Переопределение параметров задач задания в пакетах ресурсов Databricks
В этой статье описывается, как переопределить настройки для задач Azure Databricks в бандлах активов Databricks. См. Что такое наборы ресурсов Databricks?
В Azure Databricks файлы конфигурации пакетаможно использовать сопоставление task
в определении задания, чтобы соединить настройки задач верхнего уровня в сопоставлении resources
с настройками задачи в сопоставлении targets
, например (многоточия указывают на пропущенное содержимое для краткости):
# ...
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.
# ...
Чтобы объединить сопоставление верхнего уровня resources
и сопоставление targets
для того же task
, значения task_key
в сопоставлениях task
должны быть одинаковыми.
Если любой параметр задачи задания определен как в сопоставлении resources
верхнего уровня, так и в сопоставлении targets
для одного и того же task
, то параметр в сопоставлении targets
имеет приоритет над параметром в сопоставлении resources
верхнего уровня.
Пример 1. Параметры задачи задания, определенные в нескольких сопоставлениях ресурсов и без конфликтов параметров
В этом примере spark_version
в сопоставлении resources
верхнего уровня объединяется с node_type_id
и num_workers
в сопоставлении resources
в targets
для определения параметров для task_key
именуемых my-task
(многоточие указывает на пропущенное содержимое для краткости):
# ...
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
# ...
При выполнении databricks bundle validate
для этого примера результирующий граф выглядит следующим образом (многоточия указывают на пропущенное содержимое для краткости):
{
"...": "...",
"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"
}
],
"...": "..."
}
}
}
}
Пример 2. Конфликтующие параметры задач задания, определенные в нескольких сопоставлениях ресурсов
В этом примере spark_version
и num_workers
определяются как в сопоставлении resources
верхнего уровня, так и в сопоставлении resources
в targets
.
spark_version
и num_workers
в сопоставлении resources
в targets
имеют приоритет над spark_version
и num_workers
в верхнеуровневом сопоставлении resources
. Эти параметры определяют настройки для task_key
с названием my-task
(многоточия указывают на пропущенное содержимое для краткости):
# ...
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
# ...
При выполнении databricks bundle validate
для этого примера результирующий граф выглядит следующим образом (многоточия указывают на пропущенное содержимое для краткости):
{
"...": "...",
"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"
}
],
"...": "..."
}
}
}
}