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Substituições e variáveis em Databricks Asset Bundles

O Databricks Asset Bundles suporta substituições e variáveis personalizadas, que tornam seus arquivos de configuração de pacote mais modulares e reutilizáveis. Tanto as substituições quanto as variáveis personalizadas permitem a recuperação dinâmica de valores para que as configurações possam ser determinadas no momento em que um pacote é implantado e executado.

Gorjeta

Você também pode usar referências de valor dinâmico para valores de parâmetros de trabalho para passar o contexto sobre uma execução de trabalho para tarefas de trabalho. Consulte O que é uma referência de valor dinâmico? e Parametrizar trabalhos.

Substituições

Você pode usar substituições para recuperar valores de configurações que mudam com base no contexto da implantação e execução do pacote.

Por exemplo, quando executa o bundle validate --output json comando, poderá ver um gráfico como este:

{
  "bundle": {
    "name": "hello-bundle",
    "target": "dev",
    "...": "..."
  },
  "workspace": {
    "...": "...",
    "current_user": {
      "...": "...",
      "userName": "someone@example.com",
      "...": "...",
    },
    "...": "..."
  },
  "...": {
    "...": "..."
  }
}

As subsituções podem ser usadas para fazer referência aos valores dos campos bundle name, bundle targete workspace userName para construir o workspace root_path no arquivo de configuração do bundle:

bundle:
  name: hello-bundle

workspace:
  root_path: /Users/${workspace.current_user.userName}/.bundle/${bundle.name}/my-envs/${bundle.target}

# ...

targets:
  dev:
    default: true

Você também pode criar substituições para recursos nomeados. Por exemplo, para o pipeline configurado com o nome my_pipeline, ${resources.pipelines.my_pipeline.target} é a substituição para o valor do destino de my_pipeline.

Para determinar substituições válidas, você pode usar a hierarquia de esquema documentada na referência da API REST ou a saída do bundle schema comando.

Aqui estão algumas substituições comumente usadas:

  • ${bundle.name}
  • ${bundle.target} # Use this substitution instead of ${bundle.environment}
  • ${workspace.host}
  • ${workspace.current_user.short_name}
  • ${workspace.current_user.userName}
  • ${workspace.file_path}
  • ${workspace.root_path}
  • ${resources.jobs.<job-name>.id}
  • ${resources.models.<model-name>.name}
  • ${resources.pipelines.<pipeline-name>.name}

Variáveis personalizadas

Você pode definir variáveis personalizadas simples e complexas em seu pacote para habilitar a recuperação dinâmica de valores necessários para muitos cenários. As variáveis personalizadas são declaradas em seus arquivos de configuração de pacote dentro do variables mapeamento. Veja variáveis.

O exemplo de configuração a seguir define as variáveis my_cluster_id e my_notebook_path:

variables:
  my_cluster_id:
    description: The ID of an existing cluster.
    default: 1234-567890-abcde123
  my_notebook_path:
    description: The path to an existing notebook.
    default: ./hello.py

Se você não fornecer um default valor para uma variável como parte dessa declaração, deverá defini-lo ao executar comandos bundle, por meio de uma variável de ambiente ou em qualquer outro lugar dentro de seus arquivos de configuração de pacote, conforme descrito em Definir o valor de uma variável.

Para fazer referência a uma variável personalizada dentro da configuração do pacote, use a substituição de${var.<variable_name>}. Por exemplo, para referenciar as variáveis my_cluster_id e my_notebook_path:

resources:
  jobs:
    hello-job:
      name: hello-job
      tasks:
        - task_key: hello-task
          existing_cluster_id: ${var.my_cluster_id}
          notebook_task:
            notebook_path: ${var.my_notebook_path}

Definir o valor de uma variável

Se você não tiver fornecido um default valor para uma variável ou se quiser substituir temporariamente o default valor de uma variável, forneça o novo valor temporário da variável usando uma das seguintes abordagens:

  • Forneça o valor da variável como parte de um bundle comando como validate, deployou run. Para fazer isso, use a opção --var="<key>=<value>", onde <key> é o nome da variável e <value> é o valor da variável. Por exemplo, como parte do bundle validate comando, para fornecer o valor de 1234-567890-abcde123 para a variável nomeada my_cluster_id, e para fornecer o valor de ./hello.py para a variável chamada my_notebook_path, execute:

    databricks bundle validate --var="my_cluster_id=1234-567890-abcde123,my_notebook_path=./hello.py"
    
    # Or:
    databricks bundle validate --var="my_cluster_id=1234-567890-abcde123" --var="my_notebook_path=./hello.py"
    
  • Forneça o valor da variável definindo uma variável de ambiente. O nome da variável de ambiente deve começar com BUNDLE_VAR_. Para definir variáveis de ambiente, consulte a documentação do seu sistema operacional. Por exemplo, para fornecer o valor de para a variável nomeada 1234-567890-abcde123, e para fornecer o valor de para a variável nomeada my_cluster_id, execute o seguinte comando antes de ./hello.pymy_notebook_path chamar um bundle comando como validate, deploy, ou run:

    Para Linux e macOS:

    export BUNDLE_VAR_my_cluster_id=1234-567890-abcde123 && export BUNDLE_VAR_my_notebook_path=./hello.py
    

    Para Windows:

    "set BUNDLE_VAR_my_cluster_id=1234-567890-abcde123" && "set BUNDLE_VAR_my_notebook_path=./hello.py"
    

    Ou, forneça o valor da variável como parte de um bundle comando como validate, deployou run, por exemplo, para Linux e macOS:

    BUNDLE_VAR_my_cluster_id=1234-567890-abcde123 BUNDLE_VAR_my_notebook_path=./hello.py databricks bundle validate
    

    Ou para Windows:

    "set BUNDLE_VAR_my_cluster_id=1234-567890-abcde123" && "set BUNDLE_VAR_my_notebook_path=./hello.py" && "databricks bundle validate"
    
  • Forneça o valor da variável em seus arquivos de configuração de pacote. Para fazer isso, use um variables mapeamento dentro do targets mapeamento, seguindo este formato:

    variables:
      <variable-name>: <value>
    

    Por exemplo, para fornecer valores para as variáveis nomeadas my_cluster_id e my_notebook_path para dois destinos separados:

    targets:
      dev:
        variables:
          my_cluster_id: 1234-567890-abcde123
          my_notebook_path: ./hello.py
      prod:
        variables:
          my_cluster_id: 2345-678901-bcdef234
          my_notebook_path: ./hello.py
    

Nota

Seja qual for a abordagem escolhida para fornecer valores variáveis, use a mesma abordagem durante os estágios de implantação e execução. Caso contrário, você pode obter resultados inesperados entre o momento de uma implantação e uma execução de trabalho ou pipeline baseada nessa implantação existente.

Nos exemplos anteriores, a CLI do Databricks procura valores para as variáveis my_cluster_id e my_notebook_path na seguinte ordem, parando quando encontra um valor para cada variável correspondente, ignorando quaisquer outros locais para essa variável:

  1. Dentro de quaisquer --var opções especificadas como parte do bundle comando.
  2. Dentro de qualquer conjunto de variáveis de ambiente que comece com BUNDLE_VAR_.
  3. Dentro de quaisquer variables mapeamentos, entre os mapeamentos dentro de targets seus arquivos de configuração de pacote.
  4. Qualquer default valor para a definição dessa variável, entre os mapeamentos de nível variables superior dentro dos arquivos de configuração do pacote.

Definir uma variável complexa

Presume-se que uma variável personalizada seja do tipo string, a menos que você a defina como uma variável complexa. Para definir uma variável personalizada com um tipo complexo para seu pacote, defina type como complex em sua configuração de pacote.

Nota

O único valor válido para a type configuração é complex. Além disso, a validação do pacote falhará se type estiver definida como complex e o default definido para a variável for um único valor.

No exemplo a seguir, as configurações de cluster são definidas dentro de uma variável complexa personalizada chamada my_cluster:

variables:
  my_cluster:
    description: "My cluster definition"
    type: complex
    default:
      spark_version: "13.2.x-scala2.11"
      node_type_id: "Standard_DS3_v2"
      num_workers: 2
      spark_conf:
        spark.speculation: true
        spark.databricks.delta.retentionDurationCheck.enabled: false

resources:
  jobs:
    my_job:
      job_clusters:
        - job_cluster_key: my_cluster_key
          new_cluster: ${var.my_cluster}
      tasks:
      - task_key: hello_task
        job_cluster_key: my_cluster_key

Recuperar o valor de ID de um objeto

Para os tipos de objeto alert, cluster_policy, cluster, dashboard, instance_pool, job, metastore, notification_destination, pipeline, query, service_principale warehouse , você pode definir um lookup para sua variável personalizada recuperar a ID de um objeto nomeado usando este formato:

variables:
  <variable-name>:
    lookup:
      <object-type>: "<object-name>"

Se uma pesquisa for definida para uma variável, a ID do objeto com o nome especificado será usada como o valor da variável. Isso garante que a ID resolvida correta do objeto seja sempre usada para a variável.

Nota

Um erro ocorre se um objeto com o nome especificado não existir ou se houver mais de um objeto com o nome especificado.

Por exemplo, na configuração a seguir, ${var.my_cluster_id} será substituído pela ID do cluster compartilhado 12.2.

variables:
  my_cluster_id:
    description: An existing cluster
    lookup:
      cluster: "12.2 shared"

resources:
  jobs:
    my_job:
      name: "My Job"
      tasks:
        - task_key: TestTask
          existing_cluster_id: ${var.my_cluster_id}