Anzahl der Bytes im Ergebnisabschnitt

Position in der Sequenz von Resultsetblöcken

Anzahl der Zeilen im Ergebnisabschnitt

Zeilenoffset im Resultset wird gestartet

Spaltenname

Spaltenposition (0-basiert)

Intervalltypformat

Der Name des Basisdatentyps. Dazu gehören keine Details zu komplexen Typen wie STRUCT, MAP oder ARRAY.

Anzahl der Ziffern für den DEZIMAL-Typ

Anzahl der Dezimalstellen für DECIMAL-Typ

Vollständige SQL-Typspezifikation

Resultsetschema und Metadaten

Anweisungs-ID

Ausführungsstatus der Anweisung

Ergebnisabschnittsmetadaten

Spaltendefinitionen für Resultset

Gesamtanzahl der Bytes im Resultset

Gesamtanzahl der Blöcke

Gesamtanzahl der Zeilen

Ergebnisabkürzungsstatus

Ausführungszustand der Anweisung

Fehlermeldung

Bytes im Ergebnisabschnitt

Blockposition

Array von Arrays mit Zeichenfolgenwerten

Nächster Blockindex

Nächster Abschnittslink

Zeilen im Block

Anfangszeilenoffset

Bytes in Blöcken

Blockposition

Ablaufzeit für Verknüpfungen

Erforderliche HTTP-Header

Nächster Blockindex

Nächster Abschnittslink

Zeilen im Block

Anfangszeilenoffset

Die global eindeutige ID der neu ausgelösten Ausführung.

Bei "true" wird eine vollständige Aktualisierung der Delta-Livetabelle ausgelöst.

Wenn true, aktivieren Sie die Warteschlange für den Auftrag. Dies ist ein Pflichtfeld.

Die Liste der Aufträge. Nur in der Antwort enthalten, wenn aufträge zur Liste vorhanden sind.

Ein Token, das zum Auflisten der nächsten Seite von Aufträgen verwendet werden kann (falls zutreffend).

Ein Token, das zum Auflisten der vorherigen Seite von Aufträgen verwendet werden kann (falls zutreffend).

Die Zeit, zu der dieser Auftrag in Epochen millisekunden erstellt wurde (Millisekunden seit 1.1.1970 UTC).

Der Erstellerbenutzername. Dieses Feld wird nicht in die Antwort einbezogen, wenn der Benutzer bereits gelöscht wurde.

Die ID der Budgetrichtlinie, die von diesem Auftrag für Kostenzuordnungszwecke verwendet wird. Dies kann durch (in Der Reihenfolge der Rangfolge) festgelegt werden: 1. Budgetadministratoren über das Konto oder die Arbeitsbereichskonsole 2. Auftragsbenutzeroberfläche auf der Auftragsdetailseite und der Auftrags-API mit budget_policy_id 3. Abgeleiteter Standardwert basierend auf barrierefreien Budgetrichtlinien der run_as Identität bei der Erstellung oder Änderung von Arbeitsplätzen.

Gibt an, ob der Auftrag über weitere Arrayeigenschaften (Aufgaben, job_clusters) verfügt, die nicht angezeigt werden. Auf sie kann über :method:jobs/get endpoint zugegriffen werden. Es ist nur für API 2.2 :method:jobs/list requests with expand_tasks=true relevant.

Der kanonische Bezeichner für diesen Auftrag.

Die ID der vom Benutzer angegebenen Budgetrichtlinie, die für diesen Auftrag verwendet werden soll. Wenn nicht angegeben, kann beim Erstellen oder Ändern des Auftrags eine Standardbudgetrichtlinie angewendet werden. Siehe effective_budget_policy_id für die von dieser Workload verwendete Budgetrichtlinie.

Eine optionale Beschreibung für den Auftrag. Die maximale Länge beträgt 27700 Zeichen in UTF-8-Codierung.

Eine Liste der Spezifikationen für die Aufgabenausführungsumgebung, auf die von serverlosen Tasks dieses Auftrags verwiesen werden kann. Für serverlose Aufgaben muss eine Umgebung vorhanden sein. Für serverlose Notizbuchaufgaben kann auf die Umgebung im Notizbuchumgebungsbereich zugegriffen werden. Für andere serverlose Aufgaben muss die Aufgabenumgebung mithilfe von environment_key in den Aufgabeneinstellungen angegeben werden.

Eine Liste von Job-Cluster-Spezifikationen, die für Aufgaben dieses Jobs freigegeben und wiederverwendet werden können. Bibliotheken können nicht in einem freigegebenen Auftragscluster deklariert werden. Sie müssen abhängige Bibliotheken in Aufgabeneinstellungen deklarieren.

Eine optionale maximal zulässige Anzahl gleichzeitiger Ausführungen des Jobs. Legen Sie diesen Wert fest, wenn Sie mehrere Ausführungen desselben Auftrags gleichzeitig ausführen möchten. Dies ist z. B. hilfreich, wenn Sie Ihren Auftrag in einem häufigen Zeitplan auslösen und aufeinander folgende Läufe miteinander überlappen möchten, oder wenn Sie mehrere Ausführungen auslösen möchten, die sich von ihren Eingabeparametern unterscheiden. Diese Einstellung wirkt sich nur auf neue Ausführungen aus. Angenommen, die Parallelität des Auftrags ist 4, und es gibt vier gleichzeitige aktive Ausführungen. Wenn Sie dann die Parallelität auf 3 festlegen, werden keine der aktiven Läufe beendet. Ab diesem Schritt werden jedoch neue Läufe übersprungen, es sei denn, es gibt weniger als 3 aktive Läufe. Dieser Wert darf 1000 nicht überschreiten. Wenn Sie diesen Wert auf 0 festlegen, werden alle neuen Läufe übersprungen.

Ein optionaler Name für den Job. Die maximale Länge beträgt 4096 Bytes in UTF-8-Codierung.

Parameterdefinitionen auf Auftragsebene

Eine Karte von Tags, die dem Auftrag zugeordnet sind. Diese werden an den Cluster als Clustertags für Auftragscluster weitergeleitet und unterliegen den gleichen Einschränkungen wie Clustertags. Es können maximal 25 Tags zu dem Auftrag hinzugefügt werden.

Eine Liste der Aufgabenvorgaben, die von diesem Auftrag ausgeführt werden sollen. Es unterstützt bis zu 1000 Elemente in Schreibendpunkten (:method:jobs/create, :method:jobs/reset, :method:jobs/update, :method:jobs/submit). Leseendpunkte geben nur 100 Aufgaben zurück. Wenn mehr als 100 Aufgaben verfügbar sind, können Sie sie mithilfe von :method:jobs/get durchlaufen. Verwenden Sie das feld next_page_token im Objektstamm, um zu ermitteln, ob weitere Ergebnisse verfügbar sind.

Ein optionales Timeout, das auf jede Ausführung dieses Auftrags angewendet wird. Ein Wert von 0 bedeutet kein Timeout.

Pfad der Datei, die Bereitstellungsmetadaten enthält.

Eine Liste der E-Mail-Adressen, die benachrichtigt werden sollen, wenn die Dauer einer Ausführung den für die Metrik RUN_DURATION_SECONDS im Integritätsfeld angegebenen Schwellenwert überschreitet. Wenn keine Regel für die Metrik RUN_DURATION_SECONDS im Integritätsfeld für den Auftrag angegeben wird, werden keine Benachrichtigungen gesendet.

Eine Liste der E-Mail-Adressen, die benachrichtigt werden sollen, wenn eine Ausführung erfolglos abgeschlossen ist. Eine Ausführung gilt als erfolglos abgeschlossen, wenn sie mit einem INTERNAL_ERROR life_cycle_state oder einem FAILED oder TIMED_OUT result_state endet. Wenn dies bei der Auftragserstellung nicht angegeben ist, wird die Liste zurückgesetzt oder aktualisiert, und Benachrichtigungen werden nicht gesendet.

Eine Liste der E-Mail-Adressen, die benachrichtigt werden sollen, wenn eine Ausführung beginnt. Wenn sie bei der Auftragserstellung, beim Zurücksetzen oder aktualisieren nicht angegeben ist, ist die Liste leer, und Benachrichtigungen werden nicht gesendet.

Eine Liste der E-Mail-Adressen, die benachrichtigt werden sollen, wenn alle Schwellenwerte für Streaming-Backlogs für jeden Datenstrom überschritten werden. Schwellenwerte für Streaming-Backlogs können im Integritätsfeld mithilfe der folgenden Metriken festgelegt werden: STREAMING_BACKLOG_BYTES, STREAMING_BACKLOG_RECORDS, STREAMING_BACKLOG_SECONDS oder STREAMING_BACKLOG_FILES. Die Warnung basiert auf dem Durchschnitt von 10 Minuten dieser Metriken. Wenn das Problem weiterhin besteht, werden Benachrichtigungen alle 30 Minuten erneut gesendet.

Eine Liste der E-Mail-Adressen, die benachrichtigt werden sollen, wenn eine Ausführung erfolgreich abgeschlossen wurde. Eine Ausführung gilt als erfolgreich abgeschlossen, wenn sie mit einem TERMINATED-life_cycle_state und einem SUCCESS-result_state endet. Wenn sie bei der Auftragserstellung, beim Zurücksetzen oder aktualisieren nicht angegeben ist, ist die Liste leer, und Benachrichtigungen werden nicht gesendet.

Der Schlüssel einer Umgebung. Es muss innerhalb eines Auftrags einzigartig sein.

Liste der Pip-Abhängigkeiten, wie von der Version der Pip in dieser Umgebung unterstützt. Jede Abhängigkeit ist eine gültige Pip-Anforderungsdateizeile pro https://pip.pypa.io/en/stable/reference/requirements-file-format/. Zulässige Abhängigkeiten umfassen einen Anforderungsbezeichner, eine Archiv-URL, einen lokalen Projektpfad (z. B. WSFS oder UC Volumes in Azure Databricks) oder eine VCS-Projekt-URL.

Erforderlich. Von der Umgebung verwendete Umgebungsversion. Jede Version enthält eine bestimmte Python-Version und eine Reihe von Python-Paketen. Die Version ist eine Zeichenfolge, die aus einer ganzen Zahl besteht. Siehe https://learn.microsoft.com/azure/databricks/release-notes/serverless/#serverless-environment-versions.

Name der Verzweigung, die ausgecheckt und von diesem Auftrag verwendet werden soll. Dieses Feld kann nicht in Verbindung mit git_tag oder git_commit angegeben werden.

Übernehmen Sie diesen Commit, um ausgecheckt und von diesem Auftrag verwendet zu werden. Dieses Feld kann nicht in Verbindung mit git_branch oder git_tag angegeben werden.

Name des Tags, das ausgecheckt und von diesem Auftrag verwendet werden soll. Dieses Feld kann nicht in Verbindung mit git_branch oder git_commit angegeben werden.

DIE URL des Repositorys, das von diesem Auftrag geklont werden soll.

Commit, der zum Ausführen der Ausführung verwendet wurde. Wenn git_branch angegeben wurde, verweist dies zum Zeitpunkt der Ausführung auf den HEAD der Verzweigung; wenn git_tag angegeben wurde, verweist dies auf den Commit des Tags.

Gibt den Schwellenwert an, dem die Integritätsmetrik gehorchen soll, um die Integritätsregel zu erfüllen.

Ein eindeutiger Name für den Auftragscluster. Dieses Feld ist erforderlich und muss innerhalb des Auftrags eindeutig sein. JobTaskSettings kann auf dieses Feld verweisen, um zu bestimmen, welcher Cluster für die Aufgabenausführung gestartet werden soll.

Wenn dieser Wert auf "true" festgelegt ist, werden feste und Standardwerte aus der Richtlinie für felder verwendet, die weggelassen werden. Wenn dieser Wert auf "false" festgelegt ist, werden nur feste Werte aus der Richtlinie angewendet.

Dadurch wird der Cluster automatisch beendet, wenn er für diese Zeit in Minuten inaktiv ist. Wenn nicht festgelegt, wird dieser Cluster nicht automatisch beendet. Wenn angegeben, muss der Schwellenwert zwischen 10 und 10000 Minuten liegen. Benutzer können diesen Wert auch auf 0 festlegen, um die automatische Beendigung explizit zu deaktivieren.

Der vom Benutzer angeforderte Clustername. Das muss nicht einzigartig sein. Wenn beim Erstellen nicht angegeben, ist der Clustername eine leere Zeichenfolge. Bei Auftragsclustern wird der Clustername automatisch basierend auf dem Auftrag und den Auftragsausführungs-IDs festgelegt.

Zusätzliche Tags für Cluster-Ressourcen. Azure Databricks tagt alle Clusterressourcen (z. B. AWS-Instanzen und EBS-Volumes) zusätzlich zu default_tags mit diesen Tags. Hinweis: - Derzeit erlaubt Azure Databricks höchstens 45 benutzerdefinierte Tags – Cluster können Cloudressourcen nur wiederverwenden, wenn die Tags der Ressourcen eine Teilmenge der Clustertags sind.

Die optionale ID des Instanzpools für den Treiber, zu dem der Cluster gehört. Der Poolcluster verwendet den Instanzpool mit id (instance_pool_id), wenn der Treiberpool nicht zugewiesen ist.

Der Knotentyp des Spark-Treibers. Beachten Sie, dass dieses Feld optional ist; wenn nicht festgelegt, wird der Treiberknotentyp mit demselben Wert festgelegt wie node_type_id oben definiert. Dieses Feld zusammen mit node_type_id sollte nicht festgelegt werden, wenn virtual_cluster_size festgelegt ist. Wenn sowohl driver_node_type_id, node_type_id als auch virtual_cluster_size angegeben werden, haben driver_node_type_id und node_type_id Vorrang.

Autoskalierung des lokalen Speichers: Wenn diese Option aktiviert ist, erwirbt der Cluster dynamisch zusätzlichen Datenträgerspeicher, wenn der Speicherplatz seiner Spark-Worker zur Neige geht. Für dieses Feature sind bestimmte AWS-Berechtigungen erforderlich, um ordnungsgemäß zu funktionieren . Weitere Details finden Sie im Benutzerhandbuch.

Gibt an, ob LUKS auf den lokalen Datenträgern von Cluster-VMs aktiviert werden soll.

Die Konfiguration zum Speichern von Init-Skripts. Es kann eine beliebige Anzahl von Zielen angegeben werden. Die Skripts werden sequenziell in der angegebenen Reihenfolge ausgeführt. Wenn cluster_log_conf angegeben ist, werden init-Skriptprotokolle an <ziel>-/<cluster-ID>/init_scripts gesendet.

Die optionale ID des Instanzpools, zu dem der Cluster gehört.

Dieses Feld kann nur verwendet werden, wenn art = CLASSIC_PREVIEW. Bei Festlegung auf "true" werden in Azure Databricks automatisch einzelne knotenbezogene custom_tags, spark_conf und num_workers

Dieses Feld codiert mithilfe eines einzigen Werts die Ressourcen, die jedem der Spark-Knoten in diesem Cluster zur Verfügung stehen. Beispielsweise können die Spark-Knoten für arbeitsspeicher- oder rechenintensive Workloads bereitgestellt und optimiert werden. Eine Liste der verfügbaren Knotentypen kann mithilfe des API-Aufrufs :method:clusters/listNodeTypes abgerufen werden.

Die Anzahl der Workerknoten, die dieser Cluster haben sollte. Ein Cluster verfügt über einen Spark Driver und num_workers Executors für insgesamt num_workers + 1 Spark-Knoten. Hinweis: Beim Lesen der Eigenschaften eines Clusters spiegelt dieses Feld die gewünschte Anzahl von Arbeitskräften und nicht die tatsächliche aktuelle Anzahl von Mitarbeitern wider. Wenn beispielsweise die Größe eines Clusters von 5 auf 10 Mitarbeiter geändert wird, wird dieses Feld sofort aktualisiert, um die Zielgröße von 10 Mitarbeitern widerzuspiegeln, während die in spark_info aufgeführten Arbeitskräfte schrittweise von 5 auf 10 steigen, da die neuen Knoten bereitgestellt werden.

Die ID der Clusterrichtlinie, die zum Erstellen des Clusters verwendet wird, falls zutreffend.

Einzelner Benutzername, wenn data_security_mode SINGLE_USER

Ein Objekt, das einen Satz optionaler, vom Benutzer angegebener Spark-Konfigurationsschlüssel-Wert-Paare enthält. Benutzer können auch eine Zeichenfolge mit zusätzlichen JVM-Optionen an den Treiber und die Executoren über spark.driver.extraJavaOptions bzw. spark.executor.extraJavaOptions übergeben.

Ein Objekt, das einen Satz optionaler, benutzerdefinierter Umgebungsvariablen-Schlüsselwertpaare enthält. Beachten Sie, dass das Schlüsselwertpaar des Formulars (X,Y) beim Starten des Treibers und der Mitarbeiter exportiert wird (d. h. X='Y'). Um einen zusätzlichen Satz von SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS anzugeben, empfehlen wir, sie an $SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS anzufügen, wie im folgenden Beispiel gezeigt. Dadurch wird sichergestellt, dass auch alle vom Databrick verwalteten Umgebungsvariablen enthalten sind. Beispiel für Spark-Umgebungsvariablen: {"SPARK_WORKER_MEMORY": "28000m", "SPARK_LOCAL_DIRS": "/local_disk0"} oder {"SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS": "$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS -Dspark.shuffle.service.enabled=true"}

Die Spark-Version des Clusters, z. B. 3.3.x-scala2.11. Eine Liste der verfügbaren Spark-Versionen kann mithilfe des API-Aufrufs :method:clusters/sparkVersions abgerufen werden.

Inhalt des öffentlichen SSH-Schlüssels, der jedem Spark-Knoten in diesem Cluster hinzugefügt wird. Die entsprechenden privaten Schlüssel können verwendet werden, um sich mit dem Benutzernamen Ubuntu am Port 2200 anzumelden. Bis zu 10 Tasten können angegeben werden.

Dieses Feld kann nur verwendet werden, wenn art = CLASSIC_PREVIEW. effective_spark_version wird durch spark_version (DBR Release) bestimmt, dieses Feld use_ml_runtime und ob node_type_id gpu-Knoten ist oder nicht.

Die maximale Anzahl von Mitarbeitern, auf die der Cluster skaliert werden kann, wenn er überlastet ist. Beachten Sie, dass max_workers streng größer als min_workers sein müssen.

Die Mindestanzahl der Mitarbeiter, auf die der Cluster verkleinert werden kann, wenn sie nicht genutzt werden. Es ist auch die erste Anzahl der Mitarbeiter, die der Cluster nach der Erstellung haben wird.

Die ersten first_on_demand Knoten des Clusters werden auf On-Demand-Instanzen platziert. Dieser Wert sollte größer als 0 sein, um sicherzustellen, dass der Clustertreiberknoten in einer On-Demand-Instanz platziert wird. Wenn dieser Wert größer oder gleich der aktuellen Clustergröße ist, werden alle Knoten auf Bedarfsinstanzen platziert. Wenn dieser Wert kleiner als die aktuelle Clustergröße ist, werden first_on_demand Knoten auf On-Demand-Instanzen platziert, und der Rest wird auf Verfügbarkeitsinstanzen platziert. Beachten Sie, dass sich dieser Wert nicht auf die Clustergröße auswirkt und derzeit nicht während der Lebensdauer eines Clusters stummgeschaltet werden kann.

Der maximal zu verwendende Angebotspreis für Azure-Spotinstanzen. Der Max-Preis für das Angebot darf nicht höher sein als der On-Demand-Preis der Instanz. Wenn nicht angegeben, ist der Standardwert -1, der angibt, dass die Instanz nicht auf der Grundlage des Preises und nur auf der Grundlage der Verfügbarkeit verräumt werden kann. Außerdem sollte > der Wert 0 oder -1 sein.

dbfs-Ziel, z. B. dbfs:/my/path

UC Volumes-Ziel, z. B. /Volumes/catalog/schema/vol1/init-scripts/setup-datadog.sh oder dbfs:/Volumes/catalog/schema/vol1/init-scripts/setup-datadog.sh

DIE URL des Docker-Images.

Kennwort des Benutzers

Name des Benutzers

ziel abfss, z. B. abfss://< container-name>@<storage-account-name.dfs.core.windows.net/>< directory-name>.

lokales Dateiziel, z. B. Datei:/my/local/file.sh

GCS-Ziel/URI, z. B. gs://my-bucket/some-prefix

wsfs-Ziel, z. B. workspace:/cluster-init-scripts/setup-datadog.sh

Bei festgelegten Aufträgen kann der Cluster für Aufträge verwendet werden.

Wenn Notizbücher festgelegt sind, kann dieser Cluster für Notizbücher verwendet werden.

Wenn true, senden Sie keine Benachrichtigungen an Empfänger, die in on_failure angegeben sind, wenn die Ausführung abgebrochen wird.

Wenn true, senden Sie keine Benachrichtigungen an Empfänger, die in on_failure angegeben sind, wenn die Ausführung übersprungen wird.

Standardwert des Parameters.

Der Name des definierten Parameters. Darf nur alphanumerische Zeichen, _, -, und .

Anwendungs-ID eines aktiven Dienstprinzipals. Das Festlegen dieses Felds erfordert die ServicePrincipal/Benutzerrolle.

Die E-Mail-Adresse eines aktiven Arbeitsbereichsbenutzers. Benutzer, die keine Administratoren sind, können dieses Feld nur auf ihre eigene E-Mail-Adresse festlegen.

Ein Cron-Ausdruck mit Quarzsyntax, der den Zeitplan für einen Auftrag beschreibt. Details finden Sie unter Cron Trigger . Dieses Feld ist ein Pflichtfeld.

Eine Java-Zeitzonen-ID. Der Zeitplan für einen Auftrag wird in Bezug auf diese Zeitzone aufgelöst. Details finden Sie unter Java TimeZone . Dieses Feld ist ein Pflichtfeld.

Ein optionales Array von Objekten, das das Abhängigkeitsdiagramm der Aufgabe angibt. Alle in diesem Feld angegebenen Vorgänge müssen abgeschlossen werden, bevor sie diesen Vorgang ausführen. Die Aufgabe wird nur ausgeführt, wenn die run_if Bedingung "true" ist. Der Schlüssel ist task_key, und der Wert ist der Name, der dem abhängigen Vorgang zugewiesen ist.

Eine optionale Beschreibung für diese Aufgabe.

Eine Option zum Deaktivieren der automatischen Optimierung ohne Server

Der Schlüssel, der auf eine Umgebungsspezifikation in einem Auftrag verweist. Dieses Feld ist für Python-Skript-, Python-Rad- und DBT-Aufgaben erforderlich, wenn serverlose Compute verwendet wird.

Wenn existing_cluster_id, wird die ID eines vorhandenen Clusters angegeben, der für alle Ausführungen verwendet wird. Wenn Sie Aufträge oder Aufgaben auf einem vorhandenen Cluster ausführen, müssen Sie den Cluster möglicherweise manuell neu starten, wenn er nicht mehr reagiert. Wir empfehlen, Aufträge und Aufgaben in neuen Clustern auszuführen, um eine höhere Zuverlässigkeit zu erzielen.

Wenn job_cluster_key, wird diese Aufgabe ausgeführt, um den in job.settings.job_clusters angegebenen Cluster erneut zu verwenden.

Eine optionale Liste der Bibliotheken, die auf dem Cluster installiert werden sollen. Der Standardwert ist eine leere Liste.

Eine optionale maximale Anzahl von Wiederholungsversuche für eine erfolglose Ausführung. Eine Ausführung gilt als erfolglos, wenn sie mit dem FAILED-result_state oder INTERNAL_ERROR life_cycle_state abgeschlossen ist. Der Wert -1 bedeutet, dass der Vorgang unbegrenzt wiederholt wird, und der Wert 0 bedeutet, dass er nie erneut versucht.

Ein optionales minimales Intervall in Millisekunden zwischen dem Start der fehlgeschlagenen Ausführung und der nachfolgenden Wiederholungsausführung. Das Standardverhalten besteht darin, dass nicht erfolgreiche Ausführungen sofort wiederholt werden.

Eine optionale Richtlinie, die angibt, ob ein Auftrag wiederholt werden soll, wenn es zu einem Zeitüberschreitungen kommt. Das Standardverhalten besteht darin, das Timeout nicht erneut auszuführen.

Ein eindeutiger Name für den Vorgang. Dieses Feld wird verwendet, um von anderen Vorgängen auf diesen Vorgang zu verweisen. Dieses Feld ist erforderlich und muss innerhalb des übergeordneten Auftrags eindeutig sein. Bei "Aktualisieren" oder "Zurücksetzen" wird dieses Feld verwendet, um auf die vorgänge zu verweisen, die aktualisiert oder zurückgesetzt werden sollen.

Ein optionales Timeout, das auf jede Ausführung dieser Auftragsaufgabe angewendet wird. Ein Wert von 0 bedeutet kein Timeout.

Der linke Operand der Bedingungsaufgabe. Dabei kann es sich entweder um einen Zeichenfolgenwert oder einen Auftragszustand oder einen Parameterverweis sein.

Der rechte Operand der Bedingungsaufgabe. Dabei kann es sich entweder um einen Zeichenfolgenwert oder einen Auftragszustand oder einen Parameterverweis sein.

Der Bezeichner des zu aktualisierenden Dashboards.

Optional: Die Lager-ID, mit der das Dashboard für den Zeitplan ausgeführt werden soll. Wenn nicht angegeben, wird das Standardlager des Dashboards verwendet.

Optional: Ermöglicht Benutzern das Angeben einer benutzerdefinierten Betreffzeile in der E-Mail, die an Abonnenten gesendet wird.

Wenn dies der Fall ist, sendet das Abonnement keine E-Mails.

Die Liste der Abonnenten, an die die Momentaufnahme des Dashboards gesendet werden soll.

Eine Momentaufnahme des Dashboards wird an das Ziel gesendet, wenn das feld destination_id vorhanden ist.

Eine Momentaufnahme des Dashboards wird an die E-Mail des Benutzers gesendet, wenn das feld user_name vorhanden ist.

Kann nur für Bedingungsaufgabenabhängigkeiten angegeben werden. Das Ergebnis der abhängigen Aufgabe, die erfüllt werden muss, damit diese Aufgabe ausgeführt werden kann.

Der Name des Vorgangs, von dem dieser Vorgang abhängt.

Eine Liste der E-Mail-Adressen, die benachrichtigt werden sollen, wenn die Dauer einer Ausführung den für die Metrik RUN_DURATION_SECONDS im Integritätsfeld angegebenen Schwellenwert überschreitet. Wenn keine Regel für die Metrik RUN_DURATION_SECONDS im Integritätsfeld für den Auftrag angegeben wird, werden keine Benachrichtigungen gesendet.

Eine Liste der E-Mail-Adressen, die benachrichtigt werden sollen, wenn eine Ausführung erfolglos abgeschlossen ist. Eine Ausführung gilt als erfolglos abgeschlossen, wenn sie mit einem INTERNAL_ERROR life_cycle_state oder einem FAILED oder TIMED_OUT result_state endet. Wenn dies bei der Auftragserstellung nicht angegeben ist, wird die Liste zurückgesetzt oder aktualisiert, und Benachrichtigungen werden nicht gesendet.

Eine Liste der E-Mail-Adressen, die benachrichtigt werden sollen, wenn eine Ausführung beginnt. Wenn sie bei der Auftragserstellung, beim Zurücksetzen oder aktualisieren nicht angegeben ist, ist die Liste leer, und Benachrichtigungen werden nicht gesendet.

Eine Liste der E-Mail-Adressen, die benachrichtigt werden sollen, wenn alle Schwellenwerte für Streaming-Backlogs für jeden Datenstrom überschritten werden. Schwellenwerte für Streaming-Backlogs können im Integritätsfeld mithilfe der folgenden Metriken festgelegt werden: STREAMING_BACKLOG_BYTES, STREAMING_BACKLOG_RECORDS, STREAMING_BACKLOG_SECONDS oder STREAMING_BACKLOG_FILES. Die Warnung basiert auf dem Durchschnitt von 10 Minuten dieser Metriken. Wenn das Problem weiterhin besteht, werden Benachrichtigungen alle 30 Minuten erneut gesendet.

Eine Liste der E-Mail-Adressen, die benachrichtigt werden sollen, wenn eine Ausführung erfolgreich abgeschlossen wurde. Eine Ausführung gilt als erfolgreich abgeschlossen, wenn sie mit einem TERMINATED-life_cycle_state und einem SUCCESS-result_state endet. Wenn sie bei der Auftragserstellung, beim Zurücksetzen oder aktualisieren nicht angegeben ist, ist die Liste leer, und Benachrichtigungen werden nicht gesendet.

URI der zu installierenden JAR-Bibliothek. Unterstützte URIs umfassen Arbeitsbereichspfade, Unity-Katalogvolumespfade und ADLS-URIs. Beispiel: { "jar": "/Workspace/path/to/library.jar" }, { "jar" : "/Volumes/path/to/library.jar" } oder { "jar": "abfss://my-bucket/library.jar" }. Wenn ADLS verwendet wird, stellen Sie sicher, dass der Cluster Lesezugriff auf die Bibliothek hat. Möglicherweise müssen Sie den Cluster mit einem Microsoft Entra ID-Dienstprinzipal starten, um auf den ADLS-URI zuzugreifen.

URI der zu installierenden requirements.txt-Datei. Es werden nur Arbeitsbereichspfade und Unity-Katalogvolumespfade unterstützt. Beispiel: { "requirements": "/Workspace/path/to/requirements.txt" } oder { "requirements" : "/Volumes/path/to/requirements.txt" }

URI der zu installierenden Radbibliothek. Unterstützte URIs umfassen Arbeitsbereichspfade, Unity-Katalogvolumespfade und ADLS-URIs. Beispiel: { "whl": "/Workspace/path/to/library.whl" }, { "whl" : "/Volumes/path/to/library.whl" } oder { "whl": "abfss://my-bucket/library.whl" }. Wenn ADLS verwendet wird, stellen Sie sicher, dass der Cluster Lesezugriff auf die Bibliothek hat. Möglicherweise müssen Sie den Cluster mit einem Microsoft Entra ID-Dienstprinzipal starten, um auf den ADLS-URI zuzugreifen.

Eine optionale maximal zulässige Anzahl gleichzeitiger Ausführung der Aufgabe. Legen Sie diesen Wert fest, wenn Sie mehrere Ausführungen der Aufgabe gleichzeitig ausführen möchten.

Array für die Aufgabe, die durchlaufen werden soll. Dies kann eine JSON-Zeichenfolge oder ein Verweis auf einen Arrayparameter sein.

Der Name des zu installierenden CRAN-Pakets.

Das Repository, in dem das Paket gefunden werden kann. Wenn nicht angegeben, wird das standardmäßige CRAN-Repository verwendet.

Gradle-Style maven-Koordinaten. Beispiel: "org.jsoup:jsoup:1.7.2".

Liste der auszuschließenden Abhängigkeiten. Beispiel: ["slf4j:slf4j", "*:hadoop-client"]. Maven-Abhängigkeitsausschlüsse: https://maven.apache.org/guides/introduction/introduction-to-optional-and-excludes-dependencies.html.

Maven repo zum Installieren des Maven-Pakets von. Wenn nicht angegeben, werden sowohl maven Central Repository als auch Spark Packages durchsucht.

Der Name des zu installierenden Pypi-Pakets. Eine optionale genaue Versionsspezifikation wird ebenfalls unterstützt. Beispiele: "simplejson" und "simplejson==3.8.0".

Das Repository, in dem das Paket gefunden werden kann. Wenn nicht angegeben, wird der Standardmäßige Pip-Index verwendet.

Basisparameter, die für jede Ausführung dieses Auftrags verwendet werden sollen. Wenn die Ausführung durch einen Aufruf von :method:jobs/run Now mit angegebenen Parametern initiiert wird, werden die beiden Parameterzuordnungen zusammengeführt. Wenn derselbe Schlüssel in base_parameters und jetzt ausgeführt wird, wird der Wert aus "run-now" verwendet. Verwenden Sie Task-Parametervariablen , um Parameter festzulegen, die Informationen zu Auftragsausführungen enthalten. Wenn das Notizbuch einen Parameter verwendet, der nicht im base_parameters des Auftrags angegeben ist, oder die Parameter für die Ausführung jetzt außer Kraft setzen, wird der Standardwert aus dem Notizbuch verwendet. Rufen Sie diese Parameter in einem Notizbuch mithilfe von dbutils.widgets.get ab. Die JSON-Darstellung dieses Felds darf 1 MB nicht überschreiten.

Der Pfad des Notizbuchs, das im Azure Databricks-Arbeitsbereich oder Remote-Repository ausgeführt werden soll. Für Notizbücher, die im Azure Databricks-Arbeitsbereich gespeichert sind, muss der Pfad absolut sein und mit einem Schrägstrich beginnen. Für Notizbücher, die in einem Remote-Repository gespeichert sind, muss der Pfad relativ sein. Dieses Feld ist ein Pflichtfeld.

Optionaler warehouse_id zum Ausführen des Notizbuchs in einem SQL Warehouse. Klassische SQL-Lagerhäuser werden NICHT unterstützt, verwenden Sie serverlose oder pro SQL-Lagerhäuser. Beachten Sie, dass SQL-Lagerhäuser nur SQL-Zellen unterstützen; Wenn das Notizbuch nicht SQL-Zellen enthält, schlägt die Ausführung fehl.

Wenn true, senden Sie keine Benachrichtigungen an Empfänger, die in on_start für die wiederholten Ausführung angegeben sind, und senden Sie keine Benachrichtigungen an Empfänger, die in on_failure angegeben sind, bis der letzte Wiederholungsversuch der Ausführung.

Wenn true, senden Sie keine Benachrichtigungen an Empfänger, die in on_failure angegeben sind, wenn die Ausführung abgebrochen wird.

Wenn true, senden Sie keine Benachrichtigungen an Empfänger, die in on_failure angegeben sind, wenn die Ausführung übersprungen wird.

Bei "true" wird eine vollständige Aktualisierung der Delta-Livetabelle ausgelöst.

Der vollständige Name der auszuführenden Pipelineaufgabe.

Benannter Einstiegspunkt, der verwendet werden soll, wenn er nicht in den Metadaten des Pakets vorhanden ist, wird die Funktion direkt mithilfe von $packageName.$entryPoint() aus dem Paket ausgeführt.

Befehlszeilenparameter, die in Form von ["-name=task", "-data=dbfs:/path/to/data.json" an Python-Radaufgabe übergeben werden. Lassen Sie sie leer, wenn Parameter nicht NULL sind.

Name des auszuführenden Pakets

Befehlszeilenparameter, die an die Python-Radaufgabe übergeben werden. Lassen Sie sie leer, wenn named_parameters nicht NULL ist.

ID des auszulösenden Auftrags.

Parameter auf Auftragsebene, die zum Auslösen des Auftrags verwendet werden.

Der vollständige Name der Klasse, die die auszuführende Hauptmethode enthält. Diese Klasse muss in einem JAR enthalten sein, das als Bibliothek bereitgestellt wird. Der Code muss SparkContext.getOrCreate verwenden, um einen Spark-Kontext abzurufen. andernfalls schlägt die Ausführung des Auftrags fehl.

Parameter, die an die Hauptmethode übergeben werden. Verwenden Sie Task-Parametervariablen , um Parameter festzulegen, die Informationen zu Auftragsausführungen enthalten.

Befehlszeilenparameter, die an die Python-Datei übergeben werden. Verwenden Sie Task-Parametervariablen , um Parameter festzulegen, die Informationen zu Auftragsausführungen enthalten.

Die python-Datei, die ausgeführt werden soll. Clouddatei-URIs (z. B. dbfs:/, s3:/, adls:/, gcs:/) und Arbeitsbereichspfade werden unterstützt. Für Python-Dateien, die im Azure Databricks-Arbeitsbereich gespeichert sind, muss der Pfad absolut sein und mit /beginnen. Für Dateien, die in einem Remote-Repository gespeichert sind, muss der Pfad relativ sein. Dieses Feld ist ein Pflichtfeld.

Befehlszeilenparameter, die an spark submit übergeben werden. Verwenden Sie Task-Parametervariablen , um Parameter festzulegen, die Informationen zu Auftragsausführungen enthalten.

Eine optionale Liste von Systembenachrichtigungs-IDs, die aufgerufen werden sollen, wenn die Dauer einer Ausführung den für die RUN_DURATION_SECONDS Metrik im Integritätsfeld angegebenen Schwellenwert überschreitet. Für die eigenschaft on_duration_warning_threshold_exceeded können maximal 3 Ziele angegeben werden.

Eine optionale Liste der Systembenachrichtigungs-IDs, die aufgerufen werden sollen, wenn die Ausführung fehlschlägt. Für die eigenschaft on_failure können maximal 3 Ziele angegeben werden.

Eine optionale Liste der Systembenachrichtigungs-IDs, die beim Starten der Ausführung aufgerufen werden sollen. Für die eigenschaft on_start können maximal 3 Ziele angegeben werden.

Eine optionale Liste der Systembenachrichtigungs-IDs, die aufgerufen werden sollen, wenn alle Schwellenwerte für Streaming-Backlogs für einen beliebigen Datenstrom überschritten werden. Schwellenwerte für Streaming-Backlogs können im Integritätsfeld mithilfe der folgenden Metriken festgelegt werden: STREAMING_BACKLOG_BYTES, STREAMING_BACKLOG_RECORDS, STREAMING_BACKLOG_SECONDS oder STREAMING_BACKLOG_FILES. Die Warnung basiert auf dem Durchschnitt von 10 Minuten dieser Metriken. Wenn das Problem weiterhin besteht, werden Benachrichtigungen alle 30 Minuten erneut gesendet. Für die eigenschaft on_streaming_backlog_exceeded können maximal 3 Ziele angegeben werden.

Eine optionale Liste der Systembenachrichtigungs-IDs, die aufgerufen werden sollen, wenn die Ausführung erfolgreich abgeschlossen ist. Für die eigenschaft on_success können maximal 3 Ziele angegeben werden.

Bei Festlegung startet der Trigger eine Ausführung erst nach der angegebenen Zeitspanne, die seit dem letzten Auslösen des Triggers überschritten wurde. Der minimal zulässige Wert beträgt 60 Sekunden.

URL, die auf Dateiankünfte überwacht werden soll. Der Pfad muss auf den Stamm oder einen Unterpfad der externen Position verweisen.

Wenn festgelegt, startet der Trigger eine Ausführung nur, nachdem für die angegebene Zeitspanne keine Dateiaktivität aufgetreten ist. Dies ermöglicht es, auf einen Batch eingehender Dateien zu warten, bevor eine Ausführung ausgelöst wird. Der mindest zulässige Wert beträgt 60 Sekunden.

Das Intervall, in dem der Trigger ausgeführt werden soll.

Gibt an, ob der Trigger Dateiereignisse nutzt, um Dateiankünfte zu erkennen.

Die Sequenznummer dieses Ausführungsversuchs für einen ausgelösten Auftrag. Der anfängliche Versuch einer Ausführung weist einen attempt_number von 0 auf. Wenn der anfängliche Ausführungsversuch fehlschlägt und der Auftrag über eine Wiederholungsrichtlinie (max_retries > 0) verfügt, werden nachfolgende Ausführungen mit einer original_attempt_run_id der ID des ursprünglichen Versuchs und einer inkrementierenden attempt_number erstellt. Die Ausführung wird nur ausgeführt, bis sie erfolgreich sind, und die maximale attempt_number entspricht dem max_retries Wert für den Auftrag.

Die Zeit in Millisekunden, die es dauerte, um den Cluster zu beenden und alle zugehörigen Artefakte zu bereinigen. Die Dauer einer Vorgangsausführung ist die Summe der setup_duration, execution_duration und der cleanup_duration. Das feld "cleanup_duration" ist für Die Ausführung von Multitaskaufträgen auf 0 festgelegt. Die Gesamtdauer eines Ausführens eines Multitasksauftrags ist der Wert des felds run_duration.

Der Erstellerbenutzername. Dieses Feld wird nicht in die Antwort einbezogen, wenn der Benutzer bereits gelöscht wurde.

Beschreibung der Ausführung

Die Zeit, zu der dieser Lauf in epochen Millisekunden endete (Millisekunden seit dem 1.1.1970 UTC). Dieses Feld ist auf 0 festgelegt, wenn der Auftrag noch ausgeführt wird.

Die Zeit in Millisekunden, die zum Ausführen der Befehle im JAR oder Notizbuch benötigt wurde, bis sie abgeschlossen, fehlgeschlagen, timeout, abgebrochen wurden oder ein unerwarteter Fehler aufgetreten ist. Die Dauer einer Vorgangsausführung ist die Summe der setup_duration, execution_duration und der cleanup_duration. Das feld "execution_duration" ist für Die Ausführung des Multitasksauftrags auf 0 festgelegt. Die Gesamtdauer eines Ausführens eines Multitasksauftrags ist der Wert des felds run_duration.

Gibt an, ob die Ausführung weitere Arrayeigenschaften (Tasks, job_clusters) aufweist, die nicht angezeigt werden. Auf sie kann über den Endpunkt :method:jobs/getrun zugegriffen werden. Es ist nur für API 2.2 :method:jobs/listruns requests with expand_tasks=true relevant.

Eine Liste von Job-Cluster-Spezifikationen, die für Aufgaben dieses Jobs freigegeben und wiederverwendet werden können. Bibliotheken können nicht in einem freigegebenen Auftragscluster deklariert werden. Sie müssen abhängige Bibliotheken in Aufgabeneinstellungen deklarieren. Wenn mehr als 100 Auftragscluster verfügbar sind, können Sie diese mithilfe von :method:jobs/getrun durchlaufen.

Der kanonische Bezeichner des Auftrags, der diese Ausführung enthält.

Parameter auf Auftragsebene, die in der Ausführung verwendet werden

ID des Auftragsausführung, zu dem diese Ausführung gehört. Bei Legacy- und Einzelaufgabenaufträgen wird das Feld mit der Auftragsausführungs-ID aufgefüllt. Bei Aufgabenausführungen wird das Feld mit der ID des Auftrags ausgeführt, zu dem die Aufgabe gehört.

Ein Token, das zum Auflisten der nächsten Seite von Arrayeigenschaften verwendet werden kann.

Wenn diese Ausführung ein Wiederholungsversuch eines vorherigen Ausführungsversuchs ist, enthält dieses Feld die run_id des ursprünglichen Versuchs. andernfalls ist sie mit dem run_id identisch.

Die Zeit in Millisekunden, die die Ausführung in der Warteschlange aufgewendet hat.

Der Reparaturverlauf der Ausführung.

Die Zeit in Millisekunden dauerte die Ausführung des Auftrags und alle reparaturen.

Der kanonische Bezeichner der Ausführung. Diese ID ist für alle Ausführungsläufe aller Aufträge eindeutig.

Ein optionaler Name für die Ausführung. Die maximale Länge beträgt 4096 Bytes in UTF-8-Codierung.

Die URL zur Detailseite der Ausführung.

Die Zeit in Millisekunden, die zum Einrichten des Clusters benötigt wurde. Bei Ausführungen, die auf neuen Clustern ausgeführt werden, ist dies die Zeit für die Clustererstellung, bei Ausführungen, die in vorhandenen Clustern ausgeführt werden, dieses Mal sehr kurz sein. Die Dauer einer Vorgangsausführung ist die Summe der setup_duration, execution_duration und der cleanup_duration. Das Feld "setup_duration" ist für Die Ausführung von Multitaskaufträgen auf 0 festgelegt. Die Gesamtdauer eines Ausführens eines Multitasksauftrags ist der Wert des felds run_duration.

Die Zeit, zu der dieser Lauf in Epochen millisekunden gestartet wurde (Millisekunden seit dem 1.1.1.1970 UTC). Dies ist möglicherweise nicht der Zeitpunkt, zu dem die Auftragsaufgabe mit der Ausführung beginnt, z. B. wenn der Auftrag auf einem neuen Cluster ausgeführt werden soll, ist dies der Zeitpunkt, zu dem der Clustererstellungsaufruf ausgegeben wird.

Die Liste der von der Ausführung ausgeführten Aufgaben. Jede Aufgabe verfügt über eine eigene run_id, mit der Sie JobsGetOutput aufrufen können, um die Run-Resutls abzurufen. Wenn mehr als 100 Aufgaben verfügbar sind, können Sie diese mithilfe von :method:jobs/getrun durchlaufen. Verwenden Sie das feld next_page_token im Objektstamm, um zu ermitteln, ob weitere Ergebnisse verfügbar sind.

Der kanonische Bezeichner für den cluster, der von einer Ausführung verwendet wird. Dieses Feld ist immer für Ausführungen auf vorhandenen Clustern verfügbar. Für Die Ausführung auf neuen Clustern wird sie verfügbar, sobald der Cluster erstellt wurde. Dieser Wert kann zum Anzeigen von Protokollen verwendet werden, indem sie zu /#setting/sparkui/$cluster_id/driver-logs navigieren. Die Protokolle sind nach Abschluss der Ausführung weiterhin verfügbar. Die Antwort enthält dieses Feld nicht, wenn der Bezeichner noch nicht verfügbar ist.

Der kanonische Bezeichner für den Spark-Kontext, der von einer Ausführung verwendet wird. Dieses Feld wird ausgefüllt, sobald die Ausführung beginnt. Dieser Wert kann verwendet werden, um die Spark-Benutzeroberfläche anzuzeigen, indem sie zu /#setting/sparkui/$cluster_id/$spark_context_id navigieren. Die Spark-Benutzeroberfläche ist nach Abschluss der Ausführung weiterhin verfügbar. Die Antwort enthält dieses Feld nicht, wenn der Bezeichner noch nicht verfügbar ist.

Wenn existing_cluster_id, wird die ID eines vorhandenen Clusters angegeben, der für alle Ausführungen verwendet wird. Wenn Sie Aufträge oder Aufgaben auf einem vorhandenen Cluster ausführen, müssen Sie den Cluster möglicherweise manuell neu starten, wenn er nicht mehr reagiert. Wir empfehlen, Aufträge und Aufgaben in neuen Clustern auszuführen, um eine höhere Zuverlässigkeit zu erzielen.

Wenn job_cluster_key, wird diese Aufgabe ausgeführt, um den in job.settings.job_clusters angegebenen Cluster erneut zu verwenden.

Eine optionale Liste der Bibliotheken, die auf dem Cluster installiert werden sollen. Der Standardwert ist eine leere Liste.

Der optionale Standardwert des Parameters

Der Name des Parameters

Der in der Ausführung verwendete Wert

Die Endzeit der (reparierten) Ausführung.

Die ID der Reparatur. Wird nur für die Elemente zurückgegeben, die eine Reparatur in repair_history darstellen.

Die Startzeit der (reparierten) Ausführung.

Die Ausführungs-IDs der Aufgabe werden ausgeführt, die als Teil dieses Reparaturverlaufselements ausgeführt wurden.

Eine beschreibende Nachricht mit den Warteschlangendetails. Dieses Feld ist unstrukturiert, und das genaue Format kann geändert werden.

Eine beschreibende Nachricht mit den Beendigungsdetails. Dieses Feld ist unstrukturiert, und das Format kann sich ändern.

Die Sequenznummer dieses Ausführungsversuchs für einen ausgelösten Auftrag. Der anfängliche Versuch einer Ausführung weist einen attempt_number von 0 auf. Wenn der anfängliche Ausführungsversuch fehlschlägt und der Auftrag über eine Wiederholungsrichtlinie (max_retries > 0) verfügt, werden nachfolgende Ausführungen mit einer original_attempt_run_id der ID des ursprünglichen Versuchs und einer inkrementierenden attempt_number erstellt. Die Ausführung wird nur ausgeführt, bis sie erfolgreich sind, und die maximale attempt_number entspricht dem max_retries Wert für den Auftrag.

Die Zeit in Millisekunden, die es dauerte, um den Cluster zu beenden und alle zugehörigen Artefakte zu bereinigen. Die Dauer einer Vorgangsausführung ist die Summe der setup_duration, execution_duration und der cleanup_duration. Das feld "cleanup_duration" ist für Die Ausführung von Multitaskaufträgen auf 0 festgelegt. Die Gesamtdauer eines Ausführens eines Multitasksauftrags ist der Wert des felds run_duration.

Ein optionales Array von Objekten, das das Abhängigkeitsdiagramm der Aufgabe angibt. Alle in diesem Feld angegebenen Vorgänge müssen erfolgreich abgeschlossen werden, bevor diese Aufgabe ausgeführt wird. Der Schlüssel ist task_key, und der Wert ist der Name, der dem abhängigen Vorgang zugewiesen ist.

Eine optionale Beschreibung für diese Aufgabe.

Die Zeit, zu der dieser Lauf in epochen Millisekunden endete (Millisekunden seit dem 1.1.1970 UTC). Dieses Feld ist auf 0 festgelegt, wenn der Auftrag noch ausgeführt wird.

Der Schlüssel, der auf eine Umgebungsspezifikation in einem Auftrag verweist. Dieses Feld ist für Python-Skript-, Python-Rad- und DBT-Aufgaben erforderlich, wenn serverlose Compute verwendet wird.

Die Zeit in Millisekunden, die zum Ausführen der Befehle im JAR oder Notizbuch benötigt wurde, bis sie abgeschlossen, fehlgeschlagen, timeout, abgebrochen wurden oder ein unerwarteter Fehler aufgetreten ist. Die Dauer einer Vorgangsausführung ist die Summe der setup_duration, execution_duration und der cleanup_duration. Das feld "execution_duration" ist für Die Ausführung des Multitasksauftrags auf 0 festgelegt. Die Gesamtdauer eines Ausführens eines Multitasksauftrags ist der Wert des felds run_duration.

Wenn existing_cluster_id, wird die ID eines vorhandenen Clusters angegeben, der für alle Ausführungen verwendet wird. Wenn Sie Aufträge oder Aufgaben auf einem vorhandenen Cluster ausführen, müssen Sie den Cluster möglicherweise manuell neu starten, wenn er nicht mehr reagiert. Wir empfehlen, Aufträge und Aufgaben in neuen Clustern auszuführen, um eine höhere Zuverlässigkeit zu erzielen.

Wenn job_cluster_key, wird diese Aufgabe ausgeführt, um den in job.settings.job_clusters angegebenen Cluster erneut zu verwenden.

Eine optionale Liste der Bibliotheken, die auf dem Cluster installiert werden sollen. Der Standardwert ist eine leere Liste.

Die Zeit in Millisekunden, die die Ausführung in der Warteschlange aufgewendet hat.

Die Zeit in Millisekunden dauerte die Ausführung des Auftrags und alle reparaturen.

Die ID der Ausführung der Aufgabe.

Die Zeit in Millisekunden, die zum Einrichten des Clusters benötigt wurde. Bei Ausführungen, die auf neuen Clustern ausgeführt werden, ist dies die Zeit für die Clustererstellung, bei Ausführungen, die in vorhandenen Clustern ausgeführt werden, dieses Mal sehr kurz sein. Die Dauer einer Vorgangsausführung ist die Summe der setup_duration, execution_duration und der cleanup_duration. Das Feld "setup_duration" ist für Die Ausführung von Multitaskaufträgen auf 0 festgelegt. Die Gesamtdauer eines Ausführens eines Multitasksauftrags ist der Wert des felds run_duration.

Die Zeit, zu der dieser Lauf in Epochen millisekunden gestartet wurde (Millisekunden seit dem 1.1.1.1970 UTC). Dies ist möglicherweise nicht der Zeitpunkt, zu dem die Auftragsaufgabe mit der Ausführung beginnt, z. B. wenn der Auftrag auf einem neuen Cluster ausgeführt werden soll, ist dies der Zeitpunkt, zu dem der Clustererstellungsaufruf ausgegeben wird.

Ein eindeutiger Name für den Vorgang. Dieses Feld wird verwendet, um von anderen Vorgängen auf diesen Vorgang zu verweisen. Dieses Feld ist erforderlich und muss innerhalb des übergeordneten Auftrags eindeutig sein. Bei "Aktualisieren" oder "Zurücksetzen" wird dieses Feld verwendet, um auf die vorgänge zu verweisen, die aktualisiert oder zurückgesetzt werden sollen.

Ein optionales Timeout, das auf jede Ausführung dieser Auftragsaufgabe angewendet wird. Ein Wert von 0 bedeutet kein Timeout.

Der linke Operand der Bedingungsaufgabe. Dabei kann es sich entweder um einen Zeichenfolgenwert oder einen Auftragszustand oder einen Parameterverweis sein.

Das Auswertungsergebnis des Bedingungsausdrucks. Wird ausgefüllt, wenn die Aufgabe erfolgreich abgeschlossen wurde. Kann "true" oder "false" sein

Der rechte Operand der Bedingungsaufgabe. Dabei kann es sich entweder um einen Zeichenfolgenwert oder einen Auftragszustand oder einen Parameterverweis sein.

Die Ausführungs-ID der Ausführungsaufgabe "Auftrag ausführen"

Eine Fehlermeldung, die angibt, warum eine Aufgabe fehlgeschlagen ist oder warum die Ausgabe nicht verfügbar ist. Die Nachricht ist unstrukturiert, und das genaue Format kann geändert werden.

Wenn beim Ausführen der Ausführung ein Fehler aufgetreten ist, enthält dieses Feld alle verfügbaren Stapelablaufverfolgungen.

Die Ausgabe von Aufgaben, die in Standarddatenströme (stdout/stderr) schreiben, z. B. spark_jar_task, spark_python_task, python_wheel_task. Es wird für die notebook_task, pipeline_task oder spark_submit_task nicht unterstützt. Azure Databricks schränkt diese API so ein, dass die letzten 5 MB dieser Protokolle zurückgegeben werden.

Gibt an, ob die Protokolle abgeschnitten werden.

Der Wert, der an dbutils.notebook.exit()übergeben wird. Azure Databricks schränkt diese API ein, um die ersten 5 MB des Werts zurückzugeben. Für ein größeres Ergebnis kann Ihr Auftrag die Ergebnisse in einem Cloudspeicherdienst speichern. Dieses Feld ist nicht vorhanden, wenn dbutils.notebook.exit() nie aufgerufen wurde.

Gibt an, ob das Ergebnis abgeschnitten wurde.

Die Ausführungs-ID des ausgelösten Auftrags