Поделиться через

Профили конфигурации для интерфейса командной строки Databricks

  • Статья

Примечание.

Эта информация относится к Интерфейсу командной строки Databricks версии 0.205 и выше. Интерфейс командной строки Databricks находится в общедоступной предварительной версии.

Использование интерфейса командной строки Databricks распространяется на лицензию Databricks и уведомление о конфиденциальности Databricks, включая все положения об использовании.

В этой статье описывается, как использовать интерфейс командной строки Databricks с профилями конфигурации. Предполагается, что вы уже установили интерфейс командной строки Databricks и создали файл профилей конфигурации Databricks. См. установку или update Azure Databricks CLI и профили конфигурации Azure Databricks.

Get сведения о профилях конфигурации

Добавление нескольких профилей конфигурации в файл .databrickscfg позволяет быстро выполнять команды в различных рабочих областях, указав имя целевого профиля конфигурации в --profile или флаге -p команды. Если он не указан, используется профиль конфигурации DEFAULT.

Совет

Чтобы отобразить list существующих доступных профилей конфигурации, можно нажать Tab после --profile или -p.

Например, у вас может быть профиль конфигурации с именем DEV , который ссылается на рабочую область Azure Databricks, используемую для рабочих нагрузок разработки, и отдельный профиль PROD конфигурации, который ссылается на другую рабочую область Azure Databricks, используемую для рабочих нагрузок.

По умолчанию интерфейс командной строки Databricks ищет .databrickscfg файл в папке (дома пользователя) в ~ Unix, Linux или macOS или %USERPROFILE% папку (дома пользователя) в Windows. Чтобы изменить путь по умолчанию файла .databrickscfg, set переменную среды DATABRICKS_CONFIG_FILE на другой путь. См. переменные среды и поля, специфичные для .databrickscfg, в разделе и.

Чтобы get сведения о существующем профиле конфигурации, выполните команду auth env:

databricks auth env --profile <configuration-profile-name>

# Or:
databricks auth env --host <account-console-url>

# Or:
databricks auth env --host <workspace-url>

Например, ниже приведены выходные данные для профиля, настроенного с проверкой подлинности личного маркера доступа Azure Databricks:

{
  "env": {
    "DATABRICKS_AUTH_TYPE": "pat",
    "DATABRICKS_CONFIG_PROFILE": "DEFAULT",
    "DATABRICKS_HOST": "https://dbc-a1b2345c-d6e7.cloud.databricks.com",
    "DATABRICKS_TOKEN": "dapi123..."
  }
}

Чтобы get сведения обо всех доступных профилях, выполните команду auth profiles:

databricks auth profiles

Name                     Host                                            Valid
DEFAULT                  https://dbc-a1b2345c-d6e7.cloud.databricks.com  YES
Development              https://dbc-a1b2345c-d6e7.cloud.databricks.com  YES
Staging                  https://dbc-a1b2345c-d6e7.cloud.databricks.com  YES
Production               https://dbc-a1b2345c-d6e7.cloud.databricks.com  YES

Выходные данные auth profiles команды не отображают маркеры доступа. Чтобы отобразить маркер доступа, выполните указанную выше auth env команду.

Внимание

Интерфейс командной строки Databricks не работает с файлом .netrc. Файл в вашей .netrc среде можно использовать в других целях, но интерфейс командной строки Databricks не будет использовать этот .netrc файл.

Тестирование профилей конфигурации

Чтобы протестировать профили конфигурации и убедиться, что вы правильно настроили проверку подлинности set, выполните команду, которая подключается к рабочей области.

Если профиль не указан, используется профиль по умолчанию. Например, следующая команда содержит доступные версии среды выполнения Databricks для рабочей области Azure Databricks, связанной с вашим профилем DEFAULT.

Примечание.

Эта команда предполагает, что у вас нет переменных среды set, которые имеют приоритет над параметрами в профиле DEFAULT. Дополнительные сведения см . в разделе "Порядок проверки подлинности".

databricks clusters spark-versions

Чтобы проверить определенный профиль конфигурации, укажите имя профиля с помощью флага -p.

databricks clusters spark-versions -p PROD