Funkcje rozszerzenia pakietu zasobów usługi Databricks

Rozszerzenie Databricks dla programu Visual Studio Code udostępnia dodatkowe funkcje w programie Visual Studio Code, które umożliwiają łatwe definiowanie, wdrażanie i uruchamianie pakietów zasobów usługi Databricks w celu zastosowania najlepszych rozwiązań dotyczących ciągłej integracji/ciągłego wdrażania do zadań usługi Azure Databricks, potoków tabel delta live tables i stosów MLOps. Zobacz Co to są pakiety zasobów usługi Databricks?.

Aby zainstalować rozszerzenie usługi Databricks dla programu Visual Studio Code, zobacz Instalowanie rozszerzenia usługi Databricks dla programu Visual Studio Code.

Obsługa pakietów zasobów usługi Databricks w projektach

Rozszerzenie usługi Databricks dla programu Visual Studio Code dodaje następujące funkcje dla projektów pakietu zasobów usługi Databricks:

• Łatwe uwierzytelnianie i konfiguracja pakietów zasobów usługi Databricks za pośrednictwem interfejsu użytkownika programu Visual Studio Code, w tym wyboru profilu AuthType . Zobacz Konfigurowanie uwierzytelniania dla rozszerzenia usługi Databricks dla programu Visual Studio Code.
• Selektor docelowy w panelu rozszerzenia usługi Databricks, aby szybko przełączać się między środowiskami docelowymi pakietu. Zobacz Zmienianie docelowego obszaru roboczego wdrożenia.
• Opcja Zastąpij zadania klastra w pakiecie w panelu rozszerzenia, aby umożliwić łatwe zastępowanie klastra.
• Widok Eksplorator zasobów pakietu, który umożliwia przeglądanie zasobów pakietu przy użyciu interfejsu użytkownika programu Visual Studio Code, wdrażanie lokalnych zasobów pakietu zasobów usługi Databricks w zdalnym obszarze roboczym usługi Azure Databricks jednym kliknięciem i przechodzenie bezpośrednio do wdrożonych zasobów w obszarze roboczym z poziomu programu Visual Studio Code. Zobacz Temat Bundle Resource Explorer (Eksplorator zasobów pakietu).
• Widok zmiennych pakietu, który umożliwia przeglądanie i edytowanie zmiennych pakietu przy użyciu interfejsu użytkownika programu Visual Studio Code. Zobacz Widok zmiennych pakietu.

Eksplorator zasobów pakietu

Widok Eksplorator zasobów pakietu w rozszerzeniu usługi Databricks dla programu Visual Studio Code używa definicji zadania i potoku w konfiguracji pakietu projektu do wyświetlania zasobów. Umożliwia również wdrażanie i uruchamianie zasobów oraz przechodzenie do nich w zdalnym obszarze roboczym usługi Azure Databricks. Aby uzyskać informacje o zasobach konfiguracji pakietu, zobacz zasoby.

Na przykład biorąc pod uwagę prostą definicję zadania:

resources:
  jobs:
    my-notebook-job:
      name: "My Notebook Job"
      tasks:
        - task_key: notebook-task
          existing_cluster_id: 1234-567890-abcde123
          notebook_task:
            notebook_path: notebooks/my-notebook.py

Widok Eksplorator zasobów pakietu w rozszerzeniu wyświetla zasób zadania notesu:

Aby wdrożyć pakiet, kliknij ikonę chmury (wdróż pakiet).

Aby uruchomić zadanie, w widoku Eksplorator zasobów pakietu wybierz nazwę zadania, czyli Moje zadanie notesu w tym przykładzie. Następnie kliknij ikonę odtwarzania (Wdróż pakiet i uruchom zasób).

Aby wyświetlić uruchomione zadanie, w widoku Eksplorator zasobów pakietu rozwiń nazwę zadania, kliknij pozycję Stan uruchomienia, a następnie kliknij link (Otwórz link zewnętrznie).

Widok zmiennych pakietu

Widok Widoku zmiennych pakietu w rozszerzeniu Databricks dla programu Visual Studio Code wyświetla wszystkie zmienne niestandardowe i skojarzone ustawienia zdefiniowane w konfiguracji pakietu. Zmienne można również definiować bezpośrednio przy użyciu widoku Zmiennych pakietów. Te wartości zastępują te ustawione w plikach konfiguracji pakietu. Aby uzyskać informacje o zmiennych niestandardowych, zobacz Zmienne niestandardowe.

Na przykład widok Widok zmiennych pakietu w rozszerzeniu wyświetli następujące elementy:

Dla zmiennej my_custom_var zdefiniowanej w tej konfiguracji pakietu:

variables:
  my_custom_var:
    description: "Max workers"
    default: "4"

resources:
  jobs:
    my_job:
      name: my_job

      tasks:
        - task_key: notebook_task
          job_cluster_key: job_cluster
          notebook_task:
            notebook_path: ../src/notebook.ipynb

      job_clusters:
        - job_cluster_key: job_cluster
          new_cluster:
            spark_version: 13.3.x-scala2.12
            node_type_id: i3.xlarge
            autoscale:
                min_workers: 1
                max_workers: ${var.my_custom_var}