알려진 제한 사항 Databricks Notebook

아티클
08/28/2024

이 문서에서는 Databricks Notebook의 알려진 제한 사항에 대해 설명합니다. 추가 리소스 제한은 리소스 제한을 참조 하세요.

Notebook 크기 조정

개별 Notebook 셀의 입력 제한은 6MB입니다.
수정 스냅샷 자동 저장, 가져오기, 내보내기 및 복제에 대한 최대 Notebook 크기는 10MB입니다.
Notebook을 최대 32MB까지 수동으로 저장할 수 있습니다.

Notebook 결과 테이블

테이블 결과는 10K 행 또는 2MB 중 더 낮은 행으로 제한됩니다.
작업 클러스터의 최대 Notebook 출력 크기는 30MB입니다.
테이블 형식이 아닌 명령 결과에는 20MB 제한이 있습니다.
기본적으로 텍스트 결과는 최대 50,000자를 반환합니다. Databricks Runtime 12.2 LTS 이상을 사용하면 Spark 구성 속성을 spark.databricks.driver.maxReplOutputLength설정하여 이 제한을 늘릴 수 있습니다.

Notebook 디버거

Notebook 디버거의 제한 사항:

디버거는 Python에서만 작동합니다. Scala 또는 R을 지원하지 않습니다.
디버거는 공유 액세스 모드 클러스터에서 작동하지 않습니다.
디버거는 외부 파일 또는 모듈로의 단계별 실행이 지원되지 않습니다.
디버그 세션이 활성화된 경우 Notebook에서 다른 명령을 실행할 수 없습니다.

SQL 웨어하우스 Notebook

SQL 웨어하우스 Notebook의 제한 사항:

SQL 웨어하우스에 연결된 경우 실행 컨텍스트의 유휴 시간 제한은 8시간입니다.

ipywidgets

ipywidgets의 제한 사항:

ipywidget을 사용하는 Notebook은 실행 중인 클러스터에 연결되어야 합니다.
위젯 상태는 Notebook 세션 간에 유지되지 않습니다. 클러스터에 Notebook을 연결할 때마다 위젯 셀을 렌더링하려면 위젯 셀을 다시 실행해야 합니다.
암호 및 컨트롤러 ipywidgets는 지원되지 않습니다.
LaTeX 식을 사용하는 HTMLMath 및 레이블 위젯은 올바르게 렌더링되지 않습니다. (예를 들어 widgets.Label(value=r'$$\frac{x+1}{x-1}$$')는 올바르게 렌더링되지 않습니다.)
전자 필기장이 어두운 모드, 특히 색이 지정된 위젯인 경우 위젯이 올바르게 렌더링되지 않을 수 있습니다.
위젯 출력은 Notebook 대시보드 보기에서 사용할 수 없습니다.
ipywidget의 최대 메시지 페이로드 크기는 5MB입니다. 이미지 또는 큰 텍스트 데이터를 사용하는 위젯은 제대로 렌더링되지 않을 수 있습니다.

Databricks 위젯

Databricks 위젯의 제한 사항:

Notebook에서 최대 512개의 위젯을 만들 수 있습니다.
위젯 이름은 1024자로 제한됩니다.
위젯 레이블은 2048자로 제한됩니다.
최대 2048자를 텍스트 위젯에 입력할 수 있습니다.
다중 선택, 콤보 상자 또는 드롭다운 위젯에 대해 최대 1024개의 선택 항목이 있을 수 있습니다.
코드에서 위젯을 지우거나 제거한 후에도 모두 실행을 누른 후에도 위젯 상태가 제대로 지워지지 않을 수 있는 알려진 문제가 있습니다. 이 경우 위젯의 시각적 개체와 인쇄된 상태 간에 불일치가 표시됩니다. 셀을 개별적으로 다시 실행하면 이 문제가 무시될 수 있습니다. 이 문제를 완전히 방지하려면 Databricks에서 ipywidgets를 사용하는 것이 좋습니다.

비동기 코드가 실행되는 동안 위젯 상태가 변경될 수 있으므로 스레드, 하위 프로세스 또는 구조적 스트리밍(foreachBatch)와 같은 비동기 컨텍스트에서 직접 위젯 상태에 액세스해서는 안 됩니다. 비동기 컨텍스트에서 위젯 상태에 액세스해야 하는 경우 인수로 전달합니다. 예를 들어 스레드를 사용하는 다음 코드가 있는 경우

import threading

def thread_func():
  # Unsafe access in a thread
  value = dbutils.widgets.get('my_widget')
  print(value)

thread = threading.Thread(target=thread_func)
thread.start()
thread.join()

Databricks는 인수를 대신 사용하는 것이 좋습니다.

# Access widget values outside the asynchronous context and pass them to the function
value = dbutils.widgets.get('my_widget')

def thread_func(val):
  # Use the passed value safely inside the thread
  print(val)

thread = threading.Thread(target=thread_func, args=(value,))
thread.start()
thread.join()

위젯은 일반적으로 Notebook 내의 여러 언어 간에 인수를 전달할 수 없습니다. 한 번의 하나의 셀을 실행하는 경우 Python 셀에서 위젯 arg1을 만들고 SQL 또는 Scala 셀에서 위젯을 사용할 수 있습니다. 그러나 모두 실행을 사용하거나 Notebook을 작업으로 실행하는 경우에는 작동하지 않습니다. 몇 가지 해결 방법은 다음과 같습니다.
- 언어를 혼합하지 않는 Notebook의 경우 언어별로 Notebook을 만들고 Notebook을 실행할 때 인수를 전달할 수 있습니다.
- spark.sql() 호출을 사용하여 위젯에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 Python spark.sql("select getArgument('arg1')").take(1)[0][0]의 경우입니다.

Bamboolib

bamboolib의 제한 사항:

데이터 랭글링에 bamboolib를 사용하는 것은 약 1천만 개의 행으로 제한됩니다. 이 제한은 pandas 및 클러스터의 컴퓨팅 리소스를 기반으로 합니다.
데이터 시각화에 bamboolib를 사용하는 것은 약 10,000개의 행으로 제한됩니다. 이 제한은 플롯을 기반으로 합니다.

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