Nuta
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować się zalogować lub zmienić katalog.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
Pakiety zasobów usługi Databricks są tworzone, wdrażane w obszarze roboczym, a następnie zarządzane programowo z lokalnego środowiska deweloperskiego lub bezpośrednio w interfejsie użytkownika obszaru roboczego. Współpraca nad pakietami bezpośrednio w obszarze roboczym umożliwia szybsze iterację i testowanie przed przejściem do środowiska produkcyjnego.
Aby uzyskać więcej informacji na temat pakietów, zobacz Co to są pakiety zasobów usługi Databricks?.
Wskazówka
Jeśli nie chcesz używać interfejsu użytkownika obszaru roboczego do tworzenia pakietów i zarządzania nimi, ale nadal chcesz tworzyć pakiety w obszarze roboczym, możesz użyć interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks z poziomu terminalu internetowego obszaru roboczego, tak jak w przypadku lokalnego terminalu. Zobacz Uruchamianie poleceń interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks.
Jakie są wymagania dotyczące instalacji pakietów w obszarze roboczym?
Nie trzeba instalować niczego lokalnie, aby używać pakietów w obszarze roboczym, ale istnieją wymagania dotyczące obszaru roboczego usługi Databricks:
- Pliki przestrzeni roboczej muszą zostać aktywowane. Zobacz Co to są pliki przestrzeni roboczej?.
- Musisz mieć folder Git, w którym ma zostać utworzony pakiet. Aby utworzyć folder Git, zobacz Klonowanie repozytorium połączonego ze zdalnym repozytorium Git.
- Należy włączyć bezserwerowe obliczenia. Zobacz Wymagania dotyczące obliczeń bezserwerowych.
- Pakiety w przestrzeni roboczej są zgodne z SEG. Jeśli jednak musisz budować projekty języka Python przy użyciu pakietów z publicznego rejestru PyPi, użyj zamiast tego prywatnego lustra.
Wersja interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks używana do wdrażania pakietu i uruchamiania zasobów w obszarze roboczym jest dostępna w oknie dialogowym Wdrażanie .
Czy muszę zrozumieć, jak utworzyć kod YAML, aby używać pakietów w obszarze roboczym?
Nie. Pakiety zasobów Databricks w obszarze roboczym umożliwiają zarządzanie pakietami za pomocą interfejsu użytkownika, co umożliwia współpracę nad pakietami opracowanymi przez innych użytkowników w ich lokalnych środowiskach deweloperskich. Nie musisz uczyć się kodu YAML ani wiedzieć, jak używać interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks do pracy z pakietami w obszarze roboczym.
Zarządzam już przepływami pracy w interfejsie użytkownika usługi Databricks. Dlaczego należy używać pakietów?
Pakiety zasobów usługi Databricks umożliwiają kontrolę źródła wszystkich plików potrzebnych dla przepływów pracy. Pakiety w obszarze roboczym udostępniają mechanizm umożliwiający użytkownikom obszaru roboczego edytowanie, zatwierdzanie, testowanie i wdrażanie aktualizacji za pośrednictwem interfejsu użytkownika. Użytkownicy uruchamiają projekt pakietu z poziomu folderu Git.
Mam pakiet w repozytorium GitHub. Jak mogę go edytować w obszarze roboczym usługi Databricks?
Folder jest identyfikowany jako pakiet przez usługę Databricks, jeśli databricks.yml plik istnieje w katalogu głównym folderu. Utwórz folder Git w usłudze Databricks dla repozytorium GitHub, a usługa Databricks rozpozna go jako pakiet.
Czy cała konfiguracja pakietu jest obsługiwana w obszarze roboczym?
Prawie wszystkie istniejące pakiety można zarządzać w obszarze roboczym. Jednak język Python dla pakietów zasobów usługi Databricks nie jest obecnie obsługiwany w obszarze roboczym.
Jak udostępnić pakiet do współpracy?
Pakiety dziedziczą uprawnienia nadrzędnego folderu Git, więc aby udostępnić pakiet, udostępnij folder Git zawierający projekt pakietu współpracownikom. Zobacz Współpraca, przegląd i wdrażanie w środowisku produkcyjnym.
Jak mogę przenieść pakiet do środowiska produkcyjnego w przestrzeni roboczej?
Pakiety definiują kompletny projekt do wdrożenia, infrastrukturę niezbędną do uruchomienia projektu oraz obszary robocze przeznaczone dla wdrożeń. Te docelowe obszary robocze są zwykle środowiskami deweloperskimi, testowymi i produkcyjnymi. Pakiety zasobów usługi Databricks w obszarze roboczym ułatwiają zmianę celów, wdrażanie i uruchamianie przepływów pracy z poziomu interfejsu użytkownika. Zobacz Wdrażanie pakietów i uruchamianie przepływów pracy z obszaru roboczego.