Поделиться через

Запуск рабочего процесса CI/CD с помощью пакета ресурсов Databricks и GitHub Actions

  • Статья

В этой статье описывается, как запустить рабочий процесс CI/CD (непрерывная интеграция и непрерывное развертывание) в GitHub с помощью GitHub Actions и пакета ресурсов Databricks. См. сведения о пакетах ресурсов Databricks?

Вы можете использовать GitHub Actions вместе с командами CLI bundle Databricks для автоматизации, настройки и запуска рабочих процессов CI/CD из репозиториев GitHub.

Вы можете добавить файлы YAML GitHub Actions, такие как приведенные ниже, в каталог репозитория .github/workflows . В следующем примере GitHub Actions YAML-файл проверяет, развертывает и запускает указанное задание в пакете в предварительно созданном целевом объекте с именем qa, как определено в файле конфигурации пакета. В этом примере GitHub Actions YAML-файл зависит от следующего:

  • Файл конфигурации пакета в корне репозитория, который явно объявлен с помощью параметра working-directory: . GitHub Actions YAML-файла (этот параметр может быть опущен, если файл конфигурации пакета уже находится в корне репозитория).) Этот файл конфигурации пакета определяет рабочий процесс Azure Databricks с именем my-job и целевым объектом qa. См. сведения о конфигурации пакета активов Databricks.
  • Секрет GitHub с именемSP_TOKEN, представляющий маркер доступа Azure Databricks для субъекта-службы Azure Databricks, связанного с рабочей областью Azure Databricks, в которой развертывается и выполняется этот пакет. См . зашифрованные секреты.
# This workflow validates, deploys, and runs the specified bundle
# within a pre-production target named "qa".
name: "QA deployment"

# Ensure that only a single job or workflow using the same concurrency group
# runs at a time.
concurrency: 1

# Trigger this workflow whenever a pull request is opened against the repo's
# main branch or an existing pull request's head branch is updated.
on:
  pull_request:
    types:
      - opened
      - synchronize
    branches:
      - main

jobs:
  # Used by the "pipeline_update" job to deploy the bundle.
  # Bundle validation is automatically performed as part of this deployment.
  # If validation fails, this workflow fails.
  deploy:
    name: "Deploy bundle"
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      # Check out this repo, so that this workflow can access it.
      - uses: actions/checkout@v3

      # Download the Databricks CLI.
      # See https://github.com/databricks/setup-cli
      - uses: databricks/setup-cli@main

      # Deploy the bundle to the "qa" target as defined
      # in the bundle's settings file.
      - run: databricks bundle deploy
        working-directory: .
        env:
          DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.SP_TOKEN }}
          DATABRICKS_BUNDLE_ENV: qa

  # Validate, deploy, and then run the bundle.
  pipeline_update:
    name: "Run pipeline update"
    runs-on: ubuntu-latest

    # Run the "deploy" job first.
    needs:
      - deploy

    steps:
      # Check out this repo, so that this workflow can access it.
      - uses: actions/checkout@v3

      # Use the downloaded Databricks CLI.
      - uses: databricks/setup-cli@main

      # Run the Databricks workflow named "my-job" as defined in the
      # bundle that was just deployed.
      - run: databricks bundle run my-job --refresh-all
        working-directory: .
        env:
          DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.SP_TOKEN }}
          DATABRICKS_BUNDLE_ENV: qa

Следующий файл GitHub Actions YAML может существовать в том же репозитории, что и предыдущий файл. Этот файл проверяет, развертывает и запускает указанный пакет в рабочем целевом объекте с именем prod, как определено в файле конфигурации пакета. В этом примере GitHub Actions YAML-файл зависит от следующего:

  • Файл конфигурации пакета в корне репозитория, который явно объявлен с помощью параметра working-directory: . GitHub Actions YAML-файла (этот параметр может быть опущен, если файл конфигурации пакета уже находится в корне репозитория.) Этот файл конфигурации пакета определяет рабочий процесс Azure Databricks с именем my-job и целевым объектом prod. См. сведения о конфигурации пакета активов Databricks.
  • Секрет GitHub с именемSP_TOKEN, представляющий маркер доступа Azure Databricks для субъекта-службы Azure Databricks, связанного с рабочей областью Azure Databricks, в которой развертывается и выполняется этот пакет. См . зашифрованные секреты.
# This workflow validates, deploys, and runs the specified bundle
# within a production target named "prod".
name: "Production deployment"

# Ensure that only a single job or workflow using the same concurrency group
# runs at a time.
concurrency: 1

# Trigger this workflow whenever a pull request is pushed to the repo's
# main branch.
on:
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  deploy:
    name: "Deploy bundle"
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      # Check out this repo, so that this workflow can access it.
      - uses: actions/checkout@v3

      # Download the Databricks CLI.
      # See https://github.com/databricks/setup-cli
      - uses: databricks/setup-cli@main

      # Deploy the bundle to the "prod" target as defined
      # in the bundle's settings file.
      - run: databricks bundle deploy
        working-directory: .
        env:
          DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.SP_TOKEN }}
          DATABRICKS_BUNDLE_ENV: prod

  # Validate, deploy, and then run the bundle.
  pipeline_update:
    name: "Run pipeline update"
    runs-on: ubuntu-latest

    # Run the "deploy" job first.
    needs:
      - deploy

    steps:
      # Check out this repo, so that this workflow can access it.
      - uses: actions/checkout@v3

      # Use the downloaded Databricks CLI.
      - uses: databricks/setup-cli@main

      # Run the Databricks workflow named "my-job" as defined in the
      # bundle that was just deployed.
      - run: databricks bundle run my-job --refresh-all
        working-directory: .
        env:
          DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.SP_TOKEN }}
          DATABRICKS_BUNDLE_ENV: prod

См. также