notifications:
        on_failure:
          - someone@example.com

      tasks:
        - task_key: refresh_pipeline
          pipeline_task:
            pipeline_id: ${resources.pipelines.my_pipeline.id}

Úloha s poznámkovým blokem SQL

Následující příklad konfigurace definuje úlohu s poznámkovým blokem SQL.

resources:
  jobs:
    job_with_sql_notebook:
      name: Job to demonstrate using a SQL notebook with a SQL warehouse

      tasks:
        - task_key: notebook
          notebook_task:
            notebook_path: ./select.sql
            warehouse_id: 799f096837fzzzz4

Úloha s více soubory kolečka

Následující příklad konfigurace definuje sadu, která obsahuje úlohu s více *.whl soubory.

# job.yml
resources:
  jobs:
    example_job:
      name: "Example with multiple wheels"
      tasks:
        - task_key: task

          spark_python_task:
            python_file: ../src/call_wheel.py

          libraries:
            - whl: ../my_custom_wheel1/dist/*.whl
            - whl: ../my_custom_wheel2/dist/*.whl

          new_cluster:
            node_type_id: i3.xlarge
            num_workers: 0
            spark_version: 14.3.x-scala2.12
            spark_conf:
                "spark.databricks.cluster.profile": "singleNode"
                "spark.master": "local[*, 4]"
            custom_tags:
                "ResourceClass": "SingleNode"

# databricks.yml
bundle:
  name: job_with_multiple_wheels

include:
  - ./resources/job.yml

workspace:
  host: https://myworkspace.cloud.databricks.com

artifacts:
  my_custom_wheel1:
    type: whl
    build: poetry build
    path: ./my_custom_wheel1

  my_custom_wheel2:
    type: whl
    build: poetry build
    path: ./my_custom_wheel2

targets:
  dev:
    default: true
    mode: development

Úloha, která používá soubor requirements.txt

Následující příklad konfigurace definuje úlohu, která používá requirements.txt soubor.

resources:
  jobs:
    job_with_requirements_txt:
      name: Example job that uses a requirements.txt file

      tasks:
        - task_key: task
          job_cluster_key: default
          spark_python_task:
            python_file: ../src/main.py
          libraries:
            - requirements: /Workspace/${workspace.file_path}/requirements.txt

Balíček, který nahraje soubor JAR do katalogu Unity

Svazky katalogu Unity můžete zadat jako cestu k artefaktům, aby se všechny artefakty, jako jsou soubory JAR a soubory kol, nahrály do svazků katalogu Unity. Následující příklad sady prostředků nahraje soubor JAR do katalogu Unity. Informace o artifact_path mapování najdete v tématu artifact_path.

bundle:
  name: jar-bundle

workspace:
  host: https://myworkspace.cloud.databricks.com
  artifact_path: /Volumes/main/default/my_volume

artifacts:
  my_java_code:
    path: ./sample-java
    build: "javac PrintArgs.java && jar cvfm PrintArgs.jar META-INF/MANIFEST.MF PrintArgs.class"
    files:
      - source: ./sample-java/PrintArgs.jar

resources:
  jobs:
    jar_job:
      name: "Spark Jar Job"
      tasks:
        - task_key: SparkJarTask
          new_cluster:
            num_workers: 1
            spark_version: "14.3.x-scala2.12"
            node_type_id: "i3.xlarge"
          spark_jar_task:
            main_class_name: PrintArgs
          libraries:
            - jar: ./sample-java/PrintArgs.jar