대시보드

대시보드를 사용하여 데이터 시각화를 빌드하고 팀과 보고서를 공유할 수 있습니다. AI/BI 대시보드는 AI 지원 작성 기능, 향상된 시각적 개체 라이브러리 및 간소화된 구성 환경을 제공하므로 데이터를 공유 가능한 인사이트로 빠르게 변환할 수 있습니다. 게시된 대시보드는 Azure Databricks 계정에 등록된 모든 사용자와 공유할 수 있습니다. 작업 영역에 액세스할 수 없는 사용자도 가능합니다. 대시보드 공유를 참조하세요.

AI/BI 대시보드에는 다음과 같은 구성 요소가 있습니다.

• 데이터: 데이터 탭을 통해 사용자가 대시보드에서 사용할 데이터 세트를 정의할 수 있습니다. 데이터 세트는 UI 또는 API를 사용하여 공유, 가져오기 또는 내보내기를 수행할 때 대시보드와 함께 번들로 제공됩니다.
• 캔버스: 캔버스 탭을 여러 페이지 보고서로 구성할 수 있습니다. 대시보드 편집기에서는 시각화, 필터, 텍스트 및 이미지와 같은 위젯을 추가하여 대시보드를 빌드하고 구성할 수 있습니다.

대시보드 보기 및 구성

다른 Azure Databricks 개체와 함께 작업 영역 브라우저에서 대시보드에 액세스할 수 있습니다.

• 사이드바에서 작업 영역을 클릭하여 작업 영역 브라우저에서 대시보드를 봅니다. 대시보드는 기본값으로 /Workspace/Users/<username> 디렉터리에 저장됩니다. 사용자는 다른 Azure Databricks 개체와 함께 작업 영역 브라우저의 폴더로 대시보드를 구성할 수 있습니다. 작업 영역 브라우저를 참조하세요.

• 대시보드 목록 페이지를 보려면 사이드바에서 대시보드를 클릭합니다.

  기본값으로 대시보드 목록 페이지에는 사용자가 액세스할 수 있는 대시보드(시간 역순으로 정렬됨)가 표시됩니다. 검색 창에 제목을 입력하여 list을 필터링하거나, 특정 기간 내에 마지막으로 수정된 list을 필터링하거나, 소유자별로 list을 필터링할 수 있습니다.

• 대시보드 제목을 클릭하여 엽니다. 대시보드가 이전에 게시된 경우 게시된 버전이 열립니다. 그렇지 않으면 대시보드 초안이 열립니다.

새 대시보드 만들기

대시보드 목록 페이지에서 새 대시보드를 만들려면 페이지의 오른쪽 위 모서리 근처에 있는 만들기를 클릭합니다.

대시보드에서 초안 작성 및 협업

새 대시보드는 초안으로 시작됩니다. 작업 영역의 다른 사용자와 초안을 공유하여 협업할 수 있습니다. 대시보드 초안은 작업 영역 외부의 사용자와 공유할 수 없습니다. 모든 사용자는 credentials 사용하여 대시보드 초안의 데이터 및 시각화와 상호 작용합니다.

권한 수준에 대한 자세한 내용은 AI/BI 대시보드 ACL을 참조 하세요.

데이터 세트 정의

데이터 탭을 사용하여 대시보드의 기본 데이터 세트를 정의합니다.

데이터 세트를 다음 중 하나로 정의할 수 있습니다.

• 하나 이상의 tables 또는 views에 대한 새 쿼리입니다.
• 기존 Unity Catalogtable 또는 뷰입니다.

모든 유형의 table 또는 뷰를 사용하여 데이터 세트를 정의할 수 있습니다. 추가 쿼리를 작성하거나 추가 tables 또는 views선택하여 여러 데이터 세트를 정의할 수 있습니다. 쿼리의 서식을 지정하려면 편집기에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭한 다음 문서 서식을 클릭합니다.

데이터 세트를 정의한 후 데이터 세트 이름 오른쪽에 있는 케밥 메뉴를 사용하여 이름을 바꾸거나 복제하거나 삭제할 수 있습니다. 데이터 세트를 CSV, TSV 또는 Excel 파일로 다운로드할 수도 있습니다.

결과 table 보기

데이터 세트를 만들면 쿼리가 자동으로 실행되고 결과가 편집기 아래 창에 table 표시됩니다. 각 column 데이터 형식을 나타내는 아이콘을 포함합니다.

column values정렬하려면:

• 각 column에 마우스를 올리면 정렬 아이콘이 표시됩니다.
• 아이콘을 클릭하여 values 오름차순 또는 감소 순서로 정렬합니다.

쿼리 결과 schema 보기

정의된 데이터 세트의 schema 보려면 Table오른쪽에 있는 클릭합니다. Schema 탭에는 정의된 데이터 세트의 모든 필드가 나열됩니다. 각 필드에는 column의 데이터 형식을 나타내는 아이콘이 레이블로 붙어 있습니다. 기본 tables 또는 views에 주석이 포함된 경우, 해당 주석은 Schema 탭에 표시됩니다.

다중 문 쿼리 작성

경우에 따라 여러 SQL 문을 사용하여 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 여러 문을 실행하려면 각 문을 세미콜론(;)으로 종료합니다. 이러한 명령을 실행하여 데이터 세트를 만들면 출력에 편집기의 마지막 문 결과가 표시됩니다. 이 데이터 세트는 캔버스의 모든 관련 시각화에 사용됩니다.

문은 발급되는 데이터 세트에 로컬입니다. 예를 들어 USE 문을 사용하여 set 또는 catalog에 대한 schema을 하려고 데이터 세트를 만드는 경우, 해당 설정은 해당 데이터 세트에만 적용됩니다.

예제

다음 예제에서는 다중 문 쿼리에 대한 일반적인 용도를 보여 줍니다.

Set catalog schema

쿼리에서 USE에 대해 catalog 및 schema를 선언하기 위해 table 문을 작성할 수 있습니다. 다음 쿼리에는 세 개의 문이 포함되어 있습니다. 첫 번째는 catalog 이름을 설정합니다. 두 번째 단계는 schema을 설정합니다. SELECT 문은 table 및 catalog이/가 schema되었기 때문에 set 이름만 참조합니다. USE CATALOG를 참조하세요.

USE CATALOG samples;
USE SCHEMA tpch;
SELECT * FROM customer;

ANSI 모드 Set

set ANSI_MODE를 사용하여 쿼리를 실행하려면 set 수 있으며, TRUE 또는 FALSE입니다. Databricks SQL의 경우 시스템 기본값 ANSI_MODE 은 .입니다 TRUE. ANSI_MODE를 참조하세요.

다음 쿼리는 잘못된 데이터 형식 입력이 오류를 throw하는 대신 반환 ANSI_MODE 되도록 설정합니다 FALSENULL.

SET ANSI_MODE = FALSE;
SELECT cast('a' AS INTEGER);

복잡한 쿼리 매개 변수화

여러 문을 사용하여 일반적인 table 식 또는 기타 복잡한 쿼리에 대한 뷰 이름을 매개 변수화할 수 있습니다.

다음 쿼리는 두 개의 임시 views만듭니다. SELECT 문은 IDENTIFIER 절을 사용하여 입력 문자열을 table 이름으로 해석합니다. IDENTIFIER 조항참조하세요.

CREATE TEMPORARY VIEW v1 AS SELECT 1;
CREATE TEMPORARY VIEW v2 AS SELECT 2;
SELECT * FROM IDENTIFIER(:view_name)

Set 변수

다음 쿼리는 첫 번째 문에서 변수와 값을 선언합니다. 두 번째 문은 변수의 값을 변경합니다. 세 번째 문은 변수의 끝 값이 5임을 보여줍니다. 임시 변수 사용에 대한 자세한 내용 및 전체 구문은 SET VARIABLE 참조하세요.

DECLARE VARIABLE myvar1 INT DEFAULT 7;
SET VAR myvar1 = 5;
VALUES (myvar1);

SQL을 사용한 Limit 데이터 액세스

대시보드 데이터 세트의 모든 데이터는 시각적 개체에 표시되지 않더라도 대시보드 뷰어에서 액세스할 수 있습니다. 중요한 데이터가 브라우저로 전송되지 않도록 하려면 데이터 세트를 정의하는 SQL 쿼리에 limit이(가) 지정된 columns을 사용하세요. 예를 들어, columns에서 모든 table을 선택하는 대신, columns 구성을 위한 것이 아닌 SQL 문 시각화를 위해 필요한 특정 table를 선택합니다.

캔버스에 페이지, 시각화, 텍스트 및 필터 추가

캔버스 탭을 사용하여 대시보드를 구성합니다. 캔버스에는 최대 10개의 페이지가 포함될 수 있습니다. 시각화, 텍스트 및 필터 위젯을 각 페이지에 추가할 수 있습니다. 여러 페이지를 사용하여 콘텐츠 프레젠테이션을 구성하고 스크롤을 최소화하며 대시보드 가독성을 개선합니다. 각 페이지의 맨 아래에 있는 도구 모음을 사용하여 시각화, 텍스트 상자 및 필터와 같은 위젯을 추가합니다.

다중 페이지 보고서 만들기

새 대시보드는 제목 없는 페이지라는 단일 페이지로 시작합니다. 페이지 이름을 편집하려면 제목을 두 번 클릭하고 텍스트 필드에 새 이름을 입력합니다. 제목에 숫자를 추가하여 명명 충돌이 자동으로 해결됩니다.

페이지에서 콘텐츠를 보려면 제목을 클릭하여 select.

페이지 추가 및 remove 페이지

새 페이지를 추가하려면 다음을 수행합니다.

• 캔버스에서 현재 페이지 제목 오른쪽을 클릭합니다 . 기본적으로 새 페이지의 이름은 제목 없는 페이지입니다.
• (선택 사항) 페이지 제목을 두 번 클릭하고 새 이름을 입력하여 페이지 이름을 바꿉니다.

페이지에 remove 작업을 수행하기:

• 페이지 제목 오른쪽에 있는 케밥 메뉴를 클릭합니다.
• 삭제를 클릭하여 페이지를 삭제합니다.

시각적 개체

캔버스의 페이지에 시각화 위젯을 추가하여 시각화를 만듭니다. 지원되는 시각화에는 면적형, 막대형, 상자형, 콤보형, 카운터, 히트맵, 히스토그램, 선형, 원형, pivot, 분산형 및 table 차트 종류가 포함됩니다. 사용 가능한 시각화 유형 및 예제 구성 list의 전체 values는 대시보드 시각화 유형을 참고하세요.

시각적 개체를 만들려면 다음 방법 중 하나를 사용합니다.

• AI 지원 시각화: 자연어로 보려는 차트를 설명하고 Databricks Assistant가 차트를 generate 있도록 합니다. 만든 후에는 구성 패널을 사용하여 생성된 차트를 수정할 수 있습니다. 어시스턴트를 사용하여 table 또는 pivottable 차트 유형을 만들 수 없습니다.
• 구성 패널 사용: 데이터 세트를 직접 수정하지 않고 시각적 개체 구성에 추가 집계 또는 시간 범주를 적용합니다. 데이터 세트, x축 values, y축 values및 색을 선택할 수 있습니다.

차트에 사용자 지정 서식을 적용하는 방법에 대한 자세한 내용은 대시보드 시각화참조하세요. 시각화에서 데이터 프레젠테이션을 제어하는 방법을 알아보려면 옵션을 참조하세요.

텍스트 위젯

마크다운은 일반 텍스트 편집기에서 텍스트 서식을 지정하기 위한 마크업 언어입니다. 텍스트 위젯의 markdown을 사용하여 텍스트 서식을 지정하고, 링크를 insert, 대시보드에 이미지를 추가할 수 있습니다.

텍스트 위젯에 이미지 추가

다음 메서드 중 하나를 사용하여 대시보드에 이미지를 추가합니다. 각 메서드에는 이미지를 표시하기 위해 편집하는 샘플 markdown 구문이 포함되어 있습니다. 이미지 크기를 조정하려면 위젯 차원을 조정합니다.

• 로컬 파일사용:

  로컬 파일을 표시하려면 먼저 base64 문자열로 인코딩합니다. 그런 다음, 다음 markdown 구문을 사용하여 <base64-encoded-string>를 인코딩된 문자열로 교체하십시오.

  ![description](data:image/webp;base64,<base64-encoded-string>)
  

  참고 항목

  명령줄 유틸리티에 익숙한 경우 base64 도구를 사용하여 파일을 변환합니다. 또는 base64 인코딩 파일에 사용할 수 있는 많은 무료 온라인 리소스가 있습니다.

• 볼륨에서:

  <WorkspaceURL>/ajax-api/2.0/fs/files/<Volumes/path/to/image>
  

  이 예제의 샘플 텍스트를 작업 영역 URL 및 볼륨에 저장된 이미지의 경로로 바꿉다.

  다음 단계를 사용하여 이미지 경로를 get로 설정하세요.

  1. 사이드바에서 Catalog 클릭하여 Catalog 탐색기 UI를 엽니다.
  2. schema 브라우저에서 이미지 파일을 클릭합니다.
  3. 파일 이름 오른쪽에 있는 케밥 메뉴를 클릭합니다. 그런 다음 경로 복사를 클릭합니다.

  volumes.

• 공개적으로 호스트되는 이미지:

  공개적으로 호스팅되는 이미지의 경우, 다음 markdown 구문을 사용하고 이미지를 가리키는 공용 URL에 insert을 붙이세요.

  ![description](URL)
  

샘플 텍스트를 표시할 이미지의 설명 및 URL로 바꿉니다. 예를 들어, 다음 markdown은 Databricks 로고 이미지를 insert 처리할 것입니다: ![The Databricks Logo](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/63/Databricks_Logo.png).

마크다운 구문에 대한 자세한 내용은 이 가이드를 참조하세요.

교차 필터링

교차 필터링을 사용하면 사용자가 선택한 데이터 하위 집합을 검사하고 여러 시각화에서 관계 및 패턴을 대화형으로 탐색할 수 있습니다. 대시보드 뷰어가 한 차트에서 요소를 클릭하면 동일한 데이터 세트를 기반으로 하는 다른 모든 차트가 해당 값에 대해 자동으로 필터링됩니다.

대시보드 편집기에서는 동일한 데이터 세트를 공유하는 두 개 이상의 차트를 생성하여 set 교차 필터링을 수행합니다. 다음 차트 유형을 사용하면 뷰어가 차트 요소를 클릭하여 데이터 세트를 필터링할 수 있습니다.

• 막대형
• 상자 그림
• 열 지도
• 히스토그램
• 파이형
• 분산형

선택한 후에는 동일한 데이터 세트를 기반으로 하는 다른 모든 시각화가 필터링된 values로 자동으로 업데이트됩니다.

필터 사용

필터는 뷰어가 다른 BI 도구의 슬라이서와 같이, 결과를 좁히고 시각적 개체에서 데이터를 구체화하는 데 도움이 되는 대시보드 위젯입니다. 하나 이상의 데이터 세트 values(필드라고도 함) 또는 데이터 세트를 만드는 SQL 쿼리에 정의된 columns 기반으로 parameters 필터링하도록 구성할 수 있습니다. 대시보드에서 시각화에 대한 필터를 구성하는 방법을 알아보려면 대시보드 필터사용하세요.

위젯 복사

바로 가기 키를 사용하여 선택한 위젯을 복사하고 캔버스에 다시 붙여넣습니다. 새 위젯을 만든 후 다른 위젯과 마찬가지로 편집할 수 있습니다.

대시보드 초안 캔버스에서 위젯을 복제하려면 다음 단계를 완료합니다.

• 위젯을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.
• 복제를 클릭합니다.

위젯의 복제본이 원본 아래에 나타납니다.

위젯 Remove

위젯을 선택하고 키보드에서 Delete 키를 눌러 위젯을 삭제합니다. 또는 위젯을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다. 그런 다음, 삭제를 클릭합니다.

다운로드 결과

데이터 세트를 CSV, TSV, Excel 파일로 다운로드할 수 있습니다. 캔버스에서 시각적 개체를 PNG 파일로 다운로드할 수 있습니다.

• 캔버스 탭에서 다운로드 옵션을 열려면 위젯의 오른쪽 위에 있는 케밥 메뉴를 클릭합니다.
• 데이터 탭에서 다운로드 옵션을 열려면 데이터 세트 오른쪽에 있는 케밥 메뉴를 클릭합니다.

최대 약 1GB 결과 데이터를 CSV 및 TSV 형식으로 다운로드하고 최대 100,000개 행을 Excel 파일로 다운로드할 수 있습니다. 최종 파일 다운로드 크기는 1GB limit가 최종 파일 다운로드보다 이전 단계에 적용되기 때문에 1GB보다 약간 많거나 적을 수 있습니다.

대시보드 게시

대시보드를 게시하여 현재 초안의 새 사본을 만듭니다. 대시보드를 게시하려면 적어도 CAN EDIT 권한이 있어야 합니다.

대시보드를 게시한 후에는 초안을 변경하더라도 다시 게시할 때까지 게시된 버전은 그대로 유지됩니다. 게시된 사본에 영향을 주지 않고 초안 버전을 수정하고 개선할 수 있습니다. 게시된 대시보드에 액세스할 수 있는 등록된 사용자는 게시된 버전을 계속 볼 수 있습니다. 게시된 버전이 있는 경우 구독자에게 계속 이메일을 보냅니다. 대시보드 액세스 관리에 대한 자세한 내용은 대시보드 공유를 참조하세요.

게시할 때 다음 중 하나를 선택합니다.

• 임베드 credentials: 게시된 대시보드의 모든 뷰어는 데이터 및 컴퓨팅 리소스를 위한 여러분의 credentials을 사용하여 쿼리를 실행할 수 있습니다. 이렇게 하면 대시보드 액세스 권한이 있는 등록된 사용자가 원래 작업 영역, 기본 데이터 또는 SQL 웨어하우스에 대한 액세스 권한이 없는 경우에도 볼 수 있습니다. 이렇게 하면 직접 액세스 권한이 부여되지 않은 사용자에게 데이터가 노출될 수 있습니다. 이것이 기본 옵션입니다.
• credentials 를 포함하지 마세요: 게시된 대시보드의 모든 뷰어는 자체 데이터 및 컴퓨팅 credentials을 사용하여 쿼리를 실행합니다. 대시보드에서 결과를 보려면 뷰어는 작업 영역, 연결된 SQL 웨어하우스 및 관련 데이터에 액세스해야 합니다.

선택할 설정에 대한 권장 사항은 게시된 대시보드 공유를 참조하세요.

대시보드를 게시하려면 다음 단계를 완료합니다.

1. 대시보드를 엽니다. 대시보드가 이전에 게시된 경우 게시된 버전이 열립니다. 필요한 경우 페이지 상단의 전환기를 사용하여 현재 초안 버전을 확인합니다.
2. 게시를 클릭합니다. 게시 대화 상자가 나타납니다.
3. 게시된 대시보드에 사용할 credentials을 선택하세요. credentials 포함할지 여부를 선택할 수 있습니다.
4. 게시를 클릭합니다. 대시보드가 처음으로 게시되는 경우 공유 대화 상자가 열리고 게시된 대시보드를 공유하라는 메시지가 표시됩니다. 공유에 대한 세부 정보 및 권장 사항은 대시보드 공유를 참조하세요.

게시된 대시보드에 액세스하려면 대시보드 위쪽의 드롭다운 메뉴에서 게시됨을 클릭합니다.

대시보드에서 Genie 공간 사용

대시보드를 만들면 지니 공간이 자동으로 만들어집니다. Genie 공간은 비즈니스 사용자가 자연어를 사용하여 셀프 서비스 데이터 분석을 수행할 수 있도록 하는 노코드 인터페이스입니다. 자동으로 생성된 Genie 공간은 공간을 미리 보는 데 사용할 수 있는 초안으로 시작됩니다. 초안 Genie 공간은 데이터 세트 및 시각화를 추가하면서 sync 초안 대시보드와 함께 remove에 유지됩니다.

대시보드를 게시할 때 연결된 초안 지니 공간을 게시하거나 기존 지니 공간에 연결하도록 선택할 수 있습니다.

대시보드와 연결된 Genie 공간을 게시하면 뷰어에서 대시보드 데이터를 다른 방식으로 탐색할 수 있습니다. 대시보드에 제공되는 것만으로 인사이트를 얻는 대신 심층 분석을 위해 고유한 질문을 하여 데이터에 참여합니다. AI/BI Genie 공간이란 무엇인가를 참조하세요.

Genie 공간을 게시하면 게시된 대시보드에 지니 요청 단추가 추가됩니다. 대시보드 뷰어에서 해당 단추를 클릭하면 대시보드에서 채팅 인터페이스가 열리고 사용자에게 데이터에 대해 질문하라는 메시지가 표시됩니다.

연결된 Genie 공간을 게시하려면 다음 단계를 사용합니다.

1. 게시를 클릭합니다.
2. Genie 사용 토글은 기본적으로 켜져 있습니다. 토글을 클릭하여 켜세요.
3. (선택 사항) 기존 Genie 공간을 연결하려면 select기존 Genie 공간 연결 라디오 버튼을 선택하고 연결된 URL을 붙여넣으세요. 이 옵션을 선택하지 않으면, 당신의 대시보드를 기반으로 한 새로운 Genie 공간이 자동으로 생성됩니다.
4. 게시 대화 상자에서 게시를 클릭합니다.

게시된 Genie 공간을 새 window에서 열려면:

1. 채팅 오른쪽 위 모서리에 있는 케밥 메뉴 window 을 클릭합니다.
2. 지니 공간 열기를 클릭합니다.

Genie 공간 초안을 미리 보려면 다음을 수행합니다.

1. 대시보드의 오른쪽 위 모서리에 있는 케밥 메뉴를 클릭합니다.
2. Genie 공간 초안 열기를 클릭합니다.

연결된 지니 공간에 대한 권한

연결된 Genie 공간에 대한 사용 권한은 대시보드에 있는 권한과 미러링되지만 액세스는 작업 영역 액세스 권한이 있는 사용자로 제한됩니다. 대시보드가 포함된 credentials이 공유되더라도, 작업 공간에 대한 액세스 권한이 있는 사용자만 Genie 공간과 상호 작용할 수 있습니다.

뷰어는 자신의 credentials 사용하여 Genie 공간에 전원을 공급하는 데 필요한 컴퓨팅 및 데이터에 액세스합니다. 지니 공간에서 사용되는 SELECT에 대해 적어도 tables 이상의 권한이 있어야 합니다.

대시보드 공유

계정의 모든 사용자와 대시보드를 안전하게 공유할 수 있습니다. 작업 영역에 할당된 사용자의 경우 다른 작업 영역 개체와 마찬가지로 액세스 권한을 grant 다양한 권한 수준을 set 수 있습니다. 작업 영역에 할당되지 않은 사용자의 경우 계정 수준에서 대시보드를 공유하여 등록된 사용자가 대시보드를 보고 실행할 수 있습니다.

관리자가 계정 수준에서 공유를 위해 계정을 set 방법에 대한 자세한 내용은 대시보드 관리 가이드참조하세요. 계정 및 작업 영역 수준에서 대시보드 공유에 대한 자세한 내용은 대시보드 공유를 참조하세요.

웹 사이트 및 애플리케이션에 대시보드 포함

iframe을 사용하여 게시된 대시보드를 외부 웹 사이트 및 애플리케이션에 포함할 수 있습니다. 대시보드 포함을 참조하세요.

대시보드를 포함할 수 where 외부 사이트를 관리하려는 작업 영역 관리자인 경우 대시보드 포함관리를 참조하세요.

일정 및 구독

예약된 업데이트를 set 대시보드의 캐시를 자동으로 refresh 일정을 구독하는 사용자에게 최신 대시보드의 PDF가 포함된 전자 메일을 선택적으로 보낼 수 있습니다. 편집할 수 이상의 권한이 있는 사용자는 포함된 게시된 대시보드가 주기적으로 실행되도록 일정을 만들 수 있습니다. 각 대시보드에는 최대 10개의 일정이 있을 수 있습니다.

예약된 대시보드 업데이트 및 구독 관리를 참조하세요.

대시보드 내보내기, 가져오기 또는 바꾸기

대시보드를 파일로 내보내고 가져와서 여러 작업 영역에서 편집 가능한 대시보드를 쉽게 공유할 수 있습니다. 대시보드를 다른 작업 영역으로 전송하려면 파일로 내보낸 다음, 새 작업 영역으로 가져옵니다. 대시보드 파일을 대신 바꿀 수도 있습니다. 즉, 대시보드 파일을 직접 편집할 때 기존 공유 설정을 유지 관리하면서 해당 파일을 원래 작업 영역에 업로드하고 기존 파일을 덮어쓸 수 있습니다.

다음 섹션에서는 UI에서 대시보드를 내보내고 가져오는 방법을 explain. Databricks API를 사용하여 대시보드를 프로그래밍 방식으로 가져오고 내보낼 수도 있습니다. POST /api/2.0/workspace/import를 참조하세요.

대시보드 파일 내보내기

• 대시보드 초안에서 화면의 오른쪽 상단 모서리에 있는 케밥 메뉴를 클릭한 다음, 대시보드 내보내기를 클릭합니다.
• 대시보드 내보내기 대화 상자를 사용하여 작업을 확인하거나 취소합니다. 내보내기가 성공하면 .lvdash.json 파일이 웹 브라우저의 기본 다운로드 디렉터리에 저장됩니다.

대시보드 파일 가져오기

• 대시보드 목록 페이지에서 > 파일에서 대시보드 가져오기를 클릭합니다.
• 파일 선택하여 로컬 파일 대화 상자를 연 다음 가져올 select 파일을 .lvdash.json.
• 대시보드 가져오기를 클릭하여 대시보드를 확인하고 만듭니다.

가져온 대시보드는 사용자 폴더에 저장됩니다. 동일한 이름의 가져온 대시보드가 해당 위치에 이미 있는 경우 괄호 안에 숫자를 추가하여 고유한 이름을 만들어 충돌을 자동으로 해결합니다.

파일에서 대시보드 바꾸기

• 대시보드 초안에서 화면의 오른쪽 상단 모서리에 있는 케밥 메뉴를 클릭한 다음, 대시보드 바꾸기를 클릭합니다.
• 클릭하여 파일 선택 파일 대화 상자를 열고 select 가져올 파일을 .lvdash.json.
• 기존 대시보드를 덮어쓰려면 덮어쓰기를 클릭합니다.

대시보드 버전 관리를 위한 모범 사례

협업을 사용하도록 설정하고 다양한 버전의 대시보드를 관리하기 위해 Databricks는 다음 단계를 사용하는 것이 좋습니다.

1. 대시보드를 JSON 파일로 내보냅니다. 파일 형식은 lvdash.json입니다.
2. Git과 같은 버전 제어 시스템에 해당 파일을 추가합니다.
3. 파일을 편집합니다. 대시보드 파일에는 전체 쿼리 구문 및 위젯 설정이 포함됩니다. 텍스트 파일에서 values 직접 편집하거나 작업 영역에 다시 업로드하고 UI를 변경할 수 있습니다.
4. 새 파일을 저장합니다. UI를 변경한 경우 새 파일을 내보냅니다. 버전 제어 시스템을 사용하여 대시보드 변경 내용 및 버전을 추적합니다.
5. Update 기존 대시보드. 기존 초안 대시보드에서:
   1. 오른쪽 위 모서리에서 를 클릭한 다음 대시보드 바꾸기를 클릭합니다.
   2. 대화 상자의 대시보드 바꾸기에서 파일 선택을 클릭합니다. 그런 다음 덮어쓰기클릭합니다.

REST API를 사용하여 대시보드 관리

Azure Databricks REST API를 사용하여 대시보드를 관리하는 방법을 보여주는 자습서는 Azure Databricks API를 사용하여 대시보드 관리를 참조하세요. 포함된 자습서 explain에서는 레거시 대시보드를 Lakeview 대시보드로 변환하는 방법뿐만 아니라, 이를 만들고 관리하며 공유하는 방법도 알려줍니다.

DAB(Databricks Asset Bundles)를 사용하여 AI/BI 대시보드를 관리하는 방법을 알아보려면 대시보드를 참조하세요.

Databricks는 Terraform 공급자도 제공합니다. Databricks Terraform 설명서를 참조하세요.