Rekenbeleid-referentie

Dit artikel is een verwijzing voor berekeningsbeleidsdefinities. De artikelen bevatten een verwijzing naar de beschikbare beleidskenmerken en beperkingstypen. Er zijn ook voorbeeldbeleidsregels waarnaar u kunt verwijzen voor veelvoorkomende gebruiksvoorbeelden.

Wat zijn beleidsdefinities?

Beleidsdefinities zijn afzonderlijke beleidsregels die worden uitgedrukt in JSON. Een definitie kan een regel toevoegen aan een van de kenmerken die worden beheerd met de Clusters-API. Deze definities stellen bijvoorbeeld een standaardtijd voor automatisch bepalen in, verbieden dat gebruikers pools gebruiken en het gebruik van Photon afdwingen:

{
   "autotermination_minutes" : {
    "type" : "unlimited",
    "defaultValue" : 4320,
    "isOptional" : true
  },
  "instance_pool_id": {
    "type": "forbidden",
    "hidden": true
  },
  "runtime_engine": {
    "type": "fixed",
    "value": "PHOTON",
    "hidden": true
  }
}

Er kan slechts één beperking per kenmerk zijn. Het pad van een kenmerk weerspiegelt de naam van het API-kenmerk. Voor geneste kenmerken voegt het pad de geneste kenmerknamen samen met behulp van puntjes. Kenmerken die niet zijn gedefinieerd in een beleidsdefinitie, worden niet beperkt.

ondersteunde kenmerken

Beleidsregels ondersteunen alle beheerde kenmerken met de Clusters API. Het type beperkingen dat u op kenmerken kunt plaatsen, kan per instelling variëren op basis van hun type en relatie tot de elementen van de gebruikersinterface. U kunt geen beleid gebruiken om rekenmachtigingen te definiëren.

U kunt ook beleidsregels gebruiken om het maximum aantal DBU's per uur en clustertype in te stellen. Zie Virtuele kenmerkpaden.

De volgende tabel bevat de ondersteunde paden voor beleidskenmerken:

Kenmerkpad	Type	Beschrijving
autoscale.max_workers	optioneel nummer	Als dit veld is verborgen, verwijdert u het veld maximumaantal werknemers uit de gebruikersinterface.
autoscale.min_workers	optioneel nummer	Als u dit verborgen hebt, verwijdert u het veld minimumaantal werknemers uit de gebruikersinterface.
autotermination_minutes	getal	Een waarde van 0 vertegenwoordigt geen automatische beëindiging. Als dit verborgen is, verwijdert u het selectievakje voor automatische beëindiging en de waarde-invoer uit de gebruikersinterface.
azure_attributes.availability	tekenreeks	Hiermee bepaalt u hoe de berekening gebruikmaakt van on-demand of spot-exemplaren (ON_DEMAND_AZURE of SPOT_WITH_FALLBACK_AZURE).
azure_attributes.first_on_demand	getal	Hiermee bepaalt u het aantal knooppunten dat op on-demand instanties wordt geplaatst.
azure_attributes.spot_bid_max_price	getal	Hiermee bepaalt u de maximumprijs voor Azure-spot-exemplaren.
cluster_log_conf.path	tekenreeks	De doel-URL van de logboekbestanden.
cluster_log_conf.type	tekenreeks	Het type logboekbestemming. DBFS is de enige acceptabele waarde.
cluster_name	tekenreeks	De clusternaam.
custom_tags.*	tekenreeks	Regel specifieke tagwaarden door de tagnaam toe te voegen, bijvoorbeeld: custom_tags.<mytag>.
data_security_mode	tekenreeks	Hiermee stelt u de toegangsmodus van het cluster in. Unity Catalog vereist SINGLE_USER of USER_ISOLATION (modus voor gedeelde toegang in de gebruikersinterface). Een waarde van NONE betekent dat er geen beveiligingsfuncties zijn ingeschakeld.
docker_image.basic_auth.password	tekenreeks	Het wachtwoord voor de basisverificatie van de Databricks Container Services-afbeelding.
docker_image.basic_auth.username	tekenreeks	De gebruikersnaam voor de basisverificatie van de Databricks Container Services-image.
docker_image.url	tekenreeks	Beheert de image-URL van Databricks Container Services. Als dit verborgen is, verwijdert u de sectie Databricks Container Services uit de gebruikersinterface.
driver_node_type_id	optionele tekenreeks	Als dit verborgen is, verwijdert u de typeselectie van het stuurprogrammaknooppunt uit de gebruikersinterface.
enable_local_disk_encryption	booleaans	Ingesteld op true om schijven die lokaal zijn gekoppeld aan het cluster te versleutelen (zoals opgegeven via de API) in of false uit te schakelen.
init_scripts.*.workspace.destination init_scripts.*.volumes.destination init_scripts.*.abfss.destination init_scripts.*.file.destination	tekenreeks	* verwijst naar de index van het init-script in de kenmerkmatrix. Zie Beleid documenteren voor array-attributen.
instance_pool_id	tekenreeks	Hiermee bepaalt u de pool die door werkknooppunten wordt gebruikt als driver_instance_pool_id ook is gedefinieerd; anders geldt het voor alle clusternodes. Als u pools gebruikt voor werkknooppunten, moet u ook pools gebruiken voor het stuurprogrammaknooppunt. Wanneer verborgen, wordt de selectie van de pool uit de gebruikersinterface verwijderd.
driver_instance_pool_id	tekenreeks	Indien opgegeven configureert u een andere pool voor het stuurprogrammaknooppunt dan voor werkknooppunten. Als dit niet is opgegeven, wordt instance_pool_idovergenomen. Als u pools gebruikt voor werkknooppunten, moet u ook pools gebruiken voor het stuurprogrammaknooppunt. Wanneer verborgen, wordt de selectie van bestuurderspools uit de gebruikersinterface verwijderd.
node_type_id	tekenreeks	Als dit verborgen is, verwijdert u de selectie van het werkknooppunttype uit de gebruikersinterface.
num_workers	optioneel nummer	Wanneer verborgen, wordt de werknummerspecificatie uit de gebruikersinterface verwijderd.
runtime_engine	tekenreeks	Bepaalt of het cluster Photon gebruikt of niet. Mogelijke waarden zijn PHOTON of STANDARD.
single_user_name	tekenreeks	Hiermee bepaalt u welke gebruikers of groepen kunnen worden toegewezen aan de rekenresource.
spark_conf.*	optionele tekenreeks	Hiermee bepaalt u specifieke configuratiewaarden door de naam van de configuratiesleutel toe te voegen, bijvoorbeeld: spark_conf.spark.executor.memory.
spark_env_vars.*	optionele tekenreeks	Hiermee bepaalt u specifieke waarden voor spark-omgevingsvariabele door de omgevingsvariabele toe te voegen, bijvoorbeeld: spark_env_vars.<environment variable name>.
spark_version	tekenreeks	De versienaam van de Spark-afbeelding zoals gespecificeerd door de API (de Databricks Runtime). U kunt ook speciale beleidswaarden gebruiken die de Databricks Runtime dynamisch selecteren. Zie Speciale beleidswaarden voor de selectie van Databricks Runtime.
workload_type.clients.jobs	booleaans	Hiermee definieert u of de rekenresource kan worden gebruikt voor taken. Zie Voorkom dat rekenkracht wordt gebruikt voor taken.
workload_type.clients.notebooks	booleaans	Hiermee definieert u of de rekenresource kan worden gebruikt met notebooks. Zie Voorkom dat rekenkracht wordt gebruikt voor taken.

virtuele kenmerkpaden

Deze tabel bevat twee extra synthetische kenmerken die worden ondersteund door beleidsregels:

Kenmerkpad	Type	Beschrijving
dbus_per_hour	getal	Berekend kenmerk dat de maximale DBU's vertegenwoordigt die een resource per uur kan gebruiken, inclusief het stuurprogrammaknooppunt. Deze metrische waarde is een directe manier om de kosten op het afzonderlijke rekenniveau te beheren. Gebruik met bereikbeperking.
cluster_type	tekenreeks	Vertegenwoordigt het type cluster dat kan worden gemaakt: - all-purpose voor Azure Databricks all-purpose compute - job voor taakberekening die door de jobplanner is gemaakt - dlt voor berekeningen die zijn gemaakt voor Delta Live Tables-pijplijnen Opgegeven typen berekeningen toestaan of blokkeren die op basis van het beleid worden gemaakt. Als de all-purpose waarde niet is toegestaan, wordt het beleid niet weergegeven in de algemene interface voor het creëren van compute-taken. Als de job-waarde niet is toegestaan, wordt de richtlijn niet weergegeven in de compute-UI voor het maken van opdrachten.

Speciale beleidswaarden voor Databricks Runtime-selectie

Het kenmerk spark_version ondersteunt speciale waarden die dynamisch worden toegewezen aan een Databricks Runtime-versie op basis van de huidige set ondersteunde Databricks Runtime-versies.

De volgende waarden kunnen worden gebruikt in het kenmerk spark_version:

• auto:latest: verwijst naar de nieuwste GA Databricks Runtime-versie.
• auto:latest-ml: komt overeen met de nieuwste versie van Databricks Runtime ML.
• auto:latest-lts: Kaart naar de nieuwste Long-Term Support (LTS) versie van Databricks Runtime.
• auto:latest-lts-ml: Komt overeen met de nieuwste LTS Databricks Runtime ML-versie.
• auto:prev-major: wijst naar de tweede nieuwste GA Databricks Runtime-versie. Als auto:latest bijvoorbeeld 14,2 is, is auto:prev-major 13,3.
• auto:prev-major-ml: komt overeen met de op één na nieuwste GA-versie van Databricks Runtime ML. Als auto:latest bijvoorbeeld 14,2 is, is auto:prev-major 13,3.
• auto:prev-lts: Verwijst naar de op een na nieuwste LTS-versie van Databricks Runtime. Als auto:latest-lts bijvoorbeeld 13,3 is, is auto:prev-lts 12,2.
• auto:prev-lts-ml: Verwijst naar de één-na-nieuwste LTS Databricks Runtime ML-versie. Als auto:latest-lts bijvoorbeeld 13,3 is, is auto:prev-lts 12,2.

Notitie

Als u deze waarden gebruikt, wordt de automatische berekening niet bijgewerkt wanneer er een nieuwe runtimeversie wordt uitgebracht. Een gebruiker moet expliciet de compute-instellingen voor de Databricks Runtime-versie bewerken om deze te wijzigen.

Ondersteunde beleidstypen

Deze sectie bevat een verwijzing voor elk van de beschikbare beleidstypen. Er zijn twee categorieën beleidstypen: vaste beleidsregels en beperkingsbeleid.

Vaste beleidsregels verhinderen gebruikersconfiguratie op een kenmerk. De twee typen vaste beleidsregels zijn:

• vast beleid
• Verboden beleid

Door beleidsregels te beperken, worden de opties van een gebruiker voor het configureren van een kenmerk beperkt. Door beleidsregels te beperken, kunt u ook standaardwaarden instellen en kenmerken optioneel maken. Zie Aanvullende beleidsvelden voor beperkingen.

Uw opties voor het beperken van beleidsregels zijn:

• allowlist-beleid
• Blocklijstbeleid
• Regex-beleid
• Toepassingsgebiedsbeleid
• Onbeperkt beleid

vast beleid

Vaste beleidsregels beperken het kenmerk tot de opgegeven waarde. Voor andere kenmerkwaarden dan numerieke en booleaanse waarden moet de waarde worden vertegenwoordigd door of converteerbaar naar een tekenreeks.

Met vast beleid kunt u het kenmerk ook verbergen in de gebruikersinterface door het veld hidden in te stellen op true.

interface FixedPolicy {
    type: "fixed";
    value: string | number | boolean;
    hidden?: boolean;
}

Met dit voorbeeldbeleid wordt de Databricks Runtime-versie vastgesteld en wordt het veld verborgen in de gebruikersinterface.

{
  "spark_version": { "type": "fixed", "value": "auto:latest-lts", "hidden": true }
}

Verboden beleid

Een verboden beleid voorkomt dat gebruikers een kenmerk configureren. Verboden beleidsregels zijn alleen compatibel met optionele kenmerken.

interface ForbiddenPolicy {
    type: "forbidden";
}

Dit beleid verbiedt het koppelen van pools aan de rekenkracht voor werkknooppunten. Pools zijn ook verboden voor het besturingsknooppunt, omdat driver_instance_pool_id het beleid overneemt.

{
  "instance_pool_id": { "type": "forbidden" }
}

beleid voor toegestane lijst

Een allowlist-beleid specificeert een lijst met waarden die de gebruiker kan kiezen bij het configureren van een kenmerk.

interface AllowlistPolicy {
  type: "allowlist";
  values: (string | number | boolean)[];
  defaultValue?: string | number | boolean;
  isOptional?: boolean;
}

Met dit voorbeeld van een acceptatielijst kan de gebruiker kiezen tussen twee Databricks Runtime-versies:

{
  "spark_version":  { "type": "allowlist", "values": [ "13.3.x-scala2.12", "12.2.x-scala2.12" ] }
}

beleid voor blokkeerlijst

Het bloklijstbeleid bevat niet-toegestane waarden. Omdat de waarden exacte overeenkomsten moeten zijn, werkt dit beleid mogelijk niet zoals verwacht wanneer het kenmerk leniënt is in de weergave van de waarde (bijvoorbeeld het toestaan van voorloop- en volgspaties).

interface BlocklistPolicy {
  type: "blocklist";
  values: (string | number | boolean)[];
  defaultValue?: string | number | boolean;
  isOptional?: boolean;
}

In dit voorbeeld wordt voorkomen dat de gebruiker 7.3.x-scala2.12 selecteert als Databricks Runtime.

{
  "spark_version":  { "type": "blocklist", "values": [ "7.3.x-scala2.12" ] }
}

Regex-beleid

Een regex-beleid beperkt de beschikbare waarden tot de waarden die overeenkomen met de regex. Zorg ervoor dat uw regex is verankerd aan het begin en einde van de tekenreekswaarde voor veiligheid.

interface RegexPolicy {
  type: "regex";
  pattern: string;
  defaultValue?: string | number | boolean;
  isOptional?: boolean;
}

In dit voorbeeld worden de Databricks Runtime-versies beperkt waaruit een gebruiker kan kiezen:

{
  "spark_version":  { "type": "regex", "pattern": "13\\.[3456].*" }
}

-bereikbeleid

Een bereikbeleid beperkt de waarde tot een opgegeven bereik met behulp van de velden minValue en maxValue. De waarde moet een decimaal getal zijn. De numerieke limieten moeten worden vertegenwoordigd als een dubbele drijvende-kommawaarde. Als u een gebrek aan een specifieke limiet wilt aangeven, kunt u minValue of maxValueweglaten.

interface RangePolicy {
  type: "range";
  minValue?: number;
  maxValue?: number;
  defaultValue?: string | number | boolean;
  isOptional?: boolean;
}

In dit voorbeeld wordt het maximale aantal werknemers beperkt tot 10.

{
  "num_workers":  { "type": "range", "maxValue": 10 }
}

Onbeperkt beleid

Het onbeperkte beleid wordt gebruikt om kenmerken vereist te maken of om de standaardwaarde in de gebruikersinterface in te stellen.

interface UnlimitedPolicy {
  type: "unlimited";
  defaultValue?: string | number | boolean;
  isOptional?: boolean;
}

In dit voorbeeld wordt de COST_BUCKET-tag toegevoegd aan de berekening:

{
  "custom_tags.COST_BUCKET":  { "type": "unlimited" }
}

Als u een standaardwaarde wilt instellen voor een Spark-configuratievariabele, maar u kunt deze ook weglaten (verwijderen):

{
  "spark_conf.spark.my.conf":  { "type": "unlimited", "isOptional": true, "defaultValue": "my_value" }
}

Aanvullende limiterende beleidsvelden

Voor het beperken van beleidstypen kunt u twee extra velden opgeven:

• defaultValue: de waarde die automatisch wordt ingevuld in de gebruikersinterface voor het creëren van berekeningen.
• isOptional: een beperkend beleid voor een kenmerk maakt dit automatisch vereist. Als u het kenmerk optioneel wilt maken, stelt u het veld isOptional in op true.

Notitie

Standaardwaarden worden niet automatisch toegepast op berekeningen die zijn gemaakt met de Clusters-API. Als u standaardwaarden wilt toepassen met behulp van de API, voegt u de parameter toe apply_policy_default_values aan de berekeningsdefinitie en stelt u deze in op true.

In dit voorbeeldbeleid wordt de standaardwaarde id1 voor de pool voor werkknooppunten opgegeven, maar wordt deze optioneel. Wanneer u de berekening maakt, kunt u een andere pool selecteren of ervoor kiezen om er geen te gebruiken. Als driver_instance_pool_id niet is gedefinieerd in het beleid of bij het maken van de berekening, wordt dezelfde pool gebruikt voor werkknooppunten en het stuurprogrammaknooppunt.

{
  "instance_pool_id": { "type": "unlimited", "isOptional": true, "defaultValue": "id1" }
}

Beleid schrijven voor matrixkenmerken

U kunt op twee manieren beleidsregels voor matrixkenmerken opgeven:

• Algemene beperkingen voor alle matrixelementen. Deze beperkingen maken gebruik van het jokerteken * in het beleidspad.
• Specifieke beperkingen voor een matrixelement in een specifieke index. Deze beperkingen gebruiken een getal in het pad.

Voor het matrixkenmerk init_scriptsbeginnen de algemene paden bijvoorbeeld met init_scripts.* en de specifieke paden met init_scripts.<n>, waarbij <n> een geheel getalindex in de matrix is (beginnend met 0). U kunt algemene en specifieke beperkingen combineren, in welk geval de algemene beperking van toepassing is op elk matrixelement dat geen specifieke beperking heeft. In elk geval is slechts één beleidsbeperking van toepassing.

In de volgende secties ziet u voorbeelden van veelvoorkomende voorbeelden die gebruikmaken van matrixkenmerken.

Inclusiespecifieke vermeldingen vereist

U kunt geen specifieke waarden vereisen zonder de volgorde op te geven. Bijvoorbeeld:

{
  "init_scripts.0.volumes.destination": {
    "type": "fixed",
    "value": "<required-script-1>"
  },
  "init_scripts.1.volumes.destination": {
    "type": "fixed",
    "value": "<required-script-2>"
  }
}

Een vaste waarde voor de hele lijst vereisen

{
  "init_scripts.0.volumes.destination": {
    "type": "fixed",
    "value": "<required-script-1>"
  },
  "init_scripts.*.volumes.destination": {
    "type": "forbidden"
  }
}

Het gebruik helemaal weigeren

{
   "init_scripts.*.volumes.destination": {
    "type": "forbidden"
  }
}

Vermeldingen toestaan die een specifieke beperking volgen

{
    "init_scripts.*.volumes.destination": {
    "type": "regex",
    "pattern": ".*<required-content>.*"
  }
}

Een specifieke set init-scripts herstellen

In het geval van init_scripts paden kan de matrix een van meerdere structuren bevatten waarvoor mogelijk alle mogelijke varianten moeten worden verwerkt, afhankelijk van de use-case. Als u bijvoorbeeld een specifieke set init-scripts wilt vereisen en een variant van de andere versie niet wilt gebruiken, kunt u het volgende patroon gebruiken:

{
  "init_scripts.0.volumes.destination": {
    "type": "fixed",
    "value": "<volume-paths>"
  },
  "init_scripts.1.volumes.destination": {
    "type": "fixed",
    "value": "<volume-paths>"
  },
  "init_scripts.*.workspace.destination": {
    "type": "forbidden"
  },
  "init_scripts.*.abfss.destination": {
    "type": "forbidden"
  },
  "init_scripts.*.file.destination": {
    "type": "forbidden"
  }
}

Beleidsvoorbeelden

Deze sectie bevat beleidsvoorbeelden die u kunt gebruiken als verwijzingen voor het maken van uw eigen beleid. U kunt ook de door Azure Databricks geleverde beleidsfamilies gebruiken als sjablonen voor veelvoorkomende gebruiksscenario's voor beleid.

• algemeen rekenbeleid
• Limieten definiëren voor de rekenkracht van Delta Live Tables-pijplijnen
• eenvoudig middelgroot beleid
• taakonafhankelijk beleid
• extern metastore-beleid
• Voorkomen dat rekenvermogen wordt gebruikt in taken
• Beleid voor automatisch schalen verwijderen
• Handhaving van aangepaste tags

Algemeen rekenbeleid

Een rekenbeleid voor algemeen gebruik dat is bedoeld om gebruikers te begeleiden en bepaalde functionaliteit te beperken, waarbij tags zijn vereist, het maximum aantal exemplaren wordt beperkt en time-outs worden afgedwongen.

{
  "instance_pool_id": {
    "type": "forbidden",
    "hidden": true
  },
  "spark_version": {
    "type": "regex",
    "pattern": "12\\.[0-9]+\\.x-scala.*"
  },
  "node_type_id": {
    "type": "allowlist",
    "values": [
      "Standard_L4s",
      "Standard_L8s",
      "Standard_L16s"
    ],
    "defaultValue": "Standard_L16s_v2"
  },
  "driver_node_type_id": {
    "type": "fixed",
    "value": "Standard_L16s_v2",
    "hidden": true
  },
  "autoscale.min_workers": {
    "type": "fixed",
    "value": 1,
    "hidden": true
  },
  "autoscale.max_workers": {
    "type": "range",
    "maxValue": 25,
    "defaultValue": 5
  },
  "autotermination_minutes": {
    "type": "fixed",
    "value": 30,
    "hidden": true
  },
  "custom_tags.team": {
    "type": "fixed",
    "value": "product"
  }
}

Limieten definiëren voor pijplijnreken van Delta Live Tables

Notitie

Wanneer u beleidsregels gebruikt voor het configureren van delta livetabellen, raadt Databricks aan om één beleid toe te passen op zowel de default als maintenance compute.

Als u een beleid voor een pijplijnreken wilt configureren, maakt u een beleid met het veld cluster_type ingesteld op dlt. In het volgende voorbeeld wordt een minimaal beleid gemaakt voor een Berekening van Delta Live Tables:

{
  "cluster_type": {
    "type": "fixed",
    "value": "dlt"
  },
  "num_workers": {
    "type": "unlimited",
    "defaultValue": 3,
    "isOptional": true
  },
  "node_type_id": {
    "type": "unlimited",
    "isOptional": true
  },
  "spark_version": {
    "type": "unlimited",
    "hidden": true
  }
}

Eenvoudig middelgroot beleid

Hiermee kunnen gebruikers een middelgrote rekenkracht maken met minimale configuratie. Het enige vereiste veld tijdens het maken is de rekennaam; de rest is vast en verborgen.

{
  "instance_pool_id": {
    "type": "forbidden",
    "hidden": true
  },
  "spark_conf.spark.databricks.cluster.profile": {
    "type": "forbidden",
    "hidden": true
  },
  "autoscale.min_workers": {
    "type": "fixed",
    "value": 1,
    "hidden": true
  },
  "autoscale.max_workers": {
    "type": "fixed",
    "value": 10,
    "hidden": true
  },
  "autotermination_minutes": {
    "type": "fixed",
    "value": 60,
    "hidden": true
  },
  "node_type_id": {
    "type": "fixed",
    "value": "Standard_L8s_v2",
    "hidden": true
  },
  "driver_node_type_id": {
    "type": "fixed",
    "value": "Standard_L8s_v2",
    "hidden": true
  },
  "spark_version": {
    "type": "fixed",
    "value": "auto:latest-ml",
    "hidden": true
  },
  "custom_tags.team": {
    "type": "fixed",
    "value": "product"
  }
}

Beleid uitsluitend voor banen

Hiermee kunnen gebruikers taak berekenen om taken uit te voeren. Gebruikers kunnen niet alle doeleinden berekenen met behulp van dit beleid.

{
  "cluster_type": {
    "type": "fixed",
    "value": "job"
  },
  "dbus_per_hour": {
    "type": "range",
    "maxValue": 100
  },
  "instance_pool_id": {
    "type": "forbidden",
    "hidden": true
  },
  "num_workers": {
    "type": "range",
    "minValue": 1
  },
  "node_type_id": {
    "type": "regex",
    "pattern": "Standard_[DLS]*[1-6]{1,2}_v[2,3]"
  },
  "driver_node_type_id": {
    "type": "regex",
    "pattern": "Standard_[DLS]*[1-6]{1,2}_v[2,3]"
  },
  "spark_version": {
    "type": "unlimited",
    "defaultValue": "auto:latest-lts"
  },
  "custom_tags.team": {
    "type": "fixed",
    "value": "product"
  }
}

Extern metastore-beleid

Hiermee kunnen gebruikers rekenkracht maken met een door de beheerder gedefinieerde metastore die al is gekoppeld. Dit is handig om gebruikers in staat te stellen hun eigen rekenkracht te maken zonder dat er extra configuratie nodig is.

{
  "spark_conf.spark.hadoop.javax.jdo.option.ConnectionURL": {
      "type": "fixed",
      "value": "jdbc:sqlserver://<jdbc-url>"
  },
  "spark_conf.spark.hadoop.javax.jdo.option.ConnectionDriverName": {
      "type": "fixed",
      "value": "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"
  },
  "spark_conf.spark.databricks.delta.preview.enabled": {
      "type": "fixed",
      "value": "true"
  },
  "spark_conf.spark.hadoop.javax.jdo.option.ConnectionUserName": {
      "type": "fixed",
      "value": "<metastore-user>"
  },
  "spark_conf.spark.hadoop.javax.jdo.option.ConnectionPassword": {
      "type": "fixed",
      "value": "<metastore-password>"
  }
}

Voorkomen dat computermiddelen worden gebruikt voor taken

Dit beleid voorkomt dat gebruikers de berekening gebruiken om taken uit te voeren. Gebruikers kunnen de berekening alleen gebruiken met notebooks.

{
  "workload_type.clients.notebooks": {
    "type": "fixed",
    "value": true
  },
  "workload_type.clients.jobs": {
    "type": "fixed",
    "value": false
  }
}

Beleid voor automatisch schalen verwijderen

Met dit beleid wordt automatisch schalen uitgeschakeld en kan de gebruiker het aantal werkers binnen een bepaald bereik instellen.

{
  "num_workers": {
  "type": "range",
  "maxValue": 25,
  "minValue": 1,
  "defaultValue": 5
  }
}

aangepaste tag afdwingen

Als u een regel voor rekentags wilt toevoegen aan een beleid, gebruikt u het kenmerk custom_tags.<tag-name>.

Elke gebruiker die dit beleid gebruikt, moet bijvoorbeeld een COST_CENTER tag invullen met 9999, 9921 of 9531 om het rekenproces te starten:

   {"custom_tags.COST_CENTER": {"type":"allowlist", "values":["9999", "9921", "9531" ]}}