İş API 2.0

İşler API'si işleri oluşturmanıza, düzenlemenize ve silmenize olanak tanır. İşler API'sine yönelik bir isteğin izin verilen en büyük boyutu 10 MB'tır.

İşler API'sinin daha yeni sürümlerindeki güncellenmiş işlevsellik hakkında bilgi edinmek için bkz. Jobs API 2.0 sürümünden 2.1 sürümüne güncelleştirme ve Jobs API 2.1 sürümünden 2.2 sürümüne güncelleştirme.

Oluştur

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/create	POST

Yeni bir iş oluşturun.

Örnek

Bu örnek, her gece 22:15'te JAR görevi çalıştıran bir iş oluşturur.

İstek

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/create \
--data @create-job.json \
| jq .

create-job.json:

{
  "name": "Nightly model training",
  "new_cluster": {
    "spark_version": "7.3.x-scala2.12",
    "node_type_id": "Standard_D3_v2",
    "num_workers": 10
  },
  "libraries": [
    {
      "jar": "dbfs:/my-jar.jar"
    },
    {
      "maven": {
        "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2"
      }
    }
  ],
  "timeout_seconds": 3600,
  "max_retries": 1,
  "schedule": {
    "quartz_cron_expression": "0 15 22 * * ?",
    "timezone_id": "America/Los_Angeles"
  },
  "spark_jar_task": {
    "main_class_name": "com.databricks.ComputeModels"
  }
}

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• Çözümünüz için uygun alanları içeren create-job.json içeriği.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Yanıt

{
  "job_id": 1
}

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
existing_cluster_id VEYA new_cluster	STRING OR NewCluster	Eğer existing_cluster_id varsa, bu işin tüm çalıştırmaları için kullanılacak mevcut kümenin kimliği. Mevcut bir kümede işleri çalıştırırken yanıt vermeyi durdurursa kümeyi el ile yeniden başlatmanız gerekebilir. Daha fazla güvenilirlik için yeni kümelerde iş çalıştırmanızı öneririz. yeni_küme, her bir çalıştırma için oluşturulacak bir kümenin açıklaması. PipelineTask belirtilmesi durumunda bu alan boş olabilir.
notebook_taskVEYA VEYA spark_jar_task spark_python_taskVEYA VEYA spark_submit_task pipeline_task VEYA run_job_task	NotebookTask VEYA SparkJarTask VEYA SparkPythonTask VEYA SparkSubmitTask VEYA PipelineTask VEYA RunJobTask	notebook_task, bu işin bir not defteri çalıştırması gerektiğini gösterir. Bu alan spark_jar_task ile birlikte belirtilmeyebilir. spark_jar_task, bu görevin bir JAR çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_python_task, bu işin bir Python dosyası çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_submit_task, bu işin Spark gönderme betiği tarafından başlatılması gerektiğini gösterir. pipeline_task, bu işin bir DLT işlem hattı çalıştırması gerektiğini gösterir. run_job_task işlevi, bu işin başka bir işi çalıştırması gerektiğini gösterir.
name	STRING	İş için isteğe bağlı bir ad. Varsayılan değer şudur: Untitled.
libraries	Bir kitaplık dizisi	İşi yürütecek kümeye yüklenecek kitaplıkların isteğe bağlı listesi. Varsayılan değer boş bir listedir.
email_notifications	İş E-posta Bildirimleri	Çalıştırmaları başladığında ve tamamlandığında ve iş silindiğinde bildirilecek isteğe bağlı bir e-posta adresleri kümesi. Varsayılan davranış, herhangi bir e-posta göndermemektir.
webhook_notifications	Webhook Bildirimleri	Çalıştırmaları başladığında, tamamlandığında veya başarısız olduğunda bildirimde bulunmak için isteğe bağlı bir sistem varış noktaları kümesi.
notification_settings	İşBildirimAyarları	Bu iş için email_notifications ve webhook_notifications her birine bildirim gönderirken kullanılan isteğe bağlı bildirim ayarları.
timeout_seconds	INT32	Her çalıştırmada bu işe isteğe bağlı bir zaman aşımı uygulanır. Varsayılan davranış, zaman aşımı olmamasıdır.
max_retries	INT32	Başarısız bir çalıştırmayı yeniden denemek için maksimum isteğe bağlı deneme sayısı. Bir çalıştırmanın başarısız olduğu kabul edilir eğer FAILED veya result_state ile tamamlanırsa. INTERNAL_ERROR life_cycle_state. -1 değeri süresiz olarak yeniden deneme, 0 değeri ise hiçbir zaman yeniden deneme anlamına gelir. Varsayılan davranış, hiçbir zaman yeniden denememektir.
min_retry_interval_millis	INT32	Başarısız çalıştırmanın başlangıcı ile sonraki yeniden deneme çalıştırması arasında milisaniye cinsinden isteğe bağlı en düşük aralık. Varsayılan davranış, başarısız girişimlerin hemen yeniden denenmesidir.
retry_on_timeout	BOOL	Bir iş zaman aşımına uğradığında yeniden denenip denenmeyeceğini belirtmek için isteğe bağlı bir ilke. Varsayılan davranış, zaman aşımında yeniden denememektir.
schedule	CronSchedule	Bu iş için isteğe bağlı bir düzenli zamanlama. Varsayılan davranış, İşler kullanıcı arabiriminde Şimdi çalıştır seçeneğine tıklayarak veya runNow adresine bir API isteği göndererek tetiklendiğinde işin çalışmasıdır.
max_concurrent_runs	INT32	Opsiyonel olarak izin verilen maksimum eşzamanlı iş yürütme sayısı. Aynı işin birden çok çalıştırmasını eşzamanlı olarak yürütebilmek istiyorsanız bu değeri ayarlayın. Bu, örneğin işinizi sık sık tetikleyip ardışık çalıştırmaların birbiriyle çakışmasına izin vermek veya giriş parametrelerine göre farklı birden çok çalıştırma tetiklemeniz durumunda yararlı olur. Bu ayar yalnızca yeni çalıştırmaları etkiler. Örneğin, işin eşzamanlılığının 4 olduğunu ve 4 tane eşzamanlı etkin çalışma olduğunu varsayalım. Eşzamanlılık 3 olarak ayarlandığında, etkin çalıştırmaların hiçbiri sonlandırılamaz. Ancak, bundan sonra, 3'ten az etkin çalıştırma olmadığı sürece yeni çalıştırmalar atlanır. Bu değer 1000'i aşamaz. Bu değerin 0 olarak ayarlanması tüm yeni çalıştırmaların atlanmasına neden olur. Varsayılan davranış, yalnızca 1 eşzamanlı çalıştırmaya izin vermektir.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Yeni oluşturulan işin kanonik tanımlayıcısı.

Listesi

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/list	GET

Tüm işleri listeleyin.

Örnek

İstek

curl --netrc --request GET \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/list \
| jq .

<databricks-instance> değerini Azure Databricks çalışma alanı örneği adı ile değiştirin, örneğin adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Yanıt

{
  "jobs": [
    {
      "job_id": 1,
      "settings": {
        "name": "Nightly model training",
        "new_cluster": {
          "spark_version": "7.3.x-scala2.12",
          "node_type_id": "Standard_D3_v2",
          "num_workers": 10
        },
        "libraries": [
          {
            "jar": "dbfs:/my-jar.jar"
          },
          {
            "maven": {
              "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2"
            }
          }
        ],
        "timeout_seconds": 100000000,
        "max_retries": 1,
        "schedule": {
          "quartz_cron_expression": "0 15 22 * * ?",
          "timezone_id": "America/Los_Angeles",
          "pause_status": "UNPAUSED"
        },
        "spark_jar_task": {
          "main_class_name": "com.databricks.ComputeModels"
        }
      },
      "created_time": 1457570074236
    }
  ]
}

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
jobs	Bir İş dizisi	İş listesi.

Silmek

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/delete	POST

bir işi silin ve içinde JobSettings.email_notificationsbelirtilen adreslere e-posta gönderin. İş zaten kaldırılmışsa hiçbir eylem gerçekleşmez. İş kaldırıldıktan sonra, ne ayrıntıları ne de çalıştırma geçmişi İşler kullanıcı arabiriminde veya API'de görünür. bu istek tamamlandıktan sonra işin kaldırılması garanti edilir. Ancak, bu isteğin alınmasından önce başlamış olan çalışmalar hala etkin olabilir. Bunlar eşzamanlı olmayan şekilde sonlandırılacaktır.

Örnek

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/delete \
--data '{ "job_id": <job-id> }'

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• <job-id> işin kimliğiyle birlikte, örneğin 123.

Bu örnekte bir .netrc dosyası kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Silinecek işin standart tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.

İndir

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/get	GET

Tek bir iş hakkındaki bilgileri alın.

Örnek

İstek

curl --netrc --request GET \
'https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/get?job_id=<job-id>' \
| jq .

Veya:

curl --netrc --get \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/get \
--data job_id=<job-id> \
| jq .

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• <job-id> işin kimliğiyle birlikte, örneğin 123.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Yanıt

{
  "job_id": 1,
  "settings": {
    "name": "Nightly model training",
    "new_cluster": {
      "spark_version": "7.3.x-scala2.12",
      "node_type_id": "Standard_D3_v2",
      "num_workers": 10
    },
    "libraries": [
      {
        "jar": "dbfs:/my-jar.jar"
      },
      {
        "maven": {
          "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2"
        }
      }
    ],
    "timeout_seconds": 100000000,
    "max_retries": 1,
    "schedule": {
      "quartz_cron_expression": "0 15 22 * * ?",
      "timezone_id": "America/Los_Angeles",
      "pause_status": "UNPAUSED"
    },
    "spark_jar_task": {
      "main_class_name": "com.databricks.ComputeModels"
    }
  },
  "created_time": 1457570074236
}

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Hakkında bilgi alınacak işin kurallı tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Bu görevin standart tanımlayıcısı.
creator_user_name	STRING	Oluşturucu kullanıcı adı. Kullanıcı silinmişse bu alan yanıta dahil edilmeyecektir.
settings	İşAyarları	Bu işin ayarları ve tüm işlemeleri. Bu ayarlar, Sıfırlama veya Güncelleştirme uç noktaları kullanılarak güncelleştirilebilir.
created_time	INT64	Bu işin dönem milisaniye cinsinden oluşturulduğu saat (1/1/1970 UTC'den bu yana milisaniye).

sıfırla

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/reset	POST

Belirli bir işin tüm ayarlarını değiştirin. İş ayarlarını kısmen güncelleştirmek için Güncelleştirme uç noktasını kullanın.

Örnek

Bu örnek istek, oluşturma örneğindeki 2. işi 1. işle aynı yapar.

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/reset \
--data @reset-job.json \
| jq .

reset-job.json:

{
  "job_id": 2,
  "new_settings": {
    "name": "Nightly model training",
    "new_cluster": {
      "spark_version": "7.3.x-scala2.12",
      "node_type_id": "Standard_D3_v2",
      "num_workers": 10
    },
    "libraries": [
      {
        "jar": "dbfs:/my-jar.jar"
      },
      {
        "maven": {
          "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2"
        }
      }
    ],
    "timeout_seconds": 100000000,
    "max_retries": 1,
    "schedule": {
      "quartz_cron_expression": "0 15 22 * * ?",
      "timezone_id": "America/Los_Angeles",
      "pause_status": "UNPAUSED"
    },
    "spark_jar_task": {
      "main_class_name": "com.databricks.ComputeModels"
    }
  }
}

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• Çözümünüz için uygun alanları içeren reset-job.json içeriği.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Sıfırlanacak görevin standart tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.
new_settings	İşAyarları	Görevin yeni ayarları. Bu ayarlar tamamen eski ayarların yerini alır. Etkin çalıştırmalara JobSettings.timeout_seconds alanındaki değişiklikler uygulanır. Diğer alanlarda yapılan değişiklikler yalnızca gelecekteki çalıştırmalarda uygulanır.

Güncelleştirmesi

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/update	POST

Var olan bir işin belirli ayarlarını ekleyin, değiştirin veya kaldırın. Sıfırla uç noktasını kullanarak tüm iş ayarlarını sıfırlayın.

Örnek

Bu örnek istek, oluşturma örneğinde tanımlanan 1. işe kütüphaneleri kaldırır ve e-posta bildirim ayarları ekler.

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/update \
--data @update-job.json \
| jq .

update-job.json:

{
  "job_id": 1,
  "new_settings": {
    "existing_cluster_id": "1201-my-cluster",
    "email_notifications": {
      "on_start": ["someone@example.com"],
      "on_success": [],
      "on_failure": []
    }
  },
  "fields_to_remove": ["libraries"]
}

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• Çözümünüz için uygun alanları içeren update-job.json içeriği.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Güncelleştirilecek işin kanonik tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.
new_settings	İşAyarları	Görevin yeni ayarları. diziler dışında içinde new_settingsbelirtilen üst düzey alanlar tamamen değiştirilir. Diziler, task_key veya benzeri anahtar alanlara göre birleştirilir. job_cluster_keyve aynı anahtara sahip dizi girişleri tamamen değiştirilir. Dizi birleştirme dışında, iç içe alanları kısmen güncelleştirme desteklenmez. Etkin çalıştırmalara JobSettings.timeout_seconds alanındaki değişiklikler uygulanır. Diğer alanlarda yapılan değişiklikler yalnızca gelecekteki çalışmalara uygulanır.
fields_to_remove	Bir dizi STRING	İş ayarlarında en üst düzey alanları kaldırın. ve tasks dizilerindeki job_clusters girdiler dışında iç içe alanları kaldırma desteklenmez. Örneğin, aşağıda bu alan için uygun bir argüman verilmiştir. ["libraries", "schedule", "tasks/task_1", "job_clusters/Default"] Bu alan isteğe bağlıdır.

Şimdi çalıştır

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/run-now	POST

Şimdi bir iş çalıştırın ve tetiklenen çalıştırmanın run_id değerini döndürün.

Örnek

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/run-now \
--data @run-job.json \
| jq .

run-job.json:

Not defteri işi için örnek istek:

{
  "job_id": 1,
  "notebook_params": {
    "name": "john doe",
    "age": "35"
  }
}

JAR işi için örnek istek:

{
  "job_id": 2,
  "jar_params": ["john doe", "35"]
}

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• Çözümünüz için uygun alanları içeren run-job.json içeriği.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64
jar_params	Bir dizi STRING	JAR görevleri olan işler için parametrelerin listesi, örneğin. "jar_params": ["john doe", "35"] Parametreler, Spark JAR görevinde belirtilen ana sınıfın ana işlevini çağırmak için kullanılır. üzerinde run-nowbelirtilmezse, varsayılan olarak boş bir liste olur. jar_params notebook_params ile birlikte belirtilemez. Bu alanın JSON gösterimi (örneğin {"jar_params":["john doe","35"]}) 10.000 baytı aşamaz.
notebook_params	ParamPair haritası	Not defteri görevi olan işler için anahtarların değerlerle eşlemesi, örneğin. "notebook_params": {"name": "john doe", "age": "35"}. Harita not defterine geçirilir ve dbutils.widgets.get işlevi aracılığıyla erişilebilir. üzerinde run-nowbelirtilmezse, tetiklenen çalıştırma işin temel parametrelerini kullanır. notebook_params'i jar_params ile birlikte belirtemezsiniz. Bu alanın JSON gösterimi (örn. {"notebook_params":{"name":"john doe","age":"35"}}) 10.000 baytı aşamaz.
python_params	Bir dizi STRING	Python görevlerine sahip işler için parametrelerin listesi, örneğin. "python_params": ["john doe", "35"] Parametreler, komut satırı parametreleri olarak Python dosyasına geçirilir. Eğer run-now üzerinde belirtilirse, iş ayarında belirtilen parametrelerin üzerine yazar. Bu alanın JSON gösterimi (örneğin {"python_params":["john doe","35"]}) 10.000 baytı aşamaz.
spark_submit_params	Bir dizi STRING	Spark gönderme görevi olan işler için parametrelerin listesi, örneğin. "spark_submit_params": ["--class", "org.apache.spark.examples.SparkPi"]. Parametreler spark-submit betiğine komut satırı parametreleri olarak geçirilir. Eğer run-now üzerinde belirtilirse, iş ayarında belirtilen parametrelerin üzerine yazar. Bu alanın JSON gösterimi 10.000 baytı aşamaz.
idempotency_token	STRING	İş çalıştırma isteklerinin eşzamanlılığını garanti etmek için isteğe bağlı bir belirteç. Sağlanan belirteçle bir çalıştırma zaten varsa, istek yeni bir çalıştırma oluşturmaz ancak bunun yerine var olan çalıştırmanın kimliğini döndürür. Sağlanan belirteçle bir işlem silinirse bir hata döndürülür. Idempotency token'ı belirtirseniz, hata durumunda istek başarılı olana kadar yeniden deneyebilirsiniz. Azure Databricks, idempotens belirteciyle tam olarak bir işlemin başlatılacağını garanti eder. Bu belirtecin en fazla 64 karakteri olmalıdır. Daha fazla bilgi için bkz İşler için idemponans sağlama yöntemleri.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
run_id	INT64	Yeni tetiklenen çalıştırmanın küresel olarak benzersiz kimliği.
number_in_job	INT64	Bu işin tüm çalışmaları arasında bu çalışmanın sıra numarası.

Gönderme çalıştırmaları

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/submit	POST

Tek seferlik çalıştırma gönderin. Bu uç nokta, iş oluşturmadan doğrudan iş yükü göndermenizi sağlar. jobs/runs/get İş gönderildikten sonra çalıştırma durumunu denetlemek için API'yi kullanın.

Örnek

İstek

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/submit \
--data @submit-job.json \
| jq .

submit-job.json:

{
  "run_name": "my spark task",
  "new_cluster": {
    "spark_version": "7.3.x-scala2.12",
    "node_type_id": "Standard_D3_v2",
    "num_workers": 10
  },
  "libraries": [
    {
      "jar": "dbfs:/my-jar.jar"
    },
    {
      "maven": {
        "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2"
      }
    }
  ],
  "spark_jar_task": {
    "main_class_name": "com.databricks.ComputeModels"
  }
}

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• Çözümünüz için uygun alanları içeren submit-job.json içeriği.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Yanıt

{
  "run_id": 123
}

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
existing_cluster_id VEYA new_cluster	STRING OR NewCluster	Eğer existing_cluster_id varsa, bu işin tüm çalıştırmaları için kullanılacak mevcut kümenin kimliği. Mevcut bir kümede işleri çalıştırırken yanıt vermeyi durdurursa kümeyi el ile yeniden başlatmanız gerekebilir. Daha fazla güvenilirlik için yeni kümelerde iş çalıştırmanızı öneririz. yeni_küme, her bir çalıştırma için oluşturulacak bir kümenin açıklaması. PipelineTask belirtilmesi durumunda bu alan boş olabilir.
notebook_taskVEYA VEYA spark_jar_task spark_python_taskVEYA VEYA spark_submit_task pipeline_task VEYA run_job_task	NotebookTask VEYA SparkJarTask VEYA SparkPythonTask VEYA SparkSubmitTask VEYA PipelineTask VEYA RunJobTask	notebook_task, bu işin bir not defteri çalıştırması gerektiğini gösterir. Bu alan spark_jar_task ile birlikte belirtilmeyebilir. spark_jar_task, bu görevin bir JAR çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_python_task, bu işin bir Python dosyası çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_submit_task, bu işin Spark gönderme betiği tarafından başlatılması gerektiğini gösterir. pipeline_task, bu işin bir DLT işlem hattı çalıştırması gerektiğini gösterir. run_job_task işlevi, bu işin başka bir işi çalıştırması gerektiğini gösterir.
run_name	STRING	Çalışma için isteğe bağlı bir ad. Varsayılan değer şudur: Untitled.
webhook_notifications	Webhook Bildirimleri	Çalıştırmaları başladığında, tamamlandığında veya başarısız olduğunda bildirimde bulunmak için isteğe bağlı bir sistem varış noktaları kümesi.
notification_settings	İşBildirimAyarları	Bu çalıştırma için webhook_notifications 'lerden her birine bildirim gönderirken kullanılan isteğe bağlı bildirim ayarları.
libraries	Bir kitaplık dizisi	İşi yürütecek kümeye yüklenecek kitaplıkların isteğe bağlı listesi. Varsayılan değer boş bir listedir.
timeout_seconds	INT32	Her çalıştırmada bu işe isteğe bağlı bir zaman aşımı uygulanır. Varsayılan davranış, zaman aşımı olmamasıdır.
idempotency_token	STRING	İş çalıştırma isteklerinin eşzamanlılığını garanti etmek için isteğe bağlı bir belirteç. Sağlanan belirteçle bir çalıştırma zaten varsa, istek yeni bir çalıştırma oluşturmaz ancak bunun yerine var olan çalıştırmanın kimliğini döndürür. Sağlanan jetonla bir işlem silinirse, bir hata mesajı döndürülecektir. Idempotency token'ı belirtirseniz, hata durumunda istek başarılı olana kadar yeniden deneyebilirsiniz. Azure Databricks, idempotens belirteciyle tam olarak bir işlemin başlatılacağını garanti eder. Bu belirtecin en fazla 64 karakteri olmalıdır. Daha fazla bilgi için bkz İşler için idemponans sağlama yöntemleri.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
run_id	INT64	Yeni gönderilen çalıştırmanın kurallı tanımlayıcısı.

Koşular listesi

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/list	GET

Liste, başlangıç zamanına göre azalan sırada çalışır.

Örnek

İstek

curl --netrc --request GET \
'https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/list?job_id=<job-id>&active_only=<true-false>&offset=<offset>&limit=<limit>&run_type=<run-type>' \
| jq .

Veya:

curl --netrc --get \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/list \
--data 'job_id=<job-id>&active_only=<true-false>&offset=<offset>&limit=<limit>&run_type=<run-type>' \
| jq .

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• <job-id> işin kimliğiyle birlikte, örneğin 123.
• "<true-false> ile true veya false"
• <offset> değeri ile offset.
• <limit> değeri ile limit.
• <run-type> değeri ile run_type.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Yanıt

{
  "runs": [
    {
      "job_id": 1,
      "run_id": 452,
      "number_in_job": 5,
      "state": {
        "life_cycle_state": "RUNNING",
        "state_message": "Performing action"
      },
      "task": {
        "notebook_task": {
          "notebook_path": "/Users/donald@duck.com/my-notebook"
        }
      },
      "cluster_spec": {
        "existing_cluster_id": "1201-my-cluster"
      },
      "cluster_instance": {
        "cluster_id": "1201-my-cluster",
        "spark_context_id": "1102398-spark-context-id"
      },
      "overriding_parameters": {
        "jar_params": ["param1", "param2"]
      },
      "start_time": 1457570074236,
      "end_time": 1457570075149,
      "setup_duration": 259754,
      "execution_duration": 3589020,
      "cleanup_duration": 31038,
      "run_duration": 3879812,
      "trigger": "PERIODIC"
    }
  ],
  "has_more": true
}

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
active_only VEYA completed_only	BOOL VEYA BOOL	active_only ise truesonuçlara yalnızca etkin çalıştırmalar eklenir; aksi takdirde hem etkin hem de tamamlanmış çalıştırmalar listelenir. Etkin çalıştırma, PENDING, RUNNING veya TERMINATINGRunLifecycleState içindeki bir çalıştırmadır. true alanı, completed_only true olduğunda bu şekilde olamaz. completed_only ise truesonuçlara yalnızca tamamlanmış çalıştırmalar eklenir; aksi takdirde hem etkin hem de tamamlanmış çalıştırmalar listelenir. active_only true iken bu alan true olamaz.
job_id	INT64	Çalıştırılmak üzere listelenecek iş. Eğer belirtilmezse, İşler hizmeti tüm işlerden çalıştırmaların listesini verir.
offset	INT32	Döndürülecek ilk çalıştırmanın en son çalıştırmaya göre uzaklığı.
limit	INT32	Döndürülecek koşu sayısı. Bu değer 0'dan büyük ve 1000'den küçük olmalıdır. Varsayılan değer 20'dir. İstek 0 sınırı belirtirse, hizmet bunun yerine üst sınırı kullanır.
run_type	STRING	Döndürülecek çalışma türü. Çalıştırma türlerinin açıklaması hakkında daha fazla bilgi için Çalıştırma bölümüne bakın.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
runs	Bir Çalıştır dizisi	En son başlatılandan en erken başlatılana kadar sıralanmış çalıştırmaların listesi.
has_more	BOOL	Eğer doğruysa, sağlanan filtreyle eşleşen ek çalıştırmalar listelemeye sunulabilir.

Skorları al

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/get	GET

Bir çalıştırmanın meta verilerini al.

Örnek

İstek

curl --netrc --request GET \
'https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/get?run_id=<run-id>' \
| jq .

Veya:

curl --netrc --get \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/get \
--data run_id=<run-id> \
| jq .

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• <run-id> çalıştırma kimliğiyle, örneğin 123.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Yanıt

{
  "job_id": 1,
  "run_id": 452,
  "number_in_job": 5,
  "state": {
    "life_cycle_state": "RUNNING",
    "state_message": "Performing action"
  },
  "task": {
    "notebook_task": {
      "notebook_path": "/Users/someone@example.com/my-notebook"
    }
  },
  "cluster_spec": {
    "existing_cluster_id": "1201-my-cluster"
  },
  "cluster_instance": {
    "cluster_id": "1201-my-cluster",
    "spark_context_id": "1102398-spark-context-id"
  },
  "overriding_parameters": {
    "jar_params": ["param1", "param2"]
  },
  "start_time": 1457570074236,
  "end_time": 1457570075149,
  "setup_duration": 259754,
  "execution_duration": 3589020,
  "cleanup_duration": 31038,
  "run_duration": 3879812,
  "trigger": "PERIODIC"
}

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
run_id	INT64	Meta verileri almak için çalıştırmanın özgün tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Bu çalıştırmayı içeren işin standart tanımlayıcısı.
run_id	INT64	Çalıştırmanın kurallı tanımlayıcısı. Bu kimlik, tüm görevlerin tüm çalıştırma döngüleri arasında benzersizdir.
number_in_job	INT64	Bu işin tüm çalışmaları arasında bu çalışmanın sıra numarası. Bu değer 1'de başlar.
original_attempt_run_id	INT64	Eğer bu çalıştırma, önceki bir çalıştırma denemesinin yeniden denemesiyse, bu alan ilk denemenin run_id'sini içerir; aksi halde, run_id aynıdır.
state	RunState	Koşunun sonucu ve yaşam döngüsü durumları.
schedule	CronSchedule	Düzenli zamanlayıcı tarafından tetiklendiyse bu çalıştırmayı tetikleyen cron zamanlaması.
task	jobtask	Varsa, çalıştırmanın gerçekleştirdiği görev.
cluster_spec	ClusterSpec	Bu çalışma oluşturulduğunda işin küme yapılandırmasının anlık görüntüsü.
cluster_instance	ClusterInstance	Çalıştırma için kullanılan küme bu. Çalıştırmanın yeni bir küme ile çalışması belirtilmişse, İşler hizmeti çalıştırma için bir küme talep edildikten sonra bu alan ayarlanacaktır.
overriding_parameters	RunParameters	Bu işlem için kullanılan parametreler.
start_time	INT64	Bu çalıştırmanın dönem milisaniye cinsinden başlatıldığı saat (1/1/1970 UTC'den bu yana milisaniye). Bu, iş görevinin yürütülmeye başladığı zaman olmayabilir; örneğin, iş, yeni bir kümeye çalışacak şekilde ayarlanmışsa, bu, küme oluşturma çağrısının yapıldığı zamandır.
end_time	INT64	Bu çalıştırmanın epok milisaniyesi cinsinden sona erdiği saat (1/1/1970 UTC'den bu yana geçen milisaniye). İş çalışmaya devam ediyorsa bu alan 0 olarak ayarlanır.
setup_duration	INT64	Kümeyi ayarlamak için geçen milisaniye cinsinden süre. Yeni kümelerde çalışan çalıştırmalar için bu, küme oluşturma zamanıdır; mevcut kümelerde çalışanlar için bu süre çok kısa olmalıdır. Çalıştırmanın toplam süresi, setup_duration toplamıdır. execution_duration ve cleanup_duration. setup_duration alanı, çoklu görev çalıştırmaları için 0 olarak ayarlanmıştır. Birden çok görevli bir iş çalıştırmasının toplam süresi, bu çalıştırmanın süresinin değeridir. run_duration alanı.
execution_duration	INT64	Komutların JAR veya not defterinde yürütülmesi, tamamlanana, başarısız olana, zaman aşımına uğrayana, iptal edilene veya beklenmeyen bir hatayla karşılaşana kadar geçen süre milisaniye cinsindendir. Çalıştırmanın toplam süresi, setup_duration, execution_duration ve toplamıdır. cleanup_duration. execution_duration alanı, çoklu görev çalıştırmaları için 0 olarak ayarlanmıştır. Bir çoklu görevli iş çalıştırmasının toplam süresi run_duration alanının değeridir.
cleanup_duration	INT64	Kümeyi sonlandırmak ve ilişkili kalıntıları temizlemek için geçen süre milisaniye cinsinden ne kadar sürdü. Çalıştırmanın toplam süresi, setup_duration, execution_duration ve cleanup_duration'nin toplamıdır. cleanup_duration alanı, çoklu görev çalıştırmaları için 0 olarak ayarlanmıştır. Bir çoklu görevli iş çalıştırmasının toplam süresi run_duration alanının değeridir.
run_duration	INT64	İşin çalışması ve tüm onarımlarının tamamlanması için geçen süre, milisaniye cinsinden ölçülür. Bu alan yalnızca çok görevli işler için ayarlanır, tek görevli işler için ayarlanmaz. Görev çalıştırmasının süresi, toplamıdır. setup_duration, execution_duration ve cleanup_duration.
trigger	TriggerType	Bu çalıştırmayı başlatan tetik türü.
creator_user_name	STRING	Oluşturucu kullanıcı adı. Kullanıcı silinmişse bu alan yanıta dahil edilmeyecektir
run_page_url	STRING	Çalışmanın ayrıntı sayfasının URL'si.

Dışarı aktarmayı çalıştırır

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/export	GET

İş yürütme görevini dışa aktarın ve geri yükleyin.

Örnek

İstek

curl --netrc --request GET \
'https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/export?run_id=<run-id>' \
| jq .

Veya:

curl --netrc --get \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/export \
--data run_id=<run-id> \
| jq .

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• <run-id> çalıştırma kimliğiyle, örneğin 123.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Yanıt

{
  "views": [
    {
      "content": "<!DOCTYPE html><html><head>Head</head><body>Body</body></html>",
      "name": "my-notebook",
      "type": "NOTEBOOK"
    }
  ]
}

JSON yanıtından HTML not defterini ayıklamak için bu Python betiğini indirip çalıştırın.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
run_id	INT64	Çalıştırmanın kurallı tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.
views_to_export	Dışa Aktarılacak Görünümler	Hangi görünümler dışarı aktarılacak (KOD, PANOLAR veya TÜMÜ). Varsayılan olarak CODE şeklinde ayarlanır.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
views	ViewItem dizisi	Dışarı aktarılan içerik HTML biçimindedir (her görünüm öğesi için bir tane).

Çalıştırmalar iptal olur

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/cancel	POST

Bir iş çalışmasını iptal et. Çalıştırma zaman uyumsuz olarak iptal edildiğinden, bu istek tamamlandığında çalıştırma hala devam ediyor olabilir. Çalıştırma kısa süre sonra sonlandırılacaktır. Çalıştırma zaten bir terminaldeyse life_cycle_state, bu yöntem etkisizdir.

Bu uç nokta, parametrenin run_id geçerli olduğunu doğrular ve geçersiz parametreler için HTTP durum kodu 400 döndürür.

Örnek

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/cancel \
--data '{ "run_id": <run-id> }'

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• <run-id> çalıştırma kimliğiyle, örneğin 123.

Bu örnekte bir .netrc dosyası kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
run_id	INT64	İptal edilecek işlemin standart tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.

Çalıştırmalar hepsini iptal eder

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/cancel-all	POST

İşin tüm etkin çalıştırmalarını iptal edin. İşletim eşzamansız olarak iptal edildiğinden, yeni işletimlerin başlatılmasını engellemez.

Bu uç nokta, parametrenin job_id geçerli olduğunu doğrular ve geçersiz parametreler için HTTP durum kodu 400 döndürür.

Örnek

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/cancel-all \
--data '{ "job_id": <job-id> }'

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• <job-id> işin kimliğiyle birlikte, örneğin 123.

Bu örnekte bir .netrc dosyası kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Tüm çalıştırmalarını iptal etmek üzere işin standart tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.

Çalışmalar çıktı verir

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/get-output	GET

Tek bir görev çalıştırmasının çıktısını ve meta verilerini alın. Bir not defteri görevi dbutils.notebook.exit() çağrısı aracılığıyla bir değer döndürdüğünde, bu değeri almak için bu uç noktayı kullanabilirsiniz. Azure Databricks bu API'yi çıkışın ilk 5 MB'ını döndürecek şekilde kısıtlar. Daha büyük bir sonuç döndürmek için iş sonuçlarını bir bulut depolama hizmetinde depolayabilirsiniz.

Bu uç nokta, parametrenin run_id geçerli olduğunu doğrular ve geçersiz parametreler için HTTP durum kodu 400 döndürür.

Çalıştırmalar 60 gün sonra otomatik olarak kaldırılır. Onları 60 günden fazla referans almak istiyorsanız, süresi dolmadan önce eski çalışma sonuçlarını kaydetmeniz gerekir. Kullanıcı arabirimini kullanarak dışarı aktarmak için bkz İş çalıştırma sonuçlarını dışarı aktarma. İş API'sini kullanarak dışa aktarma yapmak için bkz İhracat çalışmaları.

Örnek

İstek

curl --netrc --request GET \
'https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/get-output?run_id=<run-id>' \
| jq .

Veya:

curl --netrc --get \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/get-output \
--data run_id=<run-id> \
| jq .

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• <run-id> çalıştırma kimliğiyle, örneğin 123.

Bu örnekte bir .netrc dosyası ve jq kullanılır.

Yanıt

{
  "metadata": {
    "job_id": 1,
    "run_id": 452,
    "number_in_job": 5,
    "state": {
      "life_cycle_state": "TERMINATED",
      "result_state": "SUCCESS",
      "state_message": ""
    },
    "task": {
      "notebook_task": {
        "notebook_path": "/Users/someone@example.com/my-notebook"
      }
    },
    "cluster_spec": {
      "existing_cluster_id": "1201-my-cluster"
    },
    "cluster_instance": {
      "cluster_id": "1201-my-cluster",
      "spark_context_id": "1102398-spark-context-id"
    },
    "overriding_parameters": {
      "jar_params": ["param1", "param2"]
    },
    "start_time": 1457570074236,
    "setup_duration": 259754,
    "execution_duration": 3589020,
    "cleanup_duration": 31038,
    "run_duration": 3879812,
    "trigger": "PERIODIC"
  },
  "notebook_output": {
    "result": "the maybe truncated string passed to dbutils.notebook.exit()"
  }
}

İstek yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
run_id	INT64	Çalıştırmanın kurallı tanımlayıcısı. Birden fazla görevi olan bir iş için bu, bir görevin yürütülme örneğidir run_id. Bkz . Çalıştırmalar çıktıyı alır. Bu alan gereklidir.

Yanıt yapısı

Alan Adı	Type	Açıklama
notebook_output VEYA error	NotebookOutput OR STRING	Eğer notebook_output varsa, not defteri görevinin çıktısı (mevcutsa). Çağrılmadan başarılı veya hatalı bir şekilde sonlanan bir not defteri görevi dbutils.notebook.exit() boş bir çıkışa sahip olduğu kabul edilir. Bu alan ayarlanır, ancak sonuç değeri boş olur. Hata oluşursa, çıktının neden mevcut olmadığını belirten bir hata iletisi. İleti yapılandırılmamış ve tam biçimi değiştirilebilir.
metadata	Çalıştır	Çıktısı hariç, çalıştırma işleminin tüm ayrıntıları.

Silme işlemini başlatır

Uç nokta	HTTP Yöntemi
2.0/jobs/runs/delete	POST

Etkin olmayan bir işlemi silin. Çalışma aktifse bir hata döndürür.

Örnek

curl --netrc --request POST \
https://<databricks-instance>/api/2.0/jobs/runs/delete \
--data '{ "run_id": <run-id> }'

Değiştir:

• <databricks-instance>Azure Databricks çalışma alanı örneği adını ile, adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net örneğin.
• <run-id> çalıştırma kimliğiyle, örneğin 123.

Bu örnekte bir .netrc dosyası kullanılır.

İstek yapısı

Alan Adı	Tip	Açıklama
run_id	INT64	Meta verileri almak için çalıştırmanın özgün tanımlayıcısı.

Veri yapıları

Bu bölümde:

• ABFSSStorageInfo
• Otomatik Ölçeklendirme
• AzureAttributes
• AzureAvailability
• ClusterInstance
• ClusterLogConf
• ClusterSpec
• ClusterTag
• CronSchedule
• DbfsStorageInfo
• FileStorageInfo
• InitScriptInfo
• İş
• İş E-posta Bildirimleri
• İşBildirimAyarları
• İşAyarları
• jobtask
• Jobs Sağlık Kuralı
• İşlerSağlıkKuralları
• Kütüphane
• MavenLibrary
• NewCluster
• NotebookOutput
• NotebookTask
• ParamPair
• PipelineTask
• PythonPyPiLibrary
• RCranLibrary
• Çalıştır
• RunJobTask
• RunLifeCycleState
• RunParameters
• RunResultState
• RunState
• SparkConfPair
• SparkEnvPair
• SparkJarTask
• SparkPythonTask
• SparkSubmitTask
• TriggerType
• ViewItem
• ViewType
• Dışa Aktarılacak Görünümler
• Webhook
• Webhook Bildirimleri
• WorkspaceStorageInfo

ABFSSStorageInfo

Azure Data Lake Storage (ADLS) depolama bilgileri.

Alan Adı	Type	Açıklama
destination	STRING	Dosya hedefi. Örnek: abfss://...

Otomatik Ölçeklendirme

Küme çalışanlarının en az ve en fazla sayısını tanımlayan aralık.

Alan Adı	Type	Açıklama
min_workers	INT32	Az kullanıldığında kümenin küçülebileceği en az çalışan sayısı. Ayrıca, kümenin oluşturulduktan sonra sahip olacağı ilk çalışan sayısıdır.
max_workers	INT32	Kümenin aşırı yüklendiğinde ölçeklenebileceği maksimum işçi sayısı. max_workers, min_workers'dan kesinlikle büyük olmalıdır.

AzureAttributes

Azure ile ilgili küme oluşturma sırasında ayarlanan öznitelikler.

Alan Adı	Type	Açıklama
first_on_demand	INT32	Kümenin ilk first_on_demand düğümleri isteğe bağlı örneklere yerleştirilir. Bu değer 0'dan büyük olmalıdır, aksi halde küme oluşturma doğrulaması başarısız olur. Bu değer geçerli küme boyutundan büyük veya buna eşitse, tüm düğümler isteğe bağlı örneklere yerleştirilir. Bu değer geçerli küme boyutundan küçükse düğümler first_on_demand isteğe bağlı örneklere, kalanlar ise kullanılabilirlik örneklerine yerleştirilir. Bu değer küme boyutunu etkilemez ve kümenin ömrü boyunca değiştirilemez.
availability	AzureAvailability	first_on_demand düğümlerinden sonraki tüm düğümler için kullanılan kullanılabilirlik türü.
spot_bid_max_price	DOUBLE	Azure spot örnekleri için kullanılan maksimum teklif fiyatı. Bunu geçerli spot fiyattan büyük veya buna eşit olarak ayarlayabilirsiniz. Ayrıca, -1 (varsayılan) olarak da ayarlayabilirsiniz; bu, örneğin fiyat temelinde kaldırılamayacağını belirtir. Örneğin fiyatı, spot örneklerin geçerli fiyatı veya standart bir örneğin fiyatı olacaktır. Azure portalında geçmiş fiyatlandırma ve çıkarma oranlarını görüntüleyebilirsiniz.

AzureErişilebilirlik

Azure örneği kullanılabilirlik türü davranışı.

Type	Açıklama
SPOT_AZURE	Spot örnekleri kullanın.
ON_DEMAND_AZURE	İsteğe bağlı örnekleri kullanın.
SPOT_WITH_FALLBACK_AZURE	Tercihen spot örnekleri kullanın, ancak spot örnekler alınamazsa (örneğin, Azure spot fiyatları çok yüksekse veya kota dışındaysa) isteğe bağlı örneklere geri dönün. Havuz kullanılabilirliği için geçerli değildir.

ClusterInstance

Bir çalıştırma tarafından kullanılan küme ve Spark bağlamı için tanımlayıcılar. Bu iki değer birlikte tüm zaman boyunca bir yürütme bağlamı tanımlar.

Alan Adı	Type	Açıklama
cluster_id	STRING	Çalıştırmada kullanılan kümenin kurallı tanımlayıcısı. Bu alan, mevcut kümelerdeki çalıştırmalar için her zaman kullanılabilir. Yeni kümelerdeki çalıştırmalar için, küme oluşturulduktan sonra kullanılabilir duruma gelir. Bu değer, /#setting/sparkui/$cluster_id/driver-logs adresine göz atarak günlükleri görüntülemek için kullanılabilir. Çalıştırma tamamlandıktan sonra günlükler erişilebilir kalacak. Tanımlayıcı henüz kullanılamıyorsa yanıt bu alanı içermez.
spark_context_id	STRING	Çalıştırma tarafından kullanılan Spark bağlamı için kurallı tanımlayıcı. Çalıştırma başladıktan sonra bu alan doldurulacaktır. Bu değer, /#setting/sparkui/$cluster_id/$spark_context_id adresine göz atıp Spark kullanıcı arabirimini görüntülemek için kullanılabilir. Spark kullanıcı arabirimi, çalıştırma tamamlandıktan sonra kullanılabilir olmaya devam edecektir. Tanımlayıcı henüz kullanılamıyorsa yanıt bu alanı içermez.

ClusterLogConf

Küme günlük kaydının yolu.

Alan Adı	Type	Açıklama
dbfs		Küme günlüğünün DBFS konumu. Hedef belirtilmelidir. Örneğin { "dbfs" : { "destination" : "dbfs:/home/cluster_log" } }

ClusterSpec

Alan Adı	Type	Açıklama
existing_cluster_id VEYA new_cluster	STRING OR NewCluster	Eğer existing_cluster_id varsa, bu işin tüm çalıştırmaları için kullanılacak mevcut kümenin kimliği. Mevcut bir kümede işleri çalıştırırken yanıt vermeyi durdurursa kümeyi el ile yeniden başlatmanız gerekebilir. Daha fazla güvenilirlik için yeni kümelerde iş çalıştırmanızı öneririz. yeni_küme, her bir çalıştırma için oluşturulacak bir kümenin açıklaması. PipelineTask belirtilmesi durumunda bu alan boş olabilir.
libraries	Bir kitaplık dizisi	İşi yürütecek kümeye yüklenecek kitaplıkların isteğe bağlı listesi. Varsayılan değer boş bir listedir.

ClusterTag

Küme etiketi tanımı.

Type	Açıklama
STRING	Etiketin anahtarı. Anahtar şunları yapmalıdır: 1 ile 512 karakter uzunluğunda olmalıdır <>%*&+?\\/ karakterlerden hiçbirini içermez azure, microsoftveya windows ile başlamayın
STRING	Etiketin değeri. Değer uzunluğu 256 UTF-8 karakterden küçük veya buna eşit olmalıdır.

Cron Takvimi

Alan Adı	Type	Açıklama
quartz_cron_expression	STRING	Bir işin zamanlamasını açıklayan Quartz söz dizimini kullanan cron ifadesi. Ayrıntılar için bkz . Cron Tetikleyicisi . Bu alan gereklidir.
timezone_id	STRING	Java saat dilimi kimliği. Bir işin zamanlaması bu saat dilimine göre çözümlenecektir. Ayrıntılar için bkz . Java TimeZone . Bu alan gereklidir.
pause_status	STRING	Bu zamanlamanın duraklatılıp duraklatılmadığını belirtin. "DURAKLATILDI" veya "KULLANILAMADI".

DbfsStorageInfo

DBFS depolama bilgileri.

Alan Adı	Type	Açıklama
destination	STRING	DBFS hedefi. Örnek: dbfs:/my/path

DosyaDepolamaBilgisi

Dosya depolama bilgileri.

Alan Adı	Type	Açıklama
destination	STRING	Dosya hedefi. Örnek: file:/my/file.sh

InitScriptInfo

Bir başlatma betiğinin yolu.

Databricks Container Services ile init betiklerini kullanma yönergeleri için bkz Init betiği kullanma.

Alan Adı	Type	Açıklama
workspace VEYA dbfs (kullanım dışı) VEYA abfss	WorkspaceStorageInfo DbfsStorageInfo (kullanım dışı) ABFSSStorageInfo	init betiğinin çalışma alanı konumu. Hedef belirtilmelidir. Örneğin, { "workspace" : { "destination" : "/Users/someone@domain.com/init_script.sh" } } (Kullanım dışı) Init betiğinin DBFS konumu. Hedef belirtilmelidir. Örneğin, { "dbfs" : { "destination" : "dbfs:/home/init_script" } } Init betiğinin Azure Data Lake Storage (ADLS) konumu. Hedef belirtilmelidir. Örneğin { "abfss": { "destination" : "abfss://..." } }

İş

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Bu görevin standart tanımlayıcısı.
creator_user_name	STRING	Oluşturucu kullanıcı adı. Kullanıcı zaten silinmişse bu alan yanıta dahil edilmeyecektir.
run_as	STRING	Görevin çalıştırılacağı kullanıcı adı. run_as mevcut iş ayarlarına dayanır ve iş erişim denetimi devre dışı bırakıldığında işin oluşturucusuna, iş erişim denetimi etkinleştirildiğinde ise is_owner iznine ayarlanır.
settings	İşAyarları	Bu işin ayarları ve tüm işlemeleri. Bu ayarlar yöntemi kullanılarak resetJob güncelleştirilebilir.
created_time	INT64	Bu işin dönem milisaniye cinsinden oluşturulduğu saat (1/1/1970 UTC'den bu yana milisaniye).

İş E-posta Bildirimleri

Alan Adı	Type	Açıklama
on_start	Bir dizi STRING	Çalıştırma başladığında bildirilecek e-posta adreslerinin listesi. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez.
on_success	Bir dizi STRING	Bir çalıştırma başarıyla tamamlandığında bildirilecek e-posta adreslerinin listesi. Bir çalıştırma, TERMINATEDlife_cycle_state ve SUCCESSFULresult_state ile sona eriyorsa başarıyla tamamlanmış kabul edilir. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez.
on_failure	Bir dizi STRING	Bir çalıştırma başarısız tamamlandığında bildirim gönderilecek e-posta adreslerinin listesi. Bir çalıştırma, INTERNAL_ERROR ile biterse başarısız tamamlanmış olarak kabul edilir. life_cycle_state veya bir SKIPPED, FAILED veya TIMED_OUT sonuç_durumu. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında bu belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez.
on_duration_warning_threshold_exceeded	Bir dizi STRING	Süre, RUN_DURATION_SECONDS alanındaki health metriği için belirtilen eşiği aştığında bildirim almak üzere e-posta gönderilecek adreslerin bir listesi. İş için RUN_DURATION_SECONDS alanında health metriğiyle ilgili bir kural belirtilmezse, bildirimler gönderilmez.
no_alert_for_skipped_runs	BOOL	Eğer doğruysa ve çalıştırma atlanırsa, on_failure içinde belirtilen alıcılara e-posta göndermeyin.

Alan Adı	Type	Açıklama
on_start	Bir Webhook dizisi	Çalıştırma başladığında bildirilecek sistem hedeflerinin isteğe bağlı listesi. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez. Özellik için on_start en fazla 3 hedef belirtilebilir.
on_success	Bir Webhook dizisi	Bir çalıştırma başarıyla tamamlandığında bildirilecek isteğe bağlı sistem hedeflerinin listesi. Bir çalıştırma, TERMINATEDlife_cycle_state ve SUCCESSFULresult_state ile sona eriyorsa başarıyla tamamlanmış kabul edilir. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez. Özellik için on_success en fazla 3 hedef belirtilebilir.
on_failure	Bir Webhook dizisi	Bir çalıştırma başarısız olduğunda bildirilecek isteğe bağlı sistem hedeflerinin listesi. Bir çalıştırma, INTERNAL_ERROR ile biterse başarısız tamamlanmış olarak kabul edilir. life_cycle_state veya bir SKIPPED, FAILED veya TIMED_OUT sonuç_durumu. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında bu belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez. Özellik için on_failure en fazla 3 hedef belirtilebilir.
on_duration_warning_threshold_exceeded	Bir Webhook dizisi	Çalıştırmanın süresi, RUN_DURATION_SECONDS metriği için health alanında belirtilen eşiği aştığında bildirimde bulunulacak isteğe bağlı sistem hedeflerinin bir listesi. Özellik için on_duration_warning_threshold_exceeded en fazla 3 hedef belirtilebilir.

İş Bildirim Ayarları

Alan Adı	Type	Açıklama
no_alert_for_skipped_runs	BOOL	Eğer doğruysa, çalıştırma atlanırsa on_failure içinde belirtilen alıcılara bildirim göndermeyin.
no_alert_for_canceled_runs	BOOL	True ise, çalıştırma iptal edilirse içinde on_failure belirtilen alıcılara bildirim göndermeyin.
alert_on_last_attempt	BOOL	True ise, yeniden denenen çalıştırmalar için içinde on_start belirtilen alıcılara bildirim göndermeyin ve çalıştırmanın son yeniden denemesine kadar içinde on_failure belirtilen alıcılara bildirim göndermeyin.

İşAyarları

Bir işin ayarları. Bu ayarlar yöntemi kullanılarak resetJob güncelleştirilebilir.

Alan Adı	Tip	Açıklama
existing_cluster_id VEYA new_cluster	STRING OR NewCluster	Eğer existing_cluster_id varsa, bu işin tüm çalıştırmaları için kullanılacak mevcut kümenin kimliği. Mevcut bir kümede işleri çalıştırırken yanıt vermeyi durdurursa kümeyi el ile yeniden başlatmanız gerekebilir. Daha fazla güvenilirlik için yeni kümelerde iş çalıştırmanızı öneririz. yeni_küme, her bir çalıştırma için oluşturulacak bir kümenin açıklaması. PipelineTask belirtilmesi durumunda bu alan boş olabilir.
notebook_taskVEYA VEYA spark_jar_task spark_python_taskVEYA VEYA spark_submit_task pipeline_task VEYA run_job_task	NotebookTask YADA SparkJarTask YADA SparkPythonTask YADA SparkSubmitTask YADA PipelineTask YADA RunJobTask	notebook_task, bu işin bir not defteri çalıştırması gerektiğini gösterir. Bu alan spark_jar_task ile birlikte belirtilmeyebilir. spark_jar_task, bu görevin bir JAR çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_python_task, bu işin bir Python dosyası çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_submit_task, bu işin Spark gönderme betiği tarafından başlatılması gerektiğini gösterir. pipeline_task, bu işin bir DLT işlem hattı çalıştırması gerektiğini gösterir. run_job_task işlevi, bu işin başka bir işi çalıştırması gerektiğini gösterir.
name	STRING	İş için isteğe bağlı bir ad. Varsayılan değer şudur: Untitled.
libraries	Bir kitaplık dizisi	İşi yürütecek kümeye yüklenecek kitaplıkların isteğe bağlı listesi. Varsayılan değer boş bir listedir.
email_notifications	İş E-posta Bildirimleri	Çalıştırmaları başladığında veya tamamlandığında ve bu iş silindiğinde bildirim alacak isteğe bağlı bir dizi e-posta adresi. Varsayılan davranış, herhangi bir e-posta göndermemektir.
webhook_notifications	Webhook Bildirimleri	Çalıştırmaları başladığında, tamamlandığında veya başarısız olduğunda bildirimde bulunmak için isteğe bağlı bir sistem varış noktaları kümesi.
notification_settings	İşBildirimAyarları	Bu iş için email_notifications ve webhook_notifications her birine bildirim gönderirken kullanılan isteğe bağlı bildirim ayarları.
timeout_seconds	INT32	Her çalıştırmada bu işe isteğe bağlı bir zaman aşımı uygulanır. Varsayılan davranış, zaman aşımı olmamasıdır.
max_retries	INT32	Başarısız bir çalıştırmayı yeniden denemek için maksimum isteğe bağlı deneme sayısı. Bir çalıştırmanın başarısız olduğu kabul edilir eğer FAILED veya result_state ile tamamlanırsa. INTERNAL_ERROR life_cycle_state. -1 değeri süresiz olarak yeniden deneme, 0 değeri ise hiçbir zaman yeniden deneme anlamına gelir. Varsayılan davranış, hiçbir zaman yeniden denememektir.
min_retry_interval_millis	INT32	Denemeler arasında milisaniye cinsinden isteğe bağlı en az aralık. Varsayılan davranış, başarısız girişimlerin hemen yeniden denenmesidir.
retry_on_timeout	BOOL	Bir iş zaman aşımına uğradığında yeniden denenip denenmeyeceğini belirtmek için isteğe bağlı bir ilke. Varsayılan davranış, zaman aşımında yeniden denememektir.
schedule	CronSchedule	Bu iş için isteğe bağlı bir düzenli zamanlama. Varsayılan davranış, işin yalnızca İşler kullanıcı arabiriminde "Şimdi Çalıştır" seçeneğine tıklayarak veya bir API isteği göndererek tetiklendiğinde çalışmasıdır runNow.
max_concurrent_runs	INT32	Opsiyonel olarak izin verilen maksimum eşzamanlı iş yürütme sayısı. Aynı işin birden çok çalıştırmasını eşzamanlı olarak yürütebilmek istiyorsanız bu değeri ayarlayın. Bu, örneğin işinizi sık sık tetikleyip ardışık çalıştırmaların birbiriyle çakışmasına izin vermek veya giriş parametrelerine göre farklı birden çok çalıştırma tetiklemeniz durumunda yararlı olur. Bu ayar yalnızca yeni çalıştırmaları etkiler. Örneğin, işin eşzamanlılığının 4 olduğunu ve 4 tane eşzamanlı etkin çalışma olduğunu varsayalım. Eşzamanlılık 3 olarak ayarlandığında, etkin çalıştırmaların hiçbiri sonlandırılamaz. Ancak, bundan sonra, 3'ten az etkin çalıştırma olmadığı sürece yeni çalıştırmalar atlanır. Bu değer 1000'i aşamaz. Bu değerin 0 olarak ayarlanması, tüm yeni çalıştırmaların atlanmasına sebep olur. Varsayılan davranış, yalnızca 1 eşzamanlı çalıştırmaya izin vermektir.
health	İşlerSağlıkKuralları	İş için tanımlanan isteğe bağlı bir sağlık kuralları kümesi.

İş Görevi

Alan Adı	Type	Açıklama
notebook_taskVEYA VEYA spark_jar_task spark_python_taskVEYA VEYA spark_submit_task pipeline_task VEYA run_job_task	NotebookTask VEYA SparkJarTask VEYA SparkPythonTask VEYA SparkSubmitTask VEYA PipelineTask VEYA RunJobTask	notebook_task, bu işin bir not defteri çalıştırması gerektiğini gösterir. Bu alan spark_jar_task ile birlikte belirtilmeyebilir. spark_jar_task, bu görevin bir JAR çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_python_task, bu işin bir Python dosyası çalıştırması gerektiğini gösterir. spark_submit_task, bu işin Spark gönderme betiği tarafından başlatılması gerektiğini gösterir. pipeline_task, bu işin bir DLT işlem hattı çalıştırması gerektiğini gösterir. run_job_task işlevi, bu işin başka bir işi çalıştırması gerektiğini gösterir.

İş Sağlığı Kuralı

Alan Adı	Type	Açıklama
metric	STRING	Belirli bir sağlık kuralı için değerlendirilen sağlık ölçümünü belirtir. Geçerli değerler şunlardır: RUN_DURATION_SECONDS.
operator	STRING	Sistem durumu ölçüm değerini belirtilen eşikle karşılaştırmak için kullanılan işleci belirtir. Geçerli değerler şunlardır: GREATER_THAN.
value	INT32	Sağlık kuralına uymak için sağlık ölçütünün karşılaması gereken eşik değerini belirtir.

İşSağlıkKuralları

Alan Adı	Type	Açıklama
rules	JobsHealthRule dizisi	bir iş için tanımlanabilen isteğe bağlı bir sağlık kuralları kümesi.

Kütüphane

Alan Adı	Type	Açıklama
jarVEYA egg VEYA whl pypi VEYA maven VEYA cran	STRING OR STRING OR STRING OR PythonPyPiLibrary OR MavenLibrary OR RCranLibrary	Eğer bir jar varsa, kurulacak olan JAR'ın URI'si. DBFS ve ADLS (abfss) URI'leri desteklenir. Örneğin: { "jar": "dbfs:/mnt/databricks/library.jar" } veya { "jar": "abfss://<container-path>/library.jar" }. ADLS kullanılıyorsa, kümenin kütüphaneye okuma erişimi olduğundan emin olun. Yumurta ise, yüklenecek yumurtanın URI'sini. DBFS ve ADLS URL'leri desteklenir. Örneğin: { "egg": "dbfs:/my/egg" } veya { "egg": "abfss://<container-path>/egg" }. Whl ise, yüklenecek olan wheel veya sıkıştırılmış wheels URI'si. DBFS ve ADLS URL'leri desteklenir. Örneğin: { "whl": "dbfs:/my/whl" } veya { "whl": "abfss://<container-path>/whl" }. ADLS kullanılıyorsa, kümenin kütüphaneye okuma erişimi olduğundan emin olun. wheel Ayrıca dosya adının doğru kuralı kullanması gerekir. Sıkıştırılmış wheels dosyalarının yüklenmesi gerekiyorsa, dosya adı son eki .wheelhouse.zip olarak olmalıdır. Pypi ise, yüklenecek bir PyPI kitaplığının belirtimi. repo alanı belirtmek isteğe bağlıdır ve belirtilmediği takdirde varsayılan pip dizini kullanılır. Örneğin: { "package": "simplejson", "repo": "https://my-repo.com" } Eğer Maven kullanılıyorsa, yüklenecek bir Maven kitaplığının belirtimi. Örneğin: { "coordinates": "org.jsoup:jsoup:1.7.2" } Eğer cran ise, yüklenecek CRAN kütüphanesinin belirtimi.

MavenLibrary

Alan Adı	Tip	Açıklama
coordinates	STRING	Gradle stili Maven koordinatları. Örneğin: org.jsoup:jsoup:1.7.2. Bu alan gereklidir.
repo	STRING	Maven paketinin yükleneceği Maven deposu. Belirtilmezse, hem Maven Merkezi Deposu hem de Spark Paketleri aranır.
exclusions	Bir dizi STRING	Dışlanması gereken bağımlılıkların listesi. Örneğin: ["slf4j:slf4j", "*:hadoop-client"]. Maven bağımlılık dışlama kuralları: https://maven.apache.org/guides/introduction/introduction-to-optional-and-excludes-dependencies.html.

NewCluster

Alan Adı	Type	Açıklama
num_workers VEYA autoscale	INT32 VEYA Otomatik Ölçeklendirme	num_workers, bu kümeye atanması gereken çalışan düğümlerin sayısıdır. Kümede, toplamda num_workers + 1 Spark düğümü olacak şekilde bir Spark sürücüsü ve num_workers yürütücü bulunur. Not: Bir kümenin özelliklerini okurken, bu alan gerçek geçerli çalışan sayısı yerine istenen çalışan sayısını yansıtır. Örneğin, bir küme 5 ila 10 çalışana yeniden ölçeklendirilirse, bu alan, 10 çalışana hedef boyutu hemen yansıtacak şekilde güncellenir, fakat spark_info'da listelenen çalışanlar yeni düğümler sağlandıkça kademeli olarak 5'ten 10'a çıkar. Otomatik ölçeklendirme ise, yüke göre kümelerin ölçeğini otomatik olarak büyütmek ve küçültmek için gerekli parametreler.
spark_version	STRING	Kümenin Spark sürümü. Kullanılabilir Spark sürümlerinin listesi GET 2.0/clusters/spark-versions çağrısı kullanılarak alınabilir. Bu alan gereklidir.
spark_conf	SparkConfPair	İsteğe bağlı, kullanıcı tarafından belirtilen Spark yapılandırma anahtarı-değer çiftleri kümesini içeren bir nesne. Ayrıca sürücüye ve yürütücülere ek JVM seçeneklerinden oluşan bir dize geçirebilirsiniz: spark.driver.extraJavaOptions ve spark.executor.extraJavaOptions sırasıyla. Örnek Spark ayarları: {"spark.speculation": true, "spark.streaming.ui.retainedBatches": 5} veya {"spark.driver.extraJavaOptions": "-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails"}
node_type_id	STRING	Bu alan, bu kümedeki Spark düğümlerinin her biri için kullanılabilen kaynakları tek bir değer aracılığıyla kodlar. Örneğin Spark düğümleri bellek veya işlem yoğunluklu iş yükleri için sağlanabilir ve iyileştirilebilir Kullanılabilir düğüm türlerinin listesi GET 2.0/clusters/list-node-types çağrısı kullanılarak alınabilir. Bu alan, instance_pool_id alan veya düğüm türü kimliğini veya örnek havuzu kimliğini belirten bir küme ilkesi gereklidir.
driver_node_type_id	STRING	Spark sürücüsünün düğüm türü. Bu alan isteğe bağlıdır; ayarlanmamışsa, sürücü düğümü türü yukarıda tanımlanan değerle aynı şekilde node_type_id ayarlanır.
custom_tags	ClusterTag	Küme kaynakları için bir etiket kümesi içeren nesne. Databricks, default_tags ek olarak tüm küme kaynaklarını (VM'ler gibi) bu etiketlerle etiketler. Not: Etiketler, işlem açısından optimize edilmiş ve bellek açısından optimize edilmiş gibi eski düğüm türlerinde desteklenmez. Databricks en fazla 45 özel etikete izin verir
cluster_log_conf	ClusterLogConf	Spark günlüklerini uzun vadeli bir depolama hedefine teslim etme yapılandırması. Bir küme için yalnızca bir hedef belirtilebilir. Eğer yapılandırma verilirse, günlükler her 5 mins konumuna teslim edilir. Sürücü günlüklerinin hedefi <destination>/<cluster-id>/driver, yürütücü günlüklerinin hedefi ise <destination>/<cluster-id>/executor.
init_scripts	InitScriptInfo dizisi	Başlatma betiklerinin depolanması için yapılandırma. Herhangi bir sayıda betik belirtilebilir. Komut dosyaları, sağlanan sırayla yürütülür. cluster_log_conf belirtilmişse, init betik günlükleri belirtilen adrese gönderilir. <destination>/<cluster-id>/init_scripts.
spark_env_vars	SparkEnvPair	İsteğe bağlı, kullanıcı tarafından belirtilen ortam değişkeni anahtar-değer çiftleri kümesini içeren bir nesne. Formun anahtar-değer çifti (X,Y) olduğu gibi dışarı aktarılır (örneğin, export X='Y') sürücü ve çalışanları başlatma işlemi sırasında. Ek bir kümesi SPARK_DAEMON_JAVA_OPTSbelirtmek için, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi bu kümenin $SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS sonuna eklenmesini öneririz. Bu, Databricks tarafından yönetilen tüm varsayılan ortam değişkenlerinin de eklenmesini sağlar. Örnek Spark ortam değişkenleri: {"SPARK_WORKER_MEMORY": "28000m", "SPARK_LOCAL_DIRS": "/local_disk0"} veya {"SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS": "$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS -Dspark.shuffle.service.enabled=true"}
enable_elastic_disk	BOOL	Yerel DepolamaYı Otomatik Ölçeklendirme: Etkinleştirildiğinde, Spark çalışanlarının disk alanı azaldığında bu küme dinamik olarak ek disk alanı alır. Ayrıntılar için Yerel depolamayı otomatik ölçeklendirmeyi etkinleştirme bölümüne bakın.
driver_instance_pool_id	STRING	Sürücü düğümü için kullanılacak örnek havuzunun isteğe bağlı kimliği. Siz de instance_pool_id belirtmelisiniz. Ayrıntılar için Örnek Havuzları API'sine bakın.
instance_pool_id	STRING	Küme düğümleri için kullanılacak örnek havuzunun isteğe bağlı kimliği. driver_instance_pool_id varsa Yalnızca instance_pool_id çalışan düğümler için kullanılır. Aksi takdirde, hem sürücü düğümü hem de çalışan düğümleri için kullanılır. Ayrıntılar için Örnek Havuzları API'sine bakın.

NotebookOutput

Alan Adı	Tip	Açıklama
result	STRING	dbutils.notebook.exit() adresine geçirilen değer. Azure Databricks bu API'yi değerin ilk 1 MB'ını döndürecek şekilde kısıtlar. Daha büyük bir sonuç için işiniz sonuçları bir bulut depolama hizmetinde depolayabilir. Hiç çağrılmadıysa dbutils.notebook.exit() bu alan yok olur.
truncated	BOOLEAN	Sonucun kesilip kesilmediği.

NotebookTask

Tüm çıkış hücreleri 8 MB boyutuna tabidir. Bir hücrenin çıktısı daha büyük bir boyuta sahipse, çalıştırmanın geri kalanı iptal edilir ve çalıştırma başarısız olarak işaretlenir. Bu durumda, diğer hücrelerden gelen içerik çıktılarından bazıları da eksik olabilir.

Sınırı aşan hücreyi bulma konusunda yardıma ihtiyacınız varsa, not defterini çok amaçlı bir kümede çalıştırın ve bu not defteri otomatik kaydetme tekniğini kullanın.

Alan Adı	Type	Açıklama
notebook_path	STRING	Azure Databricks çalışma alanında çalıştırılacak not defterinin kesin yolu. Bu yol eğik çizgiyle başlamalıdır. Bu alan gereklidir.
revision_timestamp	LONG	Not defterinin gözden geçirme zaman damgası.
base_parameters	ParamPair haritası	Bu görevin her yürütülmesi için kullanılacak temel parametreler. Belirtilen parametrelerle bir çağrı ile run-now çalıştırma başlatılırsa, iki parametre kümesi birleştirilir. Eğer base_parameters ve run-now içinde aynı anahtar belirtilirse, run-now içindeki değer kullanılır. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için Dinamik değer başvurusu nedir? komutunu kullanın. Not defteri işin base_parameters veya run-now geçersiz kılma parametrelerinde belirtilmeyen bir parametre alırsa, not defterindeki varsayılan değer kullanılır. dbutils.widgets.get kullanarak bu parametreleri not defterinde alın.

ParamPair

Not defteri görevlerini çalıştıran işler için ad tabanlı parametreler.

Type	Açıklama
STRING	Parametre adı. Değeri almak için dbutils.widgets.get adresine geçin.
STRING	Parametre değeri.

PipelineTask

Alan Adı	Type	Açıklama
pipeline_id	STRING	Yürütülecek DLT işlem hattı görevinin tam adı.

PythonPyPiLibrary

Alan Adı	Type	Açıklama
package	STRING	Yüklenecek PyPI paketinin adı. İsteğe bağlı tam sürüm belirtimi de desteklenir. Örnekler: simplejson ve simplejson==3.8.0. Bu alan gereklidir.
repo	STRING	Paketin bulunabileceği depo. Belirtilmezse, varsayılan pip dizini kullanılır.

RCranLibrary

Alan Adı	Type	Açıklama
package	STRING	Yüklenecek CRAN paketinin adı. Bu alan gereklidir.
repo	STRING	Paketin bulunabileceği depo. Belirtilmezse, varsayılan CRAN deposu kullanılır.

Koş

Bir çalıştırmanın çıktısı dışındaki tüm bilgiler. Çıktı getRunOutput yöntemiyle ayrı olarak alınabilir.

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT64	Bu çalıştırmayı içeren işin standart tanımlayıcısı.
run_id	INT64	Çalıştırmanın kurallı tanımlayıcısı. Bu kimlik, tüm görevlerin tüm çalıştırma döngüleri arasında benzersizdir.
creator_user_name	STRING	Oluşturucu kullanıcı adı. Kullanıcı zaten silinmişse bu alan yanıta dahil edilmeyecektir.
number_in_job	INT64	Bu işin tüm çalışmaları arasında bu çalışmanın sıra numarası. Bu değer 1'de başlar.
original_attempt_run_id	INT64	Eğer bu çalıştırma, önceki bir çalıştırma denemesinin yeniden denemesiyse, bu alan ilk denemenin run_id'sini içerir; aksi halde, run_id aynıdır.
state	RunState	Koşunun sonucu ve yaşam döngüsü durumları.
schedule	CronSchedule	Düzenli zamanlayıcı tarafından tetiklendiyse bu çalıştırmayı tetikleyen cron zamanlaması.
task	jobtask	Varsa, çalıştırma tarafından gerçekleştirilen görev.
cluster_spec	ClusterSpec	Bu çalışma oluşturulduğunda işin küme yapılandırmasının anlık görüntüsü.
cluster_instance	ClusterInstance	Çalıştırma için kullanılan küme bu. Çalıştırmanın yeni bir küme ile çalışması belirtilmişse, İşler hizmeti çalıştırma için bir küme talep edildikten sonra bu alan ayarlanacaktır.
overriding_parameters	RunParameters	Bu işlem için kullanılan parametreler.
start_time	INT64	Bu çalıştırmanın başlatıldığı zaman dilimi milisaniye cinsindendir (1/1/1970 UTC'den bu yana milisaniye). Bu, iş görevinin yürütülmeye başladığı zaman olmayabilir; örneğin, iş, yeni bir kümeye çalışacak şekilde ayarlanmışsa, bu, küme oluşturma çağrısının yapıldığı zamandır.
setup_duration	INT64	Kümeyi milisaniye cinsinden ayarlamak için geçen süre. Yeni kümelerde çalışan çalıştırmalar için bu, küme oluşturma zamanıdır; mevcut kümelerde çalışanlar için bu süre çok kısa olmalıdır.
execution_duration	INT64	Komutların JAR veya not defterinde yürütülmesi, tamamlanana, başarısız olana, zaman aşımına uğrayana, iptal edilene veya beklenmeyen bir hatayla karşılaşana kadar geçen süre milisaniye cinsindendir.
cleanup_duration	INT64	Kümeyi sonlandırmak ve ilişkili kalıntıları temizlemek için geçen süre milisaniye cinsinden ne kadar sürdü. Çalıştırmanın toplam süresi, kurulum süresi (setup_duration), yürütme süresi (execution_duration) ve temizlik süresi (cleanup_duration) sürelerinin toplamıdır.
end_time	INT64	Bu çalıştırmanın epok milisaniyesi cinsinden sona erdiği saat (1/1/1970 UTC'den bu yana geçen milisaniye). İş çalışmaya devam ediyorsa bu alan 0 olarak ayarlanır.
trigger	TriggerType	Bu çalıştırmayı başlatan tetik türü.
run_name	STRING	Çalışma için isteğe bağlı bir ad. Varsayılan değer şudur: Untitled. UTF-8 kodlamasında izin verilen uzunluk üst sınırı 4096 bayttır.
run_page_url	STRING	Çalışmanın ayrıntı sayfasının URL'si.
run_type	STRING	Çalıştırmanın türü. JOB_RUN - Normal iş yürütme. Şimdi çalıştır ile oluşturulan bir çalıştırma. WORKFLOW_RUN - İş akışı çalıştırma. dbutils.notebook.run ile oluşturulan bir çalıştırma. SUBMIT_RUN - Çalıştır gönder. Şimdi çalıştır ile oluşturulan bir çalıştırma.
attempt_number	INT32	Tetiklenen bir iş çalıştırması süreci için yapılan bu çalıştırma denemesinin sıra numarası. Çalıştırmanın ilk denemesinin deneme numarası 0'dır. İlk çalıştırma girişimi başarısız olursa ve işin yeniden deneme ilkesi varsa (max_retries> 0), sonraki çalıştırmalar özgün denemenin kimliği original_attempt_run_id ve artan attempt_number ile oluşturulur. Çalıştırmalar yalnızca başarılı olana kadar yeniden denenir ve maksimum attempt_number, iş için max_retries değeriyle aynıdır.

RunJobTask

Alan Adı	Type	Açıklama
job_id	INT32	Çalıştırılacak işin benzersiz tanımlayıcısı. Bu alan gereklidir.

RunLifeCycleState

Çalıştırmanın yaşam döngüsü durumu. İzin verilen durum geçişleri şunlardır:

• QUEUED ->PENDING
• PENDING- ->RUNNING ->TERMINATING>TERMINATED
• PENDING ->SKIPPED
• PENDING ->INTERNAL_ERROR
• RUNNING ->INTERNAL_ERROR
• TERMINATING ->INTERNAL_ERROR

Devlet	Açıklama
QUEUED	Çalıştırma tetiklendi ancak aşağıdaki sınırlardan birine ulaştığı için kuyruğa alındı: Çalışma alanında olabilecek en fazla eşzamanlı etkin çalıştırma sayısı. Çalışma alanında en fazla eşzamanlı Run Job görev çalıştırılabilir. İşin en fazla eş zamanlı çalışma sayısı. İşin veya çalıştırmanın bu duruma ulaşabilmesi için kuyruğa alma özelliği etkinleştirilmiş olmalıdır.
PENDING	Çalıştırma başlatıldı. İşin maksimum eşzamanlı çalıştırma sayısına zaten ulaşıldıysa, çalıştırma, hiçbir kaynak hazırlamadan hemen SKIPPED durumuna geçer. Aksi takdirde, kümenin hazırlanması ve uygulama süreci devam ediyor.
RUNNING	Bu görevin yürütülmesi devam ediyor.
TERMINATING	Bu çalıştırma işleminin görevi tamamlandı ve küme ile yürütme bağlamı temizleniyor.
TERMINATED	Bu çalıştırma işlemi tamamlandı ve küme ve yürütme bağlamı temizlendi ve düzenlendi. Bu durum terminaldir.
SKIPPED	Aynı işlemin daha önceki bir çalışması zaten etkin olduğu için bu çalıştırma iptal edildi. Bu durum terminaldir.
INTERNAL_ERROR	Olağanüstü bir durum, İşler hizmetinde uzun bir süre boyunca süregelen bir ağ hatası gibi bir hatayı belirtir. Yeni bir kümedeki bir işlem INTERNAL_ERROR durumunda tamamlanırsa, İşler hizmeti kümeyi en kısa sürede kapatır. Bu durum terminaldir.

Çalıştırma Parametreleri

Bu çalıştırma için parametreler. İş görevinin türüne bağlı olarak python_params isteğinde yalnızca bir jar_params, run-now veya notebook_params belirtilmelidir. Spark JAR görevi ve Python görevi içeren işler konum tabanlı parametrelerin listesini alır ve not defteri görevlerini içeren işler bir anahtar değer eşlemesi alır.

Alan Adı	Type	Açıklama
jar_params	Bir dizi STRING	Spark JAR görevleri olan işler için parametrelerin listesi, örneğin. "jar_params": ["john doe", "35"] Parametreler, Spark JAR görevinde belirtilen ana sınıfın ana işlevini çağırmak için kullanılır. üzerinde run-nowbelirtilmezse, varsayılan olarak boş bir liste olur. jar_params notebook_params ile birlikte belirtilemez. Bu alanın JSON gösterimi (örneğin {"jar_params":["john doe","35"]}) 10.000 baytı aşamaz. Dinamik değer referansı nedir? iş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için kullanın.
notebook_params	ParamPair haritası	Not defteri görevi olan işler için anahtarların değerlerle eşlemesi, örneğin. "notebook_params": {"name": "john doe", "age": "35"}. Harita not defterine geçirilir ve dbutils.widgets.get işlevi aracılığıyla erişilebilir. üzerinde run-nowbelirtilmezse, tetiklenen çalıştırma işin temel parametrelerini kullanır. notebook_params jar_params ile birlikte belirtilemez. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için Dinamik değer başvurusu nedir? ifadesini kullanın. Bu alanın JSON gösterimi (örn. {"notebook_params":{"name":"john doe","age":"35"}}) 10.000 baytı aşamaz.
python_params	Bir dizi STRING	Python görevlerine sahip işler için parametrelerin listesi, örneğin. "python_params": ["john doe", "35"] Parametreler Python dosyasına komut satırı parametreleri olarak geçirilir. Eğer run-now üzerinde belirtilirse, iş ayarında belirtilen parametrelerin üzerine yazar. Bu alanın JSON gösterimi (örneğin {"python_params":["john doe","35"]}) 10.000 baytı aşamaz. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için Dinamik değer başvurusu nedir? komutunu kullanın. Bu parametreler yalnızca Latin karakterleri (ASCII karakter kümesi) kabul eder. ASCII olmayan karakterler kullanıldığında hata döndürülecektir. Geçersiz, ASCII olmayan karakterlere örnek olarak Çince, Japonca kanjiler ve emojiler verilebilir.
spark_submit_params	Bir dizi STRING	Spark gönderme görevi olan işler için parametrelerin listesi, örneğin. "spark_submit_params": ["--class", "org.apache.spark.examples.SparkPi"]. Parametreler spark-submit betiğine komut satırı parametreleri olarak geçirilir. Eğer run-now üzerinde belirtilirse, iş ayarında belirtilen parametrelerin üzerine yazar. Bu alanın JSON gösterimi (örneğin {"python_params":["john doe","35"]}) 10.000 baytı aşamaz. What is a dynamic value reference? komutunu, iş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için kullanın. Bu parametreler yalnızca Latin karakterleri (ASCII karakter kümesi) kabul eder. ASCII olmayan karakterler kullanıldığında hata döndürülecektir. Geçersiz, ASCII olmayan karakterlere örnek olarak Çince, Japonca kanjiler ve emojiler verilebilir.

ÇalışmaSonucuDurumu

Çalıştırmanın son durumu.

• : life_cycle_state = TERMINATEDçalıştırmasının bir görevi varsa, sonucun kullanılabilir olması garanti edilir ve görevin sonucunu gösterir.
• Eğer life_cycle_state, = , PENDING, RUNNING, veya SKIPPED ise, sonuç durumu kullanılamaz.
• Eğer life_cycle_state = TERMINATING veya lifecyclestate = INTERNAL_ERROR ise: Çalıştırma bir göreve sahipti ve onu başlatmayı başardıysa, sonuç durumu mevcuttur.

Kullanılabilir olduğunda sonuç durumu hiçbir zaman değişmez.

Devlet	Açıklama
SUCCESS	Görev başarıyla tamamlandı.
FAILED	Görev bir hatayla tamamlandı.
TIMEDOUT	Çalıştırma, zaman aşımına ulaşıldıktan sonra sonlandırıldı.
CANCELED	Çalıştırma, kullanıcı isteği üzerine iptal edildi.

RunState

Alan Adı	Type	Açıklama
life_cycle_state	RunLifeCycleState	İşlem yaşam döngüsünde bir çalıştırmanın mevcut konumunun açıklaması. Bu alan yanıtta her zaman kullanılabilir.
result_state	RunResultState	Koşunun sonuç durumu. Kullanılamıyorsa, yanıt bu alanı içermez. result_state kullanılabilirliği hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. RunResultState.
user_cancelled_or_timedout	BOOLEAN	Çalıştırmanın, kullanıcı tarafından elle mi iptal edildiği yoksa zamanlayıcı tarafından süre aşımına uğradığı için mi iptal edildiği.
state_message	STRING	Geçerli durum için açıklayıcı bir ileti. Bu alan yapılandırılmamış ve tam biçimi değiştirilebilir.

SparkConfPair

Spark yapılandırma anahtar-değer çiftleri.

Type	Açıklama
STRING	Yapılandırma özelliği adı.
STRING	Yapılandırma özelliği değeri.

SparkEnvPair

Spark ortam değişkeni anahtar-değer çiftleri.

tür	Açıklama
STRING	Ortam değişkeni adı.
STRING	Ortam değişkeni değeri.

SparkJarTask

Alan Adı	Type	Açıklama
jar_uri	STRING	04/2016 tarihinden bu yana kullanım dışı bırakıldı. Bunun yerine jar alanı aracılığıyla libraries sağlayın. Bir örnek için bkz . Oluşturma.
main_class_name	STRING	Yürütülecek ana yöntemi içeren sınıfın tam adı. Bu sınıf, kitaplık olarak sağlanan bir JAR içinde yer almalıdır. Kodun Spark bağlamı elde etmek için SparkContext.getOrCreate kullanması gerekir; aksi takdirde görev çalışmaları başarısız olur.
parameters	Bir dizi STRING	Ana yönteme geçirilen parametreler. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için Dinamik değer başvurusu nedir? komutunu kullanın.

SparkPython Görevi

Alan Adı	Type	Açıklama
python_file	STRING	Yürütülecek Python dosyasının URI'sini. DBFS yolları desteklenir. Bu alan gereklidir.
parameters	Bir dizi STRING	Komut satırı parametreleri Python dosyasına geçirildi. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için Dinamik değer başvurusu nedir? komutunu kullanın.

SparkSubmitTask

Örneğin, JAR'ın DBFS'ye yüklendiğini varsayarsak, aşağıdaki parametreleri ayarlayarak komutunu çalıştırabilirsiniz SparkPi .

{
  "parameters": ["--class", "org.apache.spark.examples.SparkPi", "dbfs:/path/to/examples.jar", "10"]
}

Alan Adı	Type	Açıklama
parameters	Bir dizi STRING	Spark submit komutuna geçirilen komut satırı parametreleri. İş çalıştırmaları hakkında bilgi içeren parametreleri ayarlamak için Dinamik değer başvurusu nedir? komutunu kullanın.

TetikleyiciTürü

Bunlar, bir çalıştırmayı başlatabilecek tetikleyici türleridir.

Type	Açıklama
PERIODIC	Cron zamanlayıcı gibi çalıştırmaları düzenli aralıklarla tetikleyen zamanlamalar.
ONE_TIME	Tek seferlik tetikleyici tek bir çalıştırmayı başlatır. Bu durum, kullanıcı arabirimi veya API aracılığıyla talep üzerine tek bir çalıştırma tetiklediğinizde meydana gelir.
RETRY	Önceki başarısız bir çalıştırmanın yeniden denemesi olarak tetiklenen bir çalıştırmayı gösterir. Bu, hata durumunda işi yeniden çalıştırmayı istediğinizde oluşur.

Öğeyi Görüntüle

Dışarı aktarılan içerik HTML biçimindedir. Örneğin, eğer dışa aktarılacak görünüm gösterge tablolarıysa, her gösterge tablosu için bir HTML dizesi döndürülür.

Alan Adı	Type	Açıklama
content	STRING	Görünümün içeriği.
name	STRING	Görünüm öğesinin adı. Kod görünümü durumunda, not defterinin adı. Pano görünümü söz konusu olduğunda, panonun adı.
type	ViewType	Görünüm öğesinin türü.

GörünümTipi

Tip	Açıklama
NOTEBOOK	Not defteri görünüm öğesi.
DASHBOARD	Pano görünümü öğesi.

Aktarılacak Görünümler

Dışarı aktarma seçenekleri: kod, tüm gösterge tabloları veya tamamı.

Type	Açıklama
CODE	Not defterinin kod görünümü.
DASHBOARDS	Dizüstü bilgisayarın tüm kontrol paneli görünümleri.
ALL	Not defterinin tüm görünümleri.

Webhook

Alan Adı	Type	Açıklama
id	STRING	Bir sistem bildirimi hedefini belirleyen tanımlayıcı. Bu alan gereklidir.

Webhook Bildirimleri

Alan Adı	Type	Açıklama
on_start	Bir Webhook dizisi	Çalıştırma başladığında bildirilecek sistem hedeflerinin isteğe bağlı listesi. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez. Özellik için on_start en fazla 3 hedef belirtilebilir.
on_success	Bir Webhook dizisi	Bir çalıştırma başarıyla tamamlandığında bildirilecek isteğe bağlı sistem hedeflerinin listesi. Bir çalıştırma, TERMINATEDlife_cycle_state ve SUCCESSFULresult_state ile sona eriyorsa başarıyla tamamlanmış kabul edilir. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez. Özellik için on_success en fazla 3 hedef belirtilebilir.
on_failure	Bir Webhook dizisi	Çalıştırma başarısız olduğunda bildirilecek isteğe bağlı sistem hedeflerinin bir listesi. Bir çalıştırma, INTERNAL_ERROR ile biterse başarısız tamamlanmış olarak kabul edilir. life_cycle_state veya bir SKIPPED, FAILEDveya TIMED_OUTresult_state. İş oluşturma, sıfırlama veya güncelleştirme sırasında bu belirtilmezse liste boş olur ve bildirimler gönderilmez. Özellik için on_failure en fazla 3 hedef belirtilebilir.
on_duration_warning_threshold_exceeded	Bir Webhook dizisi	Çalıştırmanın süresi, RUN_DURATION_SECONDS metriği için health alanında belirtilen eşiği aştığında bildirimde bulunulacak isteğe bağlı sistem hedeflerinin bir listesi. Özellik için on_duration_warning_threshold_exceeded en fazla 3 hedef belirtilebilir.

Çalışma Alanı Depolama Bilgisi

Çalışma alanı depolama bilgileri.

Alan Adı	Type	Açıklama
destination	STRING	Dosya hedefi. Örnek: /Users/someone@domain.com/init_script.sh