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通过 Azure PowerShell cmdlet 和 REST API 自动执行库管理过程

项目
03/10/2023

你可能希望在不进入 Synapse Analytics UI 页面的情况下管理无服务器 Apache Spark 池的库。例如，你可能发现：

你开发了一个自定义包，现在想要将它上传到工作区并在 Spark 池中使用它。另外，你希望在不访问包管理 UI 的情况下通过本地工具完成这些步骤。
通过 CI/CD 流程更新包

本文提供一般性的指南以帮助你通过 Azure PowerShell cmdlet 或 REST API 管理库。

通过 Azure PowerShell cmdlet 管理包

添加新库

New-AzSynapseWorkspacePackage 命令可用于将新库上传到工作区。

New-AzSynapseWorkspacePackage -WorkspaceName ContosoWorkspace -Package ".\ContosoPackage.whl"

New-AzSynapseWorkspacePackage 和 Update-AzSynapseSparkPool 命令的组合可用于将新库上传到工作区，以及将库附加到 Spark 池。

$package = New-AzSynapseWorkspacePackage -WorkspaceName ContosoWorkspace -Package ".\ContosoPackage.whl"
Update-AzSynapseSparkPool -WorkspaceName ContosoWorkspace -Name ContosoSparkPool -PackageAction Add -Package $package

如果你要将现有工作区库附加到 Spark 池，请参阅 Get-AzSynapseWorkspacePackage 和 Update-AzSynapseSparkPool 的命令组合。

$packages = Get-AzSynapseWorkspacePackage -WorkspaceName ContosoWorkspace
Update-AzSynapseSparkPool -WorkspaceName ContosoWorkspace -Name ContosoSparkPool -PackageAction Add -Package $packages

删除库

若要从 Spark 池中删除已安装的包，请参阅 Get-AzSynapseWorkspacePackage 和 Update-AzSynapseSparkPool 的命令组合。

$package = Get-AzSynapseWorkspacePackage -WorkspaceName ContosoWorkspace -Name ContosoPackage
Update-AzSynapseSparkPool -WorkspaceName ContosoWorkspace -Name ContosoSparkPool -PackageAction Remove -Package $package

还可以通过调用 Get-AzSynapseSparkPool 和 Update-AzSynapseSparkPool 命令检索 Spark 池，以及从池中删除所有附加的工作区库。

$pool = Get-AzSynapseSparkPool -ResourceGroupName ContosoResourceGroup -WorkspaceName ContosoWorkspace -Name ContosoSparkPool
$pool | Update-AzSynapseSparkPool -PackageAction Remove -Package $pool.WorkspacePackages

有关更多 Azure PowerShell cmdlet 功能，请参阅适用于 Azure Synapse Analytics 的 Azure PowerShell cmdlet。

通过 REST API 管理包

管理工作区包

借助 REST API 的功能，可以添加/删除包，或列出工作区的所有已上传文件。请参阅工作区库 API 概述查看所有受支持的 API。

管理 Spark 池包

可以利用 Spark 池 REST API 将自定义或开源库附加到 Spark 池，或从池中删除它们。

对于自定义库，请将自定义文件列表指定为请求正文中的 customLibraries 属性。

"customLibraries": [
    {
        "name": "samplejartestfile.jar",
        "path": "<workspace-name>/libraries/<jar-name>.jar",
        "containerName": "prep",
        "uploadedTimestamp": "1970-01-01T00:00:00Z",
        "type": "jar"
    }
]

还可以通过在请求正文中指定 libraryRequirements 属性来更新 Spark 池库。
```
"libraryRequirements": {
      "content": "",
      "filename": "requirements.txt"
}
```

后续步骤

查看默认库：Apache Spark 版本支持
通过 Synapse Studio 门户管理 Spark 池级别的包：通过 Notebook 会话进行 Python 包管理

通过