다음을 통해 공유

수동으로 번들 만들기

  • 아티클

이 자습서에서는 처음부터 Databricks 자산 번들을 만듭니다. 이 간단한 번들은 두 Notebook과 이 Notebook을 실행하는 Azure Databricks 작업의 정의로 구성됩니다. 그런 다음 Azure Databricks 작업 영역에서 작업의 유효성을 검사, 배포 및 실행합니다. Azure Databricks 작업으로 첫 워크플로를 만들기라는 빠른 시작을 자동화하는 단계입니다.

요구 사항

  • Databricks CLI 버전 0.218.0 이상. 설치된 Databricks CLI 버전을 확인하려면 databricks -v 명령을 실행합니다. Databricks CLI를 설치하려면 Databricks CLI 설치 또는 업데이트를 참조하세요.
  • Databricks CLI에 대해 구성된 인증입니다. Databricks CLI 인증을 참조하세요.
  • 원격 Databricks 작업 영역에는 작업 영역 파일이 활성화되어 있어야 합니다. 작업 영역 파일이란?을 참조하세요.

1단계: 번들 만들기

번들에는 배포하려는 아티팩트와 실행하려는 리소스에 대한 설정이 포함됩니다.

  1. 개발 머신에서 빈 디렉터리를 만들거나 식별합니다.
  2. 터미널의 빈 디렉터리로 전환하거나 IDE에서 엽니다.

팁

Git 공급자에서 복제된 리포지토리가 포함된 디렉터리를 사용할 수도 있습니다. 이렇게 하면 외부 버전 제어를 사용하여 번들을 관리하고 프로젝트에서 다른 개발자 및 IT 전문가와 보다 쉽게 공동 작업할 수 있습니다.

이 데모에 대한 리포지토리를 복제하도록 선택하는 경우 Databricks는 리포지토리가 비어 있거나 기본 파일(예: README, .gitignore)만 포함하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 리포지토리의 기존 파일이 Azure Databricks 작업 영역에 불필요하게 동기화될 수 있습니다.

2단계: 프로젝트에 Notebook 추가

이 단계에서는 프로젝트에 두 Notebook을 추가합니다. 첫 노트북은 2007년 이후 뉴욕 주 보건부의 공개 데이터 원본에서 인기 있는 아기 이름 목록을 가져옵니다. 부서 웹사이트에서 아기 이름: 이름 별 인기: 2007년 시작을 참조하세요. 첫 번째 Notebook은 그런 다음 main라는 카탈로그 속 default라는 스키마의 my-volume라는 Azure Databricks Unity 카탈로그 볼륨에 이 데이터를 저장합니다. 두 번째 Notebook은 저장된 데이터를 쿼리하고 2014년 이름과 성별별로 아기 이름의 집계된 수를 표시합니다.

  1. 디렉터리의 루트에서 retrieve-baby-names.py라는 파일인 첫 Notebook을 만듭니다.

  2. retrieve-baby-names.py 파일에 다음 코드를 추가합니다.

    # Databricks notebook source
import requests

response = requests.get('http://health.data.ny.gov/api/views/jxy9-yhdk/rows.csv')
csvfile = response.content.decode('utf-8')
dbutils.fs.put("/Volumes/main/default/my-volume/babynames.csv", csvfile, True)

  3. 같은 디렉터리에 filter-baby-names.py라는 파일인 두 번째 Notebook을 만듭니다.

  4. filter-baby-names.py 파일에 다음 코드를 추가합니다.

    # Databricks notebook source
babynames = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("/Volumes/main/default/my-volume/babynames.csv")
babynames.createOrReplaceTempView("babynames_table")
years = spark.sql("select distinct(Year) from babynames_table").toPandas()['Year'].tolist()
years.sort()
dbutils.widgets.dropdown("year", "2014", [str(x) for x in years])
display(babynames.filter(babynames.Year == dbutils.widgets.get("year")))

3단계: 프로젝트에 번들 구성 스키마 파일 추가

Visual Studio Code, PyCharm Professional 또는 IntelliJ IDEA Ultimate와 같이 YAML 파일과 JSON 스키마 파일을 지원하는 IDE를 사용하는 경우 번들 구성 스키마를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 프로젝트의 번들 구성 파일 구문과 형식을 확인할 수도 있습니다. 5단계에서 나중에 만든 번들 구성 파일은 YAML 기반이지만 이 단계의 번들 구성 스키마 파일은 JSON 기반입니다.

Visual Studio Code

  1. 예를 들어 Visual Studio Code 마켓플레이스에서 YAML 확장을 설치하여 VISUAL Studio Code에 YAML 언어 서버 지원을 추가합니다.

  2. Databricks CLI를 사용함으로써 Databricks 자산 번들 구성 JSON 스키마 파일을 생성하여 bundle schema 명령을 실행하고 출력을 JSON 파일로 리디렉션합니다. 예를 들어 다음과 같이 현재 디렉터리 안에 bundle_config_schema.json이라는 이름으로 파일을 생성합니다.

    databricks bundle schema > bundle_config_schema.json

  3. 5단계에서는 번들 구성 파일의 시작 부분에 다음 주석을 추가하여 번들 구성 파일을 지정된 JSON 스키마 파일과 연결합니다.

    # yaml-language-server: $schema=bundle_config_schema.json

    참고 항목

    앞의 설명에서 Databricks 자산 번들 구성 JSON 스키마 파일이 다른 경로에 있는 경우 bundle_config_schema.json을 스키마 파일의 전체 경로로 바꿉니다.

PyCharm Professional

  1. Databricks CLI를 사용함으로써 Databricks 자산 번들 구성 JSON 스키마 파일을 생성하여 bundle schema 명령을 실행하고 출력을 JSON 파일로 리디렉션합니다. 예를 들어 다음과 같이 현재 디렉터리 안에 bundle_config_schema.json이라는 이름으로 파일을 생성합니다.

    databricks bundle schema > bundle_config_schema.json

  2. 번들 구성 JSON 스키마 파일을 인식하도록 PyCharm을 구성한 다음 사용자 지정 JSON 스키마 구성의 지침에 따라 JSON 스키마 매핑을 완료합니다.

  3. 5단계에서는 PyCharm을 사용하여 번들 구성 파일을 만들거나 엽니다. 규칙에 따라 이 파일의 이름은 databricks.yml입니다.

IntelliJ IDEA Ultimate

  1. Databricks CLI를 사용함으로써 Databricks 자산 번들 구성 JSON 스키마 파일을 생성하여 bundle schema 명령을 실행하고 출력을 JSON 파일로 리디렉션합니다. 예를 들어 다음과 같이 현재 디렉터리 안에 bundle_config_schema.json이라는 이름으로 파일을 생성합니다.

    databricks bundle schema > bundle_config_schema.json

  2. 번들 구성 JSON 스키마 파일을 인식하도록 IntelliJ IDEA를 구성한 다음 사용자 지정 JSON 스키마 구성의 지침에 따라 JSON 스키마 매핑을 완료합니다.

  3. 5단계에서는 IntelliJ IDEA를 사용하여 번들 구성 파일을 만들거나 엽니다. 규칙에 따라 이 파일의 이름은 databricks.yml입니다.

4단계: 인증 설정

이 단계에서는 개발 컴퓨터의 Databricks CLI와 Azure Databricks 작업 영역 간에 인증을 설정합니다. 이 문서에서는 OAuth U2M(사용자-컴퓨터) 인증과 인증을 위해 상응하는 DEFAULT라는 Azure Databricks 구성 프로필을 사용하려고 하는 것으로 가정합니다.

참고 항목

U2M 인증은 이러한 단계를 실시간으로 시도하는 데 적합합니다. 완전히 자동화된 워크플로의 경우 Databricks는 OAuth M2M(컴퓨터 간) 인증을 대신 사용하는 것이 좋습니다. 인증에서 M2M 인증 설정 지침을 참조하세요.

  1. Databricks CLI를 사용하여 각 대상 작업 영역에 대해 다음 명령을 실행하고 OAuth 토큰 관리를 로컬로 시작합니다.

    다음 명령에서 <workspace-url>를 Azure Databricks 작업 영역 URL로 바꿉니다(예: https://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net).

    databricks auth login --host <workspace-url>

  2. Databricks CLI는 Azure Databricks 구성 프로필로 입력한 정보를 저장하라는 메시지를 표시합니다. Enter를 눌러 제안된 프로필 이름을 수락하거나 새 프로필 또는 기존 프로필의 이름을 입력합니다. 이름이 같은 기존 프로필은 입력한 정보로 덮어쓰여집니다. 프로필을 사용하여 여러 작업 영역에서 인증 컨텍스트를 빠르게 전환할 수 있습니다.

    기존 프로필 목록을 얻으려면 별도의 터미널 또는 명령 프롬프트에서 Databricks CLI를 사용하여 databricks auth profiles 명령을 실행합니다. 특정 프로필의 기존 설정을 보려면 databricks auth env --profile <profile-name> 명령을 실행합니다.

  3. 웹 브라우저에서 화면상의 지침을 완료하여 Azure Databricks 작업 영역에 로그인합니다.

  4. 프로필의 현재 OAuth 토큰 값과 토큰의 예정된 만료 타임스탬프를 보려면 다음 명령 중 하나를 실행합니다.

    • databricks auth token --host <workspace-url>
    • databricks auth token -p <profile-name>
    • databricks auth token --host <workspace-url> -p <profile-name>

    동일한 --host 값을 가진 프로필이 여러 개 있는 경우, Databricks CLI가 올바르게 일치하는 OAuth 토큰 정보를 찾을 수 있도록 --host 및 -p 옵션을 함께 지정해야 할 수 있습니다.

5단계: 프로젝트에 번들 구성 파일 추가

이 단계에서는 두 Notebook을 배포하고 실행하는 방법을 정의합니다. 이 데모에서는 Azure Databricks 작업을 사용하여 첫 번째 Notebook과 두 번째 Notebook을 실행하려고 합니다. 첫 번째 Notebook은 데이터를 저장하고 두 번째 Notebook은 저장된 데이터를 쿼리하므로 두 번째 Notebook이 시작되기 전에 첫 번째 Notebook 실행을 완료하려고 합니다. 프로젝트의 번들 구성 파일에서 이 목표를 모델링합니다.

  1. 디렉터리의 루트에서 번들 구성 파일인 databricks.yml라는 파일을 만듭니다.
  2. 다음 코드를 databricks.yml 파일에 추가하여 <workspace-url>를 작업 영역 당 URL, 예를 들면 https://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net로 대체합니다. 이 URL은 .databrickscfg 파일의 URL과 일치해야 합니다.

팁

# yaml-language-server로 시작하는 첫 번째 줄은 IDE에서 지원하는 경우에만 필요합니다. 자세한 내용은 이전 3단계를 참조하세요.

# yaml-language-server: $schema=bundle_config_schema.json
bundle:
  name: baby-names

resources:
  jobs:
    retrieve-filter-baby-names-job:
      name: retrieve-filter-baby-names-job
      job_clusters:
        - job_cluster_key: common-cluster
          new_cluster:
            spark_version: 12.2.x-scala2.12
            node_type_id: Standard_DS3_v2
            num_workers: 1
      tasks:
        - task_key: retrieve-baby-names-task
          job_cluster_key: common-cluster
          notebook_task:
            notebook_path: ./retrieve-baby-names.py
        - task_key: filter-baby-names-task
          depends_on:
            - task_key: retrieve-baby-names-task
          job_cluster_key: common-cluster
          notebook_task:
            notebook_path: ./filter-baby-names.py

targets:
  development:
    workspace:
      host: <workspace-url>

작업을 사용자 지정하기 위해 작업 선언의 매핑은 REST API 참조에서 POST /api/2.1/jobs/create에 설명된 대로 작업 만들기 작업의 YAML 형식으로 표현된 요청 페이로드에 해당합니다.

팁

Databricks 자산 번들의 클러스터 설정 재정의에 설명된 기술을 사용하여 번들의 새 작업 클러스스터의 설정을 정의, 결합 및 재정의할 수 있습니다.

6단계: 프로젝트의 번들 구성 파일 유효성 검사

이 단계에서는 번들 구성이 유효한지 확인합니다.

  1. Databricks CLI를 사용하여 bundle validate 명령을 다음과 같이 실행합니다.

    databricks bundle validate

  2. 번들 구성 요약이 반환되면 유효성 검사가 성공했습니다. 오류가 반환되면 오류를 수정한 다음 이 단계를 반복합니다.

이 단계 후에 번들을 변경한 경우 이 단계를 반복하여 번들 구성이 여전히 유효한지 확인해야 합니다.

7단계: 원격 작업 영역에 로컬 프로젝트 배포

이 단계에서는 원격 Azure Databricks 작업 영역에 두 개의 로컬 Notebook을 배포하고 작업 영역에서 Azure Databricks 작업을 만듭니다.

  1. Databricks CLI를 사용하여 bundle deploy 명령을 다음과 같이 실행합니다.

    databricks bundle deploy -t development

  2. 두 로컬 Notebook이 배포되었는지 확인합니다. Azure Databricks 작업 영역의 사이드바에서 작업 영역을 클릭합니다.

  3. Users ><your-username>> .bundle > baby-names > development > files 폴더를 클릭합니다. 두 Notebooks가 이 폴더에 있어야 합니다.

  4. 작업이 만들어졌는지 확인합니다. Azure Databricks 작업 영역의 사이드바에서 워크플로를 클릭합니다.

  5. 작업 탭에서 retrieve-filter-baby-names-job을 클릭합니다.

  6. 작업 탭을 클릭합니다. retrieve-baby-names-task와 filter-baby-names-task라는 두 가지 작업이 있어야 합니다.

이 단계 후에 번들을 변경한 경우 6-7단계를 반복하여 번들 구성이 여전히 유효한지 확인한 다음 프로젝트를 다시 배포해야 합니다.

8단계: 배포된 프로젝트 실행

이 단계에서는 작업 영역에서 Azure Databricks 작업을 실행합니다.

  1. Databricks CLI를 사용하여 bundle run 명령을 다음과 같이 실행합니다.

    databricks bundle run -t development retrieve-filter-baby-names-job

  2. 터미널에 표시되는 Run URL의 값을 복사하고 이 값을 웹 브라우저에 붙여넣어 Azure Databricks 작업 영역을 엽니다.

  3. Azure Databricks 작업 영역에서 두 작업이 성공적으로 완료되고 녹색 제목 표시줄이 표시되면 filter-baby-names-task 작업을 클릭하여 쿼리 결과를 확인합니다.

이 단계 후에 번들을 변경한 경우 6-8단계를 반복하여 번들 구성이 여전히 유효한지 확인하고, 프로젝트를 다시 배포하고, 재배포된 프로젝트를 실행해야 합니다.

9단계: 정리

이 단계에서는 배포된 두 개의 Notebook과 작업을 작업 영역에서 삭제합니다.

  1. Databricks CLI를 사용하여 bundle destroy 명령을 다음과 같이 실행합니다.

    databricks bundle destroy

  2. 작업 삭제 요청 확인: 리소스를 영구적으로 삭제하라는 메시지가 표시되면 y을 입력하고 Enter을 누릅니다.

  3. Notebook 삭제 요청 확인: 이전에 배포된 폴더와 모든 파일을 영구적으로 삭제하라는 메시지가 표시되면 y을 입력하고 Enter을 누릅니다.

bundle destroy 명령을 실행하면 배포된 작업과 배포된 두 Notebook이 포함된 폴더만 삭제됩니다. 이 명령은 첫 번째 Notebook에서 만든 babynames.csv 파일과 같은 부작용을 삭제하지 않습니다. babybnames.csv 파일을 삭제하려면 다음을 수행합니다.

  1. Azure Databricks 작업 영역의 사이드바에서 카탈로그를 클릭합니다.
  2. DBFS 찾아보기를 클릭합니다.
  3. FileStore 폴더를 클릭합니다.
  4. babynames.csv 옆의 드롭다운 화살표를 클릭하고 삭제를 클릭합니다.
  5. 개발 머신에서 번들을 삭제하려는 경우 이제 1단계에서 로컬 디렉터리를 삭제할 수 있습니다.