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 target
e 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 comovalidate
,deploy
ourun
. 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 dobundle validate
comando, para fornecer o valor de1234-567890-abcde123
para a variável nomeadamy_cluster_id
, e para fornecer o valor de./hello.py
para a variável chamadamy_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 nomeada1234-567890-abcde123
, e para fornecer o valor de para a variável nomeadamy_cluster_id
, execute o seguinte comando antes de./hello.py
my_notebook_path
chamar umbundle
comando comovalidate
,deploy
, ourun
: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 comovalidate
,deploy
ourun
, 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 dotargets
mapeamento, seguindo este formato:variables: <variable-name>: <value>
Por exemplo, para fornecer valores para as variáveis nomeadas
my_cluster_id
emy_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:
- Dentro de quaisquer
--var
opções especificadas como parte dobundle
comando. - Dentro de qualquer conjunto de variáveis de ambiente que comece com
BUNDLE_VAR_
. - Dentro de quaisquer
variables
mapeamentos, entre os mapeamentos dentro detargets
seus arquivos de configuração de pacote. - Qualquer
default
valor para a definição dessa variável, entre os mapeamentos de nívelvariables
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_principal
e 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}