Zastępowanie ustawień zadań podrzędnych w pakietach zasobów usługi Databricks

W tym artykule opisano sposób zastępowania ustawień zadań usługi Azure Databricks w pakietach zasobów usługi Databricks. Zobacz Czym są pakiety zasobów usługi Databricks?

W usłudze Azure Databricks pliki konfiguracji pakietumożna użyć mapowania task w definicji zadania, aby join ustawienia zadań w mapowaniu zadań najwyższego resources poziomu z ustawieniami zadań w mapowaniu zadań targets, na przykład (wielokropek wskazuje pominiętą zawartość dla zwięzłości):

# ...
resources:
  jobs:
    <some-unique-programmatic-identifier-for-this-job>:
      # ...
      tasks:
        - task_key: <some-unique-programmatic-identifier-for-this-task>
          # Task settings.

targets:
  <some-unique-programmatic-identifier-for-this-target>:
    resources:
      jobs:
        <the-matching-programmatic-identifier-for-this-job>:
          # ...
          tasks:
            - task_key: <the-matching-programmatic-identifier-for-this-key>
              # Any more task settings to join with the settings from the
              # resources mapping for the matching top-level task_key.
          # ...

Aby join mapowanie resources najwyższego poziomu i mapowanie targets dla tej samej task, task_key mapowań task musi być set do tej samej wartości.

Jeśli jakiekolwiek ustawienie zadania jest zdefiniowane zarówno w mapowaniu resources najwyższego poziomu, jak i w mapowaniu targets dla tego samego task, to ustawienie w mapowaniu targets ma pierwszeństwo przed ustawieniem w mapowaniu resources.

Przykład 1: Ustawienia zadania pracy zdefiniowane w wielu mapowaniach zasobów i bez konfliktów ustawień

W tym przykładzie spark_version w mapowaniu najwyższego poziomu resources zostaje połączone z node_type_id i num_workers w mapowaniu resources w targets, aby zdefiniować ustawienia dla task_key o nazwie my-task (wielokropek wskazuje pominiętą zawartość dla zwięzłości):

# ...
resources:
  jobs:
    my-job:
      name: my-job
      tasks:
        - task_key: my-key
          new_cluster:
            spark_version: 13.3.x-scala2.12

targets:
  development:
    resources:
      jobs:
        my-job:
          name: my-job
          tasks:
            - task_key: my-task
              new_cluster:
                node_type_id: Standard_DS3_v2
                num_workers: 1
          # ...

Po uruchomieniu databricks bundle validate dla tego przykładu wynikowy graf jest następujący (wielokropek wskazuje pominiętą zawartość dla zwięzłości):

{
  "...": "...",
  "resources": {
    "jobs": {
      "my-job": {
        "tasks": [
          {
            "new_cluster": {
              "node_type_id": "Standard_DS3_v2",
              "num_workers": 1,
              "spark_version": "13.3.x-scala2.12"
            },
            "task-key": "my-task"
          }
        ],
        "...": "..."
      }
    }
  }
}

Przykład 2. Ustawienia zadania powodujące konflikt zdefiniowane w wielu mapowaniach zasobów

W tym przykładzie spark_versioni num_workers są definiowane zarówno w mapowaniu resources najwyższego poziomu, jak i w mapowaniu resources w targets. spark_version i num_workers w mapowaniu resources na targets mają pierwszeństwo przed spark_version i num_workers w mapowaniu najwyższego poziomu resources. To definiuje ustawienia dla task_key o nazwie my-task (wielokropek oznacza pominiętą treść dla zwięzłości):

# ...
resources:
  jobs:
    my-job:
      name: my-job
      tasks:
        - task_key: my-task
          new_cluster:
            spark_version: 13.3.x-scala2.12
            node_type_id: Standard_DS3_v2
            num_workers: 1

targets:
  development:
    resources:
      jobs:
        my-job:
          name: my-job
          tasks:
            - task_key: my-task
              new_cluster:
                spark_version: 12.2.x-scala2.12
                num_workers: 2
          # ...

Po uruchomieniu databricks bundle validate dla tego przykładu wynikowy graf jest następujący (wielokropek wskazuje pominiętą zawartość dla zwięzłości):

{
  "...": "...",
  "resources": {
    "jobs": {
      "my-job": {
        "tasks": [
          {
            "new_cluster": {
              "node_type_id": "Standard_DS3_v2",
              "num_workers": 2,
              "spark_version": "12.2.x-scala2.12"
            },
            "task_key": "my-task"
          }
        ],
        "...": "..."
      }
    }
  }
}