Bibliotekadministrasjon i stoffmiljøer
Microsoft Fabric-miljøer gir fleksible konfigurasjoner for å kjøre Spark-jobbene dine. Biblioteker gir gjenbrukbar kode som utviklere ønsker å inkludere i arbeidet sitt. Bortsett fra de innebygde bibliotekene som følger med hver Spark-kjøretid, kan du installere offentlige og egendefinerte biblioteker i stoffmiljøene dine. Og du kan enkelt legge til miljøer i notatblokkene og Spark-jobbdefinisjonene.
Merk
Endring av versjonen av en bestemt pakke kan potensielt bryte andre pakker som avhenger av den. Nedgradering azure-storage-blob kan for eksempel føre til problemer med Pandas og ulike andre biblioteker som er avhengige Pandasav , inkludert mssparkutils, fsspec_wrapperog notebookutils.
Du kan vise listen over forhåndsinstallerte pakker og deres versjoner for hver kjøretid her.
Se flere alternativer og anbefalte fremgangsmåter for å bruke biblioteker i Microsoft Fabric: Administrere Apache Spark-biblioteker i Microsoft Fabric
Offentlige biblioteker
Folkebiblioteker er hentet fra repositorier som PyPI og Conda, som Fabric for øyeblikket støtter.
Legge til et nytt offentlig bibliotek
Hvis du vil legge til et nytt offentlig bibliotek, velger du en kilde og angir navnet og versjonen av biblioteket. Alternativt kan du laste opp en Conda-miljøspesifikasjon .yml fil for å angi folkebibliotekene. Innholdet i den opplastede .yml filen pakkes ut og legges til i listen.
Merk
Funksjonen for automatisk fullføring for biblioteknavn under tillegging er begrenset til de mest populære bibliotekene. Hvis biblioteket du vil installere, ikke er på listen, mottar du ikke en melding om automatisk fullføring. I stedet kan du søke etter biblioteket direkte i PyPI eller Conda ved å skrive inn det fullstendige navnet. Hvis biblioteknavnet er gyldig, ser du de tilgjengelige versjonene. Hvis biblioteknavnet ikke er gyldig, får du en advarsel om at biblioteket ikke finnes.
Legge til folkebiblioteker i en gruppe
Miljøer støtter opplasting av YAML-filen for å administrere flere folkebiblioteker i en gruppe. Innholdet i YAML trekkes ut og legges til i listen over offentlige biblioteker.
Merk
De egendefinerte conda-kanalene i YAML-filen støttes for øyeblikket ikke. Bare bibliotekene fra PyPI og conda gjenkjennes.
Filtrere fellesbiblioteker
Skriv inn nøkkelord i søkeboksen på biblioteksiden for å filtrere listen over folkebiblioteker og finne det du trenger.
Oppdatere offentlige biblioteker
Hvis du vil oppdatere versjonen av et eksisterende offentlig bibliotek, går du til envronment og åpner folkebibliotekene eller egendefinerte biblioteker. Velg det nødvendige biblioteket, velg rullegardinlisten for versjonen, og oppdater versjonen.
Slette fellesbiblioteker
Papirkurvalternativet for hvert bibliotek vises når du holder pekeren over den tilsvarende raden. Du kan også slette flere folkebiblioteker ved å merke dem og deretter velge Slett på båndet.
Vis avhengighet
Hvert offentlige bibliotek har ulike avhengigheter. Alternativet for visningsavhengighet vises når du holder pekeren over den tilsvarende raden.
Eksporter til yaml
Fabric gir mulighet til å eksportere den fullstendige offentlige biblioteklisten til en YAML-fil og laste den ned til den lokale katalogen.
Egendefinerte biblioteker
Egendefinerte biblioteker refererer til kode som er bygd av deg eller organisasjonen. Fabric støtter egendefinerte bibliotekfiler i .whl-, .jar- og .tar.gz formater.
Merk
Stoff støtter bare .tar.gz filer for R-språk. Bruk WHL-filformatet for Python-språk.
Last opp det egendefinerte biblioteket
Du kan laste opp egendefinerte biblioteker fra den lokale katalogen til Fabric-miljøet.
Slette det egendefinerte biblioteket
Papirkurvalternativet for hvert bibliotek vises når du holder pekeren over den tilsvarende raden. Du kan også slette flere egendefinerte biblioteker ved å merke dem og deretter velge Slett på båndet.
Last ned alle egendefinerte biblioteker
Hvis klikket, laster egendefinerte biblioteker ned én etter én til den lokale standard nedlastingskatalogen.