Referencja narzędzi Databricks (dbutils
)
Ten artykuł zawiera odniesienia do narzędzi usługi Databricks (dbutils
). Narzędzia udostępniają polecenia, które umożliwiają pracę ze środowiskiem usługi Databricks z notesów. Można na przykład zarządzać plikami i magazynem obiektów oraz pracować z danymi poufnymi.
dbutils
są dostępne w notatnikach Python, R i Scala.
Uwaga
dbutils
Obsługuje tylko środowiska obliczeniowe korzystające z systemu plików DBFS.
moduły użytkowe
W poniższej tabeli wymieniono moduły Databricks Utilities, które można pobrać przy użyciu dbutils.help()
.
Moduł | Opis |
---|---|
dane | Narzędzia do zrozumienia zestawów danych i interakcji z nimi (EKSPERYMENTALNE) |
fs | Narzędzia do uzyskiwania dostępu do systemu plików usługi Databricks (DBFS) |
prace | Narzędzia do korzystania z funkcji zadań |
biblioteki | Przestarzałe. Narzędzia do zarządzania bibliotekami o sesyjnym zakresie |
notatnik | Narzędzia do zarządzania przepływem sterowania w notatnikach (EKSPERYMENTALNE) |
tajemnice | Narzędzia do korzystania z wpisów tajnych w notesach |
widżety | Narzędzia do sparametryzowania notesów. |
api | Narzędzia do zarządzania kompilacjami aplikacji |
Pomoc dotycząca poleceń
Aby wyświetlić listę poleceń dla modułu narzędziowego wraz z krótkim opisem każdego polecenia, dołącz .help()
po nazwie modułu narzędziowego. W poniższym przykładzie wymieniono dostępne polecenia dla narzędzia notesu:
dbutils.notebook.help()
The notebook module.
exit(value: String): void -> This method lets you exit a notebook with a value
run(path: String, timeoutSeconds: int, arguments: Map): String -> This method runs a notebook and returns its exit value
Aby uzyskać pomoc dotyczącą polecenia, uruchom polecenie dbutils.<utility-name>.help("<command-name>")
. Poniższy przykład przedstawia pomoc dotyczącą polecenia kopiowania narzędzi systemu plików, dbutils.fs.cp
:
dbutils.fs.help("cp")
/**
* Copies a file or directory, possibly across FileSystems.
*
* Example: cp("/mnt/my-folder/a", "dbfs:/a/b")
*
* @param from FileSystem URI of the source file or directory
* @param to FileSystem URI of the destination file or directory
* @param recurse if true, all files and directories will be recursively copied
* @return true if all files were successfully copied
*/
cp(from: java.lang.String, to: java.lang.String, recurse: boolean = false): boolean
Narzędzie danych (dbutils.data)
Ważne
Ta funkcja jest dostępna w publicznej wersji zapoznawczej.
Uwaga
Dostępne w środowisku Databricks Runtime 9.0 lub nowszym.
Narzędzie do obsługi danych umożliwia zrozumienie zestawów danych i interakcję z nimi.
W poniższej tabeli wymieniono dostępne polecenia dla tego narzędzia, które można pobrać przy użyciu dbutils.data.help()
.
Polecenie | Opis |
---|---|
podsumuj | Podsumowanie ramki danych platformy Spark i wizualizowanie statystyk w celu uzyskania szybkich szczegółowych informacji |
summarize — polecenie (dbutils.data.summarize)
Uwaga
Ta funkcja jest dostępna w publicznej wersji zapoznawczej.
summarize(df: Object, precise: boolean): void
Oblicza i wyświetla podsumowanie statystyk ramki danych platformy Apache Spark lub ramki danych pandas. To polecenie jest dostępne dla języków Python, Scala i R.
Ważne
To polecenie analizuje pełną zawartość ramki danych. Uruchomienie tego polecenia dla bardzo dużych ramek danych może być bardzo kosztowne.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.data.help("summarize")
W środowisku Databricks Runtime 10.4 LTS i nowszym można użyć dodatkowego precise
parametru, aby dostosować dokładność obliczonych statystyk.
- Jeśli
precise
jest ustawiona na wartość false (wartość domyślna), niektóre zwrócone statystyki obejmują przybliżenia w celu skrócenia czasu wykonywania.- Liczba unikatowych wartości kolumn kategorii może mieć wartość ok. 5% względnego błędu dla kolumn o wysokiej kardynalności.
- Licznik częstych wartości może mieć błąd wynoszący do 0,01%, gdy liczba unikalnych wartości przekracza 10000.
- Histogramy i oszacowania percentylu mogą zawierać błąd do 0,01% względem całkowitej liczby wierszy.
- Gdy
precise
jest ustawiona na wartość true, statystyki są obliczane z wyższą dokładnością. Wszystkie statystyki z wyjątkiem histogramów i percentyli dla kolumn liczbowych są teraz dokładne.- Histogramy i oszacowania percentylu mogą zawierać błąd do 0,0001% względem całkowitej liczby wierszy.
Etykietka narzędzia w górnej części danych wyjściowych podsumowania danych wskazuje tryb bieżącego uruchomienia.
Przykład
W tym przykładzie wyświetlane są statystyki podsumowujące dla DataFrame Apache Spark z domyślnie włączonymi przybliżeniami. Aby wyświetlić wyniki, uruchom to polecenie w notesie. Ten przykład jest oparty na przykładowych zestawach danych.
Python
df = spark.read.format('csv').load(
'/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv',
header=True,
inferSchema=True
)
dbutils.data.summarize(df)
R
df <- read.df("/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv", source = "csv", header="true", inferSchema = "true")
dbutils.data.summarize(df)
Scala
val df = spark.read.format("csv")
.option("inferSchema", "true")
.option("header", "true")
.load("/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv")
dbutils.data.summarize(df)
Wizualizacja używa notacji SI do zwięzłego renderowania wartości liczbowych mniejszych niż 0,01 lub większych niż 10000. Na przykład wartość 1.25e-15
liczbowa będzie renderowana jako 1.25f
. Jeden wyjątek: wizualizacja używa znaku "B
" dla 1.0e9
(giga) zamiast "G
".
Narzędzie systemu plików (dbutils.fs)
Narzędzie systemu plików umożliwia dostęp do Co to jest DBFS?, co ułatwia korzystanie z usługi Azure Databricks jako systemu plików.
Ostrzeżenie
Implementacja Pythona wszystkich metod dbutils.fs
używa snake_case
zamiast camelCase
do formatowania słów kluczowych.
Na przykład dbutils.fs.help()
wyświetla opcję extraConfigs
dbutils.fs.mount()
. Jednak w języku Python należy użyć słowa kluczowego extra_configs
.
W poniższej tabeli wymieniono dostępne polecenia dla tego narzędzia, które można pobrać przy użyciu dbutils.fs.help()
.
Polecenie | Opis |
---|---|
cp | Kopiuje plik lub katalog, być może między różnymi systemami plików |
głowa | Zwraca do pierwszych bajtów "maxBytes" danego pliku jako ciąg zakodowany w formacie UTF-8 |
ls | Wyświetla zawartość katalogu |
mkdirs | Tworzy dany katalog, jeśli nie istnieje, tworząc również niezbędne katalogi nadrzędne |
mocowanie | Montuje dany katalog źródłowy w systemie plików DBFS w danym punkcie montowania. |
mocowania | Wyświetla informacje o tym, co jest instalowane w systemie plików DBFS |
mv | Przenosi plik lub katalog, prawdopodobnie pomiędzy różnymi systemami plików |
umieścić | Zapisuje podany ciąg w pliku zakodowanym w formacie UTF-8 |
refreshMounts | Wymusza odświeżenie pamięci podręcznej instalacji przez wszystkie maszyny w tym klastrze, zapewniając, że otrzymają najnowsze informacje |
rm | Usuwa plik lub katalog |
odmontować | Usuwa punkt instalacji systemu plików DBFS |
updateMount | Podobnie jak w przypadku instalacji(), ale aktualizuje istniejący punkt instalacji zamiast tworzyć nowy |
Napiwek
W notesach możesz użyć magicznego polecenia %fs
, aby uzyskać dostęp do systemu plików DBFS. Na przykład kod %fs ls /Volumes/main/default/my-volume/
jest taki sam jak kod dbutils.fs.ls("/Volumes/main/default/my-volume/")
. Zobacz magiczne polecenia.
polecenie cp (dbutils.fs.cp)
cp(from: String, to: String, recurse: boolean = false): boolean
Kopiuje plik lub katalog, możliwie na różnych systemach plików.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.fs.help("cp")
Przykład
Ten przykład kopiuje plik o nazwie data.csv
z /Volumes/main/default/my-volume/
do new-data.csv
w tym samym woluminie.
Python
dbutils.fs.cp("/Volumes/main/default/my-volume/data.csv", "/Volumes/main/default/my-volume/new-data.csv")
# Out[4]: True
R
dbutils.fs.cp("/Volumes/main/default/my-volume/data.csv", "/Volumes/main/default/my-volume/new-data.csv")
# [1] TRUE
Scala
dbutils.fs.cp("/Volumes/main/default/my-volume/data.csv", "/Volumes/main/default/my-volume/new-data.csv")
// res3: Boolean = true
head command (dbutils.fs.head)
head(file: String, maxBytes: int = 65536): String
Zwraca do określonej maksymalnej liczby bajtów w danym pliku. Bajty są zwracane jako ciąg zakodowany w formacie UTF-8.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.fs.help("head")
Przykład
W tym przykładzie wyświetlane są pierwsze 25 bajtów pliku data.csv
znajdującego się w /Volumes/main/default/my-volume/
.
Python
dbutils.fs.head("/Volumes/main/default/my-volume/data.csv", 25)
# [Truncated to first 25 bytes]
# Out[12]: 'Year,First Name,County,Se'
R
dbutils.fs.head("/Volumes/main/default/my-volume/data.csv", 25)
# [1] "Year,First Name,County,Se"
Scala
dbutils.fs.head("/Volumes/main/default/my-volume/data.csv", 25)
// [Truncated to first 25 bytes]
// res4: String =
// "Year,First Name,County,Se"
polecenie ls (dbutils.fs.ls)
ls(dir: String): Seq
Wyświetla zawartość katalogu.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.fs.help("ls")
Przykład
W tym przykładzie są wyświetlane informacje o zawartości elementu /Volumes/main/default/my-volume/
. Pole modificationTime
jest dostępne w środowisku Databricks Runtime 10.4 LTS lub nowszym. W języku R modificationTime
jest zwracany jako ciąg.
Python
dbutils.fs.ls("/Volumes/main/default/my-volume/")
# Out[13]: [FileInfo(path='dbfs:/Volumes/main/default/my-volume/data.csv', name='data.csv', size=2258987, modificationTime=1711357839000)]
R
dbutils.fs.ls("/Volumes/main/default/my-volume/")
# For prettier results from dbutils.fs.ls(<dir>), please use `%fs ls <dir>`
# [[1]]
# [[1]]$path
# [1] "/Volumes/main/default/my-volume/data.csv"
# [[1]]$name
# [1] "data.csv"
# [[1]]$size
# [1] 2258987
# [[1]]$isDir
# [1] FALSE
# [[1]]$isFile
# [1] TRUE
# [[1]]$modificationTime
# [1] "1711357839000"
Scala
dbutils.fs.ls("/tmp")
// res6: Seq[com.databricks.backend.daemon.dbutils.FileInfo] = WrappedArray(FileInfo(/Volumes/main/default/my-volume/data.csv, 2258987, 1711357839000))
polecenie mkdirs (dbutils.fs.mkdirs)
mkdirs(dir: String): boolean
Tworzy dany katalog, jeśli nie istnieje. Tworzy również wszelkie niezbędne katalogi nadrzędne.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.fs.help("mkdirs")
Przykład
W tym przykładzie zostanie utworzony katalog my-data
w programie /Volumes/main/default/my-volume/
.
Python
dbutils.fs.mkdirs("/Volumes/main/default/my-volume/my-data")
# Out[15]: True
R
dbutils.fs.mkdirs("/Volumes/main/default/my-volume/my-data")
# [1] TRUE
Scala
dbutils.fs.mkdirs("/Volumes/main/default/my-volume/my-data")
// res7: Boolean = true
polecenie montowania (dbutils.fs.mount)
mount(source: String, mountPoint: String, encryptionType: String = "",
owner: String = null, extraConfigs: Map = Map.empty[String, String]): boolean
Instaluje określony katalog źródłowy w systemie plików DBFS w określonym punkcie instalacji.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.fs.help("mount")
Przykład
Python
dbutils.fs.mount(
source = "wasbs://<container-name>@<storage-account-name>.blob.core.windows.net",
mount_point = "/mnt/<mount-name>",
extra_configs = {"<conf-key>":dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name>")})
Scala
dbutils.fs.mount(
source = "wasbs://<container-name>@<storage-account-name>.blob.core.windows.net/<directory-name>",
mountPoint = "/mnt/<mount-name>",
extraConfigs = Map("<conf-key>" -> dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name>")))
Aby uzyskać dodatkowe przykłady kodu, zobacz Nawiązywanie połączenia z usługą Azure Data Lake Storage Gen2 i usługą Blob Storage.
polecenie mounts (dbutils.fs.mounts)
mounts: Seq
Wyświetla informacje o tym, co jest obecnie zainstalowane w systemie plików DBFS.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.fs.help("mounts")
Przykład
Ostrzeżenie
Użyj dbutils.fs.refreshMounts()
na wszystkich innych uruchomionych klastrach, aby propagować nowe zamontowanie. Zobacz polecenie refreshMounts (dbutils.fs.refreshMounts).
Python
dbutils.fs.mounts()
Scala
dbutils.fs.mounts()
Aby uzyskać dodatkowe przykłady kodu, zobacz Nawiązywanie połączenia z usługą Azure Data Lake Storage Gen2 i usługą Blob Storage.
polecenie mv (dbutils.fs.mv)
mv(from: String, to: String, recurse: boolean = false): boolean
Przenosi plik lub katalog, być może między różnymi systemami plików. Przeniesienie to kopia, po której następuje usunięcie, nawet podczas przenoszenia wewnątrz systemów plików.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.fs.help("mv")
Przykład
W tym przykładzie plik rows.csv
jest przenoszony z /Volumes/main/default/my-volume/
do /Volumes/main/default/my-volume/my-data/
.
Python
dbutils.fs.mv("/Volumes/main/default/my-volume/rows.csv", "/Volumes/main/default/my-volume/my-data/")
# Out[2]: True
R
dbutils.fs.mv("/Volumes/main/default/my-volume/rows.csv", "/Volumes/main/default/my-volume/my-data/")
# [1] TRUE
Scala
dbutils.fs.mv("/Volumes/main/default/my-volume/rows.csv", "/Volumes/main/default/my-volume/my-data/")
// res1: Boolean = true
polecenie put (dbutils.fs.put)
put(file: String, contents: String, overwrite: boolean = false): boolean
Zapisuje określony ciąg w pliku. Ciąg jest zakodowany w formacie UTF-8.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.fs.help("put")
Przykład
W tym przykładzie ciąg Hello, Databricks!
jest zapisywany do pliku o nazwie hello.txt
w /Volumes/main/default/my-volume/
. Jeśli plik istnieje, zostanie zastąpiony.
Python
dbutils.fs.put("/Volumes/main/default/my-volume/hello.txt", "Hello, Databricks!", True)
# Wrote 2258987 bytes.
# Out[6]: True
R
dbutils.fs.put("/Volumes/main/default/my-volume/hello.txt", "Hello, Databricks!", TRUE)
# [1] TRUE
Scala
dbutils.fs.put("/Volumes/main/default/my-volume/hello.txt", "Hello, Databricks!", true)
// Wrote 2258987 bytes.
// res2: Boolean = true
polecenie refreshMounts (dbutils.fs.refreshMounts)
refreshMounts: boolean
Wymusza odświeżenie pamięci podręcznej instalacji przez wszystkie maszyny w klastrze, zapewniając, że otrzymają najnowsze informacje.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.fs.help("refreshMounts")
Przykład
Python
dbutils.fs.refreshMounts()
Scala
dbutils.fs.refreshMounts()
Aby zapoznać się z przykładami kodu dodatkowego, zobacz Connect to Azure Data Lake Storage Gen2 and Blob Storage (Łączenie z usługą Azure Data Lake Storage Gen2 i usługą Blob Storage).
polecenie rm (dbutils.fs.rm)
rm(dir: String, recurse: boolean = false): boolean
Usuwa plik lub katalog i, opcjonalnie, całą jego zawartość. Jeśli określono plik, recurse
parametr jest ignorowany. Jeśli zostanie określony katalog, wystąpi błąd, gdy recurse
jest wyłączony, a katalog nie jest pusty.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.fs.help("rm")
Przykład
W tym przykładzie usunięto cały katalog /Volumes/main/default/my-volume/my-data/
wraz z jego zawartością.
Python
dbutils.fs.rm("/Volumes/main/default/my-volume/my-data/", True)
# Out[8]: True
R
dbutils.fs.rm("/Volumes/main/default/my-volume/my-data/", TRUE)
# [1] TRUE
Scala
dbutils.fs.rm("/Volumes/main/default/my-volume/my-data/", true)
// res6: Boolean = true
polecenie unmount (dbutils.fs.unmount)
unmount(mountPoint: String): boolean
Usuwa punkt instalacji systemu plików DBFS.
Ostrzeżenie
Aby uniknąć błędów, nigdy nie modyfikuj punktu instalacji, podczas gdy inne zadania odczytują lub zapisują w nim. Po zmodyfikowaniu punktu montowania, zawsze uruchamiaj dbutils.fs.refreshMounts()
na wszystkich innych działających klastrach, aby rozpowszechnić wszystkie aktualizacje punktu montowania. Zobacz polecenie refreshMounts (dbutils.fs.refreshMounts).
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.fs.help("unmount")
Przykład
dbutils.fs.unmount("/mnt/<mount-name>")
Aby uzyskać dodatkowe przykłady kodu, zobacz Nawiązywanie połączenia z usługą Azure Data Lake Storage Gen2 i usługą Blob Storage.
updateMount — polecenie (dbutils.fs.updateMount)
updateMount(source: String, mountPoint: String, encryptionType: String = "",
owner: String = null, extraConfigs: Map = Map.empty[String, String]): boolean
Podobnie jak polecenie dbutils.fs.mount
, ale aktualizuje istniejący punkt montowania zamiast tworzyć nowy. Zwraca błąd, jeśli punkt instalacji nie istnieje.
Ostrzeżenie
Aby uniknąć błędów, nigdy nie modyfikuj punktu instalacji, podczas gdy inne zadania odczytują lub zapisują w nim. Po zmodyfikowaniu montowania zawsze uruchom polecenie dbutils.fs.refreshMounts()
na wszystkich innych działających klastrach, aby propagować wszelkie aktualizacje montowania. Zobacz polecenie refreshMounts (dbutils.fs.refreshMounts).
To polecenie jest dostępne w środowisku Databricks Runtime 10.4 LTS i nowszym.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.fs.help("updateMount")
Przykład
Python
dbutils.fs.updateMount(
source = "wasbs://<container-name>@<storage-account-name>.blob.core.windows.net",
mount_point = "/mnt/<mount-name>",
extra_configs = {"<conf-key>":dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name>")})
Scala
dbutils.fs.updateMount(
source = "wasbs://<container-name>@<storage-account-name>.blob.core.windows.net/<directory-name>",
mountPoint = "/mnt/<mount-name>",
extraConfigs = Map("<conf-key>" -> dbutils.secrets.get(scope = "<scope-name>", key = "<key-name>")))
Narzędzie do zarządzania zadaniami (dbutils.jobs)
Udostępnia ułatwienia do wykorzystywania cech zadań.
Uwaga
To narzędzie jest dostępne tylko dla języka Python.
W poniższej tabeli wymieniono dostępne moduły dla tego narzędzia, które można pobrać przy użyciu dbutils.jobs.help()
.
Moduł podrzędny | Opis |
---|---|
taskValues | Udostępnia narzędzia do wykorzystywania wartości zadań roboczych |
subnarzędzie taskValues (dbutils.jobs.taskValues)
Uwaga
To podzadanie jest dostępne tylko dla języka Python.
Udostępnia polecenia do efektywnego wykorzystania wartości zadań.
To narzędzie podrzędne służy do ustawiania i pobierania dowolnych wartości podczas uruchamiania zadania. Te wartości są nazywane wartościami zadań . Każde zadanie może pobierać wartości ustawione przez zadania nadrzędne i ustawiać wartości do użycia przez zadania podrzędne.
Każda wartość zadania ma unikatowy klucz w ramach tego samego zadania. Ten unikatowy klucz jest nazywany kluczem wartości zadania. Dostęp do wartości zadania jest uzyskiwany przy użyciu nazwy zadania i klucza wartości zadania. Służy to do przekazywania informacji podrzędnych z zadania do zadania w ramach tego samego uruchomienia zadania. Można na przykład przekazać identyfikatory lub metryki, takie jak informacje o ocenie modelu uczenia maszynowego, między różnymi zadaniami w ramach przebiegu zadania.
W poniższej tabeli wymieniono dostępne polecenia dla tego podprogramu, które można uzyskać przy użyciu dbutils.jobs.taskValues.help()
.
Polecenie | Opis |
---|---|
dostać | Pobiera wartość zadań określonych dla danego zadania w bieżącym przebiegu zadań. |
ustawić | Ustawia lub aktualizuje wartość zadania. Dla uruchomienia zadania można skonfigurować maksymalnie 250 wartości zadań. |
komenda 'get' (dbutils.jobs.taskValues.get)
Uwaga
To polecenie jest dostępne tylko dla języka Python.
W środowisku Databricks Runtime 10.4 lub starszym, jeśli get
nie może znaleźć zadania, zamiast ValueError
zostanie zgłoszony błąd Py4JJavaError.
get(taskKey: String, key: String, default: int, debugValue: int): Seq
Pobiera zawartość określonej wartości zadania dla określonego zadania podczas bieżącego wykonywania zadania.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.jobs.taskValues.help("get")
Przykład
Na przykład:
dbutils.jobs.taskValues.get(taskKey = "my-task", \
key = "my-key", \
default = 7, \
debugValue = 42)
W powyższym przykładzie:
-
taskKey
to nazwa zadania, które ustawia wartość zadania. Jeśli polecenie nie może odnaleźć tego zadania, zostanie wywołany wyjątekValueError
. -
key
jest nazwą klucza wartości zadania ustawionego za pomocą polecenia set (dbutils.jobs.taskValues.set). Jeśli polecenie nie może odnaleźć klucza tej wartości zadania, elementValueError
zostanie zgłoszony (chyba żedefault
zostanie określony). -
default
jest opcjonalną wartością zwracaną, jeślikey
nie można jej odnaleźć.default
nie może byćNone
. -
debugValue
jest opcjonalną wartością zwracaną, jeśli spróbujesz pobrać wartość zadania z notesu uruchomionego poza pracą. Może to być przydatne podczas debugowania, gdy chcesz ręcznie uruchomić notes i zwrócić pewną wartość zamiast domyślnie podnieśćTypeError
.debugValue
nie może byćNone
.
Jeśli spróbujesz uzyskać wartość zadania z poziomu notebooka działającego poza kontekstem zadania, to polecenie domyślnie zgłasza błąd TypeError
. Jeśli jednak argument debugValue
jest określony w poleceniu, wartość debugValue
jest zwracana zamiast wyzwalania TypeError
.
set polecenie (dbutils.jobs.taskValues.set)
Uwaga
To polecenie jest dostępne tylko dla języka Python.
set(key: String, value: String): boolean
Ustawia lub aktualizuje wartość zadania. Dla uruchomienia zadania można skonfigurować maksymalnie 250 wartości zadań.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.jobs.taskValues.help("set")
Przykład
Przykłady obejmują:
dbutils.jobs.taskValues.set(key = "my-key", \
value = 5)
dbutils.jobs.taskValues.set(key = "my-other-key", \
value = "my other value")
W poprzednich przykładach:
-
key
jest kluczem wartości zadania. Ten klucz musi być unikatowy dla zadania. Oznacza to, że jeśli dwa różne zadania ustawiają wartość zadania z kluczemK
, są to dwie różne wartości zadań, które mają ten sam kluczK
. - Wartość klucza dla tej wartości zadania to
value
. To polecenie musi być w stanie reprezentować wartość wewnętrznie w formacie JSON. Rozmiar reprezentacji JSON wartości nie może przekraczać 48 KiB.
Jeśli spróbujesz ustawić wartość zadania w notesie działającym poza zakresem zadania, to polecenie nic nie robi.
Narzędzie biblioteki (dbutils.library)
Większość metod w module podrzędnym dbutils.library
jest przestarzała. Zobacz Narzędzie biblioteki (dbutils.library) (starsza wersja).
Może być konieczne programowe ponowne uruchomienie procesu języka Python w usłudze Azure Databricks, aby upewnić się, że lokalnie zainstalowane lub uaktualnione biblioteki działają poprawnie w jądrze języka Python dla bieżącej usługi SparkSession. W tym celu uruchom polecenie dbutils.library.restartPython
. Zobacz Ponowne uruchamianie procesu języka Python w usłudze Azure Databricks.
Narzędzie notatnika (dbutils.notebook)
Narzędzie notesu umożliwia łączenie notesów i wykonywanie działań na ich podstawie. Zobacz orkiestrację notesów oraz modularyzację kodu w notesach.
W poniższej tabeli wymieniono dostępne polecenia dla tego narzędzia, które można pobrać przy użyciu dbutils.notebook.help()
.
Polecenie | Opis |
---|---|
wyjście | Zamyka notatnik z wartością |
uruchom | Uruchamia notebook i zwraca jego wartość wyjścia |
polecenie exit (dbutils.notebook.exit)
exit(value: String): void
Kończy działanie notatnika z wartością.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.notebook.help("exit")
Przykład
W tym przykładzie notatnik kończy działanie z wartością Exiting from My Other Notebook
.
Python
dbutils.notebook.exit("Exiting from My Other Notebook")
# Notebook exited: Exiting from My Other Notebook
R
dbutils.notebook.exit("Exiting from My Other Notebook")
# Notebook exited: Exiting from My Other Notebook
Scala
dbutils.notebook.exit("Exiting from My Other Notebook")
// Notebook exited: Exiting from My Other Notebook
Uwaga
Jeśli uruchomienie ma zapytanie ze strukturalnym strumieniowaniem działającym w tle, wywołanie dbutils.notebook.exit()
nie kończy przebiegu. Przebieg będzie nadal wykonywany tak długo, jak zapytanie jest wykonywane w tle. Zapytanie uruchomione w tle można zatrzymać, klikając przycisk Anuluj w komórce zapytania lub uruchamiając polecenie query.stop()
. Po zatrzymaniu zapytania można zakończyć przebieg za pomocą polecenia dbutils.notebook.exit()
.
polecenie uruchomienia (dbutils.notebook.run)
run(path: String, timeoutSeconds: int, arguments: Map): String
Uruchamia notebook i zwraca jego wartość zakończenia. Notatnik uruchomi się domyślnie w bieżącym klastrze.
Uwaga
Maksymalna długość wartości ciągu zwróconej z run
polecenia wynosi 5 MB. Zobacz Uzyskaj wynik dla pojedynczego uruchomienia (GET /jobs/runs/get-output
).
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.notebook.help("run")
Przykład
W tym przykładzie uruchamiany jest notes o nazwie My Other Notebook
w tej samej lokalizacji, co notes wywołujący. Wywołany notatnik kończy się wierszem kodu dbutils.notebook.exit("Exiting from My Other Notebook")
. Jeśli wywoływany notebook nie zakończy działania w ciągu 60 sekund, zostanie zgłoszony wyjątek.
Python
dbutils.notebook.run("My Other Notebook", 60)
# Out[14]: 'Exiting from My Other Notebook'
Scala
dbutils.notebook.run("My Other Notebook", 60)
// res2: String = Exiting from My Other Notebook
Narzędzie do zarządzania tajemnicami (dbutils.secrets)
Narzędzie do zarządzania tajnymi informacjami umożliwia przechowywanie poufnych danych uwierzytelniających i uzyskiwanie do nich dostępu bez ich ujawniania w notesach. Zobacz Zarządzanie wpisami tajnymi i Krok 3. Używanie wpisów tajnych w notesie.
W poniższej tabeli wymieniono dostępne polecenia dla tego narzędzia, które można pobrać przy użyciu dbutils.secrets.help()
.
Polecenie | Opis |
---|---|
dostać | Pobiera reprezentację ciągu znakowego wartości tajnej z zakresem i kluczem |
getBytes | Pobiera bajtową reprezentację tajnej wartości z zakresem i kluczem |
lista | Wyświetla metadane tajemnic w określonym zakresie |
listScopes | Wyświetla listę tajnych zakresów |
polecenie get (dbutils.secrets.get)
get(scope: String, key: String): String
Pobiera ciąg reprezentujący wartość wpisu tajnego dla określonego zakresu i klucza wpisów tajnych.
Ostrzeżenie
Administratorzy, twórcy wpisów tajnych i użytkownicy, którym udzielono uprawnień , mogą odczytywać wpisy tajne usługi Azure Databricks. Chociaż usługa Azure Databricks stara się redagować wartości wpisów tajnych, które mogą być wyświetlane w notesach, nie można uniemożliwić takim użytkownikom odczytywania wpisów tajnych. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tajne redagowanie.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.secrets.help("get")
Przykład
W tym przykładzie uzyskuje się reprezentację ciągu wartości tajnej dla zakresu o nazwie my-scope
i klucza o nazwie my-key
.
Python
dbutils.secrets.get(scope="my-scope", key="my-key")
# Out[14]: '[REDACTED]'
R
dbutils.secrets.get(scope="my-scope", key="my-key")
# [1] "[REDACTED]"
Scala
dbutils.secrets.get(scope="my-scope", key="my-key")
// res0: String = [REDACTED]
Polecenie getBytes (dbutils.secrets.getBytes)
getBytes(scope: String, key: String): byte[]
Pobiera reprezentację bajtów wartości tajnej dla określonego zakresu i klucza.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.secrets.help("getBytes")
Przykład
W tym przykładzie jest pobierana reprezentacja bajtów wartości tajnej (w tym przykładzie a1!b2@c3#
) dla zakresu o nazwie my-scope
i klucza o nazwie my-key
.
Python
dbutils.secrets.getBytes(scope="my-scope", key="my-key")
# Out[1]: b'a1!b2@c3#'
R
dbutils.secrets.getBytes(scope="my-scope", key="my-key")
# [1] 61 31 21 62 32 40 63 33 23
Scala
dbutils.secrets.getBytes(scope="my-scope", key="my-key")
// res1: Array[Byte] = Array(97, 49, 33, 98, 50, 64, 99, 51, 35)
list (polecenie dbutils.secrets.list)
list(scope: String): Seq
Wyświetla metadane dla sekretów w określonym zakresie.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.secrets.help("list")
Przykład
W tym przykładzie wymieniono metadane dla wpisów tajnych w zakresie o nazwie my-scope
.
Python
dbutils.secrets.list("my-scope")
# Out[10]: [SecretMetadata(key='my-key')]
R
dbutils.secrets.list("my-scope")
# [[1]]
# [[1]]$key
# [1] "my-key"
Scala
dbutils.secrets.list("my-scope")
// res2: Seq[com.databricks.dbutils_v1.SecretMetadata] = ArrayBuffer(SecretMetadata(my-key))
listScopes — polecenie (dbutils.secrets.listScopes)
listScopes: Seq
Wyświetla listę dostępnych zakresów.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.secrets.help("listScopes")
Przykład
W tym przykładzie wymieniono dostępne zakresy.
Python
dbutils.secrets.listScopes()
# Out[14]: [SecretScope(name='my-scope')]
R
dbutils.secrets.listScopes()
# [[1]]
# [[1]]$name
# [1] "my-scope"
Scala
dbutils.secrets.listScopes()
// res3: Seq[com.databricks.dbutils_v1.SecretScope] = ArrayBuffer(SecretScope(my-scope))
Narzędzie Widgets (dbutils.widgets)
Narzędzie widgets umożliwia sparametryzowanie notesów. Zobacz Widżety usługi Databricks.
W poniższej tabeli wymieniono dostępne polecenia dla tego narzędzia, które można pobrać przy użyciu dbutils.widgets.help()
.
Polecenie | Opis |
---|---|
lista rozwijana | Tworzy widżet wejściowy pola rozwijanego z daną nazwą, wartością domyślną i opcjami. |
rozwijana lista | Tworzy widżet wejściowy listy rozwijanej o danej nazwie, wartości domyślnej i opcjach |
zdobyć | Pobiera bieżącą wartość widżetu wejściowego |
getAll | Pobiera mapę wszystkich nazw widżetów i ich wartości |
getArgument | Przestarzałe. Odpowiednik uzyskania |
wielokrotny wybór | Tworzy widżet wejściowy wielokrotnego wyboru o podanej nazwie, wartości domyślnej i opcjach |
usuń | Usuwa widżet wejściowy z notesu |
usuńWszystkie | Usuwa wszystkie widżety w notesie |
tekst | Tworzy widżet wprowadzania tekstu o podanej nazwie i wartości domyślnej |
combobox — polecenie (dbutils.widgets.combobox)
combobox(name: String, defaultValue: String, choices: Seq, label: String): void
Tworzy i wyświetla widżet pola kombi z określoną nazwą programową, wartością domyślną, opcjami i opcjonalną etykietą.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.widgets.help("combobox")
Przykład
W tym przykładzie tworzony i wyświetlany jest widżet pola kombi o programowej nazwie fruits_combobox
. Oferuje on opcje apple
, banana
, coconut
i dragon fruit
i jest ustawiona na początkową wartość banana
. Ten widżet kombobox ma przypisaną etykietę Fruits
. Ten przykład kończy się drukowaniem początkowej wartości widżetu kombibox, banana
.
Python
dbutils.widgets.combobox(
name='fruits_combobox',
defaultValue='banana',
choices=['apple', 'banana', 'coconut', 'dragon fruit'],
label='Fruits'
)
print(dbutils.widgets.get("fruits_combobox"))
# banana
R
dbutils.widgets.combobox(
name='fruits_combobox',
defaultValue='banana',
choices=list('apple', 'banana', 'coconut', 'dragon fruit'),
label='Fruits'
)
print(dbutils.widgets.get("fruits_combobox"))
# [1] "banana"
Scala
dbutils.widgets.combobox(
"fruits_combobox",
"banana",
Array("apple", "banana", "coconut", "dragon fruit"),
"Fruits"
)
print(dbutils.widgets.get("fruits_combobox"))
// banana
SQL
CREATE WIDGET COMBOBOX fruits_combobox DEFAULT "banana" CHOICES SELECT * FROM (VALUES ("apple"), ("banana"), ("coconut"), ("dragon fruit"))
SELECT :fruits_combobox
-- banana
dropdown — komenda (dbutils.widgets.dropdown)
dropdown(name: String, defaultValue: String, choices: Seq, label: String): void
Tworzy i wyświetla widżet listy rozwijanej z określoną nazwą programową, wartością domyślną, opcjami i opcjonalną etykietą.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.widgets.help("dropdown")
Przykład
W tym przykładzie zostanie utworzony i wyświetlony widżet listy rozwijanej o programowej nazwie toys_dropdown
. Oferuje on opcje alphabet blocks
, basketball
, cape
i doll
i jest ustawiona na początkową wartość basketball
. Ten widżet listy rozwijanej ma etykietę towarzyszącą Toys
. Ten przykład kończy się wydrukiem początkowej wartości widżetu listy rozwijanej, basketball
.
Python
dbutils.widgets.dropdown(
name='toys_dropdown',
defaultValue='basketball',
choices=['alphabet blocks', 'basketball', 'cape', 'doll'],
label='Toys'
)
print(dbutils.widgets.get("toys_dropdown"))
# basketball
R
dbutils.widgets.dropdown(
name='toys_dropdown',
defaultValue='basketball',
choices=list('alphabet blocks', 'basketball', 'cape', 'doll'),
label='Toys'
)
print(dbutils.widgets.get("toys_dropdown"))
# [1] "basketball"
Scala
dbutils.widgets.dropdown(
"toys_dropdown",
"basketball",
Array("alphabet blocks", "basketball", "cape", "doll"),
"Toys"
)
print(dbutils.widgets.get("toys_dropdown"))
// basketball
SQL
CREATE WIDGET DROPDOWN toys_dropdown DEFAULT "basketball" CHOICES SELECT * FROM (VALUES ("alphabet blocks"), ("basketball"), ("cape"), ("doll"))
SELECT :toys_dropdown
-- basketball
polecenie get (dbutils.widgets.get)
get(name: String): String
Pobiera bieżącą wartość widżetu z określoną nazwą programową. Ta nazwa programowa może być następująca:
- Nazwa niestandardowego widżetu w notesie, na przykład
fruits_combobox
lubtoys_dropdown
. - Nazwa niestandardowego parametru przekazywanego do notesu jako część zadania notesu, na przykład
name
lubage
. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz parametry zadań w notesie w interfejsie użytkownika zadań albo polenotebook_params
w operacji Wyzwolenie nowego uruchomienia zadania (POST /jobs/run-now
) w interfejsie API zadań.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.widgets.help("get")
Przykład
W tym przykładzie jest pobierana wartość widżetu o nazwie programowej fruits_combobox
.
Python
dbutils.widgets.get('fruits_combobox')
# banana
R
dbutils.widgets.get('fruits_combobox')
# [1] "banana"
Scala
dbutils.widgets.get("fruits_combobox")
// res6: String = banana
SQL
SELECT :fruits_combobox
-- banana
W tym przykładzie jest pobierana wartość parametru zadania notatnika o nazwie programowej age
. Ten parametr został ustawiony na 35
, gdy uruchomiono powiązane zadanie notatnika.
Python
dbutils.widgets.get('age')
# 35
R
dbutils.widgets.get('age')
# [1] "35"
Scala
dbutils.widgets.get("age")
// res6: String = 35
SQL
SELECT :age
-- 35
getAll — polecenie (dbutils.widgets.getAll)
getAll: map
Uzyskuje mapowanie wszystkich aktualnych nazw i wartości widżetów. Może to być szczególnie przydatne, aby szybko przekazywać wartości widżetów do zapytania spark.sql()
.
To polecenie jest dostępne w środowisku Databricks Runtime 13.3 LTS lub nowszym. Jest on dostępny tylko dla języków Python i Scala.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.widgets.help("getAll")
Przykład
W tym przykładzie jest pobierana mapa wartości widżetu i przekazuje ją jako argumenty parametrów w zapytaniu Spark SQL.
Python
df = spark.sql("SELECT * FROM table where col1 = :param", dbutils.widgets.getAll())
df.show()
# Query output
Scala
val df = spark.sql("SELECT * FROM table where col1 = :param", dbutils.widgets.getAll())
df.show()
// res6: Query output
polecenie getArgument (dbutils.widgets.getArgument)
getArgument(name: String, optional: String): String
Pobiera bieżącą wartość widżetu z określoną nazwą programową. Jeśli widżet nie istnieje, można zwrócić opcjonalny komunikat.
Uwaga
To polecenie jest przestarzałe. Zamiast tego użyj dbutils.widgets.get.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.widgets.help("getArgument")
Przykład
W tym przykładzie pobiera się wartość widżetu o programowej nazwie fruits_combobox
. Jeśli ten widżet nie istnieje, zostanie zwrócony komunikat Error: Cannot find fruits combobox
.
Python
dbutils.widgets.getArgument('fruits_combobox', 'Error: Cannot find fruits combobox')
# Deprecation warning: Use dbutils.widgets.text() or dbutils.widgets.dropdown() to create a widget and dbutils.widgets.get() to get its bound value.
# Out[3]: 'banana'
R
dbutils.widgets.getArgument('fruits_combobox', 'Error: Cannot find fruits combobox')
# Deprecation warning: Use dbutils.widgets.text() or dbutils.widgets.dropdown() to create a widget and dbutils.widgets.get() to get its bound value.
# [1] "banana"
Scala
dbutils.widgets.getArgument("fruits_combobox", "Error: Cannot find fruits combobox")
// command-1234567890123456:1: warning: method getArgument in trait WidgetsUtils is deprecated: Use dbutils.widgets.text() or dbutils.widgets.dropdown() to create a widget and dbutils.widgets.get() to get its bound value.
// dbutils.widgets.getArgument("fruits_combobox", "Error: Cannot find fruits combobox")
// ^
// res7: String = banana
komenda multiselect (dbutils.widgets.multiselect)
multiselect(name: String, defaultValue: String, choices: Seq, label: String): void
Tworzy i wyświetla widżet wielokrotnego wyboru z określoną nazwą programową, wartością domyślną, wyborami i opcjonalną etykietą.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.widgets.help("multiselect")
Przykład
W tym przykładzie zostanie utworzony i wyświetlony widżet wielokrotnego wyboru o programowej nazwie days_multiselect
. Oferuje on opcje Monday
poprzez Sunday
i jest ustawiony na początkową wartość Tuesday
. Ten widżet wielokrotnego wyboru ma etykietę towarzyszącą Days of the Week
. Ten przykład kończy się drukowaniem początkowej wartości widżetu wielokrotnego wyboru. Tuesday
Python
dbutils.widgets.multiselect(
name='days_multiselect',
defaultValue='Tuesday',
choices=['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday',
'Friday', 'Saturday', 'Sunday'],
label='Days of the Week'
)
print(dbutils.widgets.get("days_multiselect"))
# Tuesday
R
dbutils.widgets.multiselect(
name='days_multiselect',
defaultValue='Tuesday',
choices=list('Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday',
'Friday', 'Saturday', 'Sunday'),
label='Days of the Week'
)
print(dbutils.widgets.get("days_multiselect"))
# [1] "Tuesday"
Scala
dbutils.widgets.multiselect(
"days_multiselect",
"Tuesday",
Array("Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday",
"Friday", "Saturday", "Sunday"),
"Days of the Week"
)
print(dbutils.widgets.get("days_multiselect"))
// Tuesday
SQL
CREATE WIDGET MULTISELECT days_multiselect DEFAULT "Tuesday" CHOICES SELECT * FROM (VALUES ("Monday"), ("Tuesday"), ("Wednesday"), ("Thursday"), ("Friday"), ("Saturday"), ("Sunday"))
SELECT :days_multiselect
-- Tuesday
usuń polecenie (dbutils.widgets.remove)
remove(name: String): void
Usuwa widżet z określoną nazwą programową.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.widgets.help("remove")
Ważne
Jeśli dodasz polecenie w celu usunięcia widżetu, nie możesz dodać kolejnego polecenia w celu utworzenia widżetu w tej samej komórce. Widżet należy utworzyć w innej komórce.
Przykład
W tym przykładzie widżet zostanie usunięty o programowej nazwie fruits_combobox
.
Python
dbutils.widgets.remove('fruits_combobox')
R
dbutils.widgets.remove('fruits_combobox')
Scala
dbutils.widgets.remove("fruits_combobox")
SQL
REMOVE WIDGET fruits_combobox
removeAll — polecenie (dbutils.widgets.removeAll)
removeAll: void
Usuwa wszystkie widżety z notesu.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.widgets.help("removeAll")
Ważne
Jeśli dodasz polecenie w celu usunięcia wszystkich widżetów, nie można dodać kolejnego polecenia w celu utworzenia żadnych widżetów w tej samej komórce. Musisz utworzyć widżety w innej komórce.
Przykład
Ten przykład usuwa wszystkie widżety z notesu.
Python
dbutils.widgets.removeAll()
R
dbutils.widgets.removeAll()
Scala
dbutils.widgets.removeAll()
text — polecenie (dbutils.widgets.text)
text(name: String, defaultValue: String, label: String): void
Tworzy i wyświetla widżet tekstowy z określoną nazwą programową, wartością domyślną i opcjonalną etykietą.
Aby wyświetlić pełną pomoc dotyczącą tego polecenia, uruchom polecenie:
dbutils.widgets.help("text")
Przykład
W tym przykładzie zostanie utworzony i wyświetlony widżet tekstowy o nazwie your_name_text
programowej . Jest ona ustawiona na początkową wartość Enter your name
. Ten widżet tekstu ma etykietę towarzyszącą Your name
. Ten przykład kończy się drukowaniem początkowej wartości widżetu tekstowego . Enter your name
Python
dbutils.widgets.text(
name='your_name_text',
defaultValue='Enter your name',
label='Your name'
)
print(dbutils.widgets.get("your_name_text"))
# Enter your name
R
dbutils.widgets.text(
name='your_name_text',
defaultValue='Enter your name',
label='Your name'
)
print(dbutils.widgets.get("your_name_text"))
# [1] "Enter your name"
Scala
dbutils.widgets.text(
"your_name_text",
"Enter your name",
"Your name"
)
print(dbutils.widgets.get("your_name_text"))
// Enter your name
SQL
CREATE WIDGET TEXT your_name_text DEFAULT "Enter your name"
SELECT :your_name_text
-- Enter your name
Biblioteka narzędzi Databricks API
Ważne
Biblioteka interfejsu API narzędzi Databricks (dbutils-api
) została oznaczona jako przestarzała. Databricks zaleca użycie jednego z następujących:
Aby przyspieszyć tworzenie aplikacji, warto kompilować, budować i testować aplikacje przed ich wdrożeniem jako zadania produkcyjne. Aby umożliwić kompilowanie z użyciem Databricks Utilities, usługa Databricks udostępnia bibliotekę dbutils-api
. Bibliotekę dbutils-api
można pobrać ze strony internetowej interfejsu API DBUtils w witrynie internetowej repozytorium Maven lub dołączyć bibliotekę, dodając zależność do pliku kompilacji:
SBT
libraryDependencies += "com.databricks" % "dbutils-api_TARGET" % "VERSION"
Maven
<dependency> <groupId>com.databricks</groupId> <artifactId>dbutils-api_TARGET</artifactId> <version>VERSION</version> </dependency>
Gradle
compile 'com.databricks:dbutils-api_TARGET:VERSION'
Zastąp TARGET
żądany element docelowy (na przykład 2.12
) i VERSION
odpowiednią wersją (na przykład 0.0.5
). Aby uzyskać listę dostępnych obiektów docelowych i wersji, odwiedź stronę DBUtils API w witrynie Maven Repository.
Po skompilowaniu aplikacji z użyciem tej biblioteki, możesz wdrożyć aplikację.
Ważne
Biblioteka dbutils-api
pozwala tylko lokalnie skompilować aplikację, która używa dbutils
, ale nie uruchomić jej. Aby uruchomić aplikację, należy ją wdrożyć w usłudze Azure Databricks.
Ograniczenia
Wywoływanie dbutils
wewnątrz funkcji wykonawczych może spowodować nieoczekiwane wyniki lub błędy.
Jeśli musisz uruchomić operacje systemu plików na wykonawcach przy użyciu dbutils
, zapoznaj się z tematem Zrównoleglij operacje systemu plików.
Aby uzyskać informacje o funkcjach wykonawczych, zobacz Omówienie trybu klastra w witrynie internetowej platformy Apache Spark.