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Databricks CLI とは

  • [アーティクル]

Note

この情報は、Databricks CLI バージョン 0.205 以降に適用されます。 Databricks CLI は Public Preview です。

Databricks CLI の使用には、Databricks ライセンスおよび使用状況データのプロビジョニングを含むDatabricks のプライバシーに関する通知が適用されます。

Databricks コマンド ライン インターフェイス (Databricks CLI とも呼ばれます) は、ターミナル、コマンド プロンプト、または自動化スクリプトから Azure Databricks プラットフォームを自動化するためのツールを提供します。 Web ターミナルを使用して、Databricks ワークスペース内から Databricks CLI コマンドを実行することもできます。 「Azure Databricks Web ターミナルでシェル コマンドを実行する」を参照してください。

Databricks CLI の認証をインストールして構成するには、「 Databricks CLI のインストールまたは更新 Databricks CLI の認証を参照してください。

レガシ Databricks CLI ユーザー向けの情報

  • Databricks でレガシ Databricks CLI のサポートや新機能は計画されていません。
  • レガシ Databricks CLI の詳細については、「Databricks CLI (レガシ)」を参照してください。
  • Databricks CLI バージョン 0.18 以前から Databricks CLI バージョン 0.205 以降に移行するには、「Databricks CLI の移行」を参照してください。

Databricks CLI のしくみ

CLI は、Azure Databricks アカウントとワークスペース オブジェクトに関する情報を変更または要求するためのエンドポイントを提供する Databricks REST API をラップします。 Azure Databricks REST API リファレンスを参照してください。

たとえば、ワークスペース内の個々のクラスターに関する情報を出力するには、次のように CLI を実行します。

databricks clusters get 1234-567890-a12bcde3

curl の場合、同等の操作は次のようになります。

curl --request GET "https://${DATABRICKS_HOST}/api/2.0/clusters/get" \
     --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" \
     --data '{ "cluster_id": "1234-567890-a12bcde3" }'

例: Azure Databricks ジョブを作成する

次の例では、CLI を使用して Azure Databricks ジョブを作成します。 このジョブには、1 つのジョブ タスクが含まれています。 このタスクにより、指定した Azure Databricks ノートブックが実行されます。 このノートブックには、wheel という名前の PyPI パッケージの特定のバージョンへの依存関係があります。 このタスクを実行するために、ジョブによって、PYSPARK_PYTHON という名前の環境変数をエクスポートするジョブ クラスターが一時的に作成されます。 ジョブの実行後、クラスターは終了します。

databricks jobs create --json '{
  "name": "My hello notebook job",
  "tasks": [
    {
      "task_key": "my_hello_notebook_task",
      "notebook_task": {
        "notebook_path": "/Workspace/Users/someone@example.com/hello",
        "source": "WORKSPACE"
      },
      "libraries": [
        {
          "pypi": {
            "package": "wheel==0.41.2"
          }
        }
      ],
      "new_cluster": {
        "spark_version": "13.3.x-scala2.12",
        "node_type_id": "Standard_DS3_v2",
        "num_workers": 1,
        "spark_env_vars": {
          "PYSPARK_PYTHON": "/databricks/python3/bin/python3"
        }
      }
    }
  ]
}'

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