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工作的筆記本任務

  • 發行項

使用筆記本任務來部署 Databricks 筆記本。

設定筆記本任務

開始之前，您必須在使用者設定工作可存取的位置中具有筆記本。

注意

工作 UI 會根據其他已設定的設定動態顯示選項。

若要開始流程以設定 Notebook 任務：

  1. 流覽至 [工作 UI] 中的 [任務] 索引標籤。
  2. 在 [類型] 下拉式功能表中，選取 Notebook。

設定來源

在 [來源] 下拉式功能表中，使用下列其中一個選項選取 Python 指令碼的位置。

工作區

透過完成下列步驟，使用 [工作區] 來設定儲存在工作區中的筆記本：

  1. 按一下 [路徑] 欄位。 [選取筆記本] 對話方塊隨即出現。
  2. 瀏覽至筆記本，按一下以反白顯示檔案，然後按一下 [確認]。

注意

您可以使用此選項來設定儲存在 Databricks Git 資料夾中筆記本的任務。 Databricks 建議將 [Git 提供者] 選項與遠端 Git 存放庫搭配使用，以對使用工作排程的資產進行版本設定。

Git 提供者

使用 [Git 提供者] 來設定儲存在遠端 Git 存放庫中的筆記本。

UI 所顯示的選項取決於您是否已在其他地方設定了 Git 提供者。 只有一個遠端 Git 存放庫可用於工作中的所有任務。 請參閱搭配工作使用 Git。

重要

從遠端 Git 存放庫執行的 Azure Databricks 工作所建立的筆記本是暫時的，無法用來追蹤 MLflow 執行、實驗或模型。 從工作建立筆記本時，請先使用工作區 MLflow 實驗 (而非筆記本 MLflow 實驗)，並在工作區筆記本中呼叫 mlflow.set_experiment("/path/to/experiment")，再執行任何 MLflow 追蹤程式碼。 如需詳細資料，請參閱防止 MLflow 實驗中的資料遺失。

[路徑] 欄位會出現在您設定 Git 參考之後。

輸入筆記本的相對路徑，例如 etl/bronze/ingest.py。

重要

當您輸入相對路徑時，請勿以 / 或 ./ 開頭。 例如，如果您想要存取之筆記本的絕對路徑是 /etl/bronze/ingest.py，請在 [路徑] 字段中輸入 etl/bronze/ingest.py。

設定計算和相依程式庫

  1. 使用 [計算] 來選取或設定在筆記本中支援邏輯的叢集。
  2. 如果您使用 Serverless 計算，請使用 [環境和程式庫] 欄位來選取、編輯或新增環境。 請參閱安裝筆記本相依性。
  3. 對於所有其他計算組態，按下 [相依程式庫] 下的 [+ 新增]。 此時 [新增相依程式庫] 對話方塊將隨即顯示。
    • 可以選取現有的程式庫或上傳新的程式庫。
    • 只能使用儲存在計算組態所支援位置的程式庫。 請參閱 Python 程式庫支援。
    • 每個程式庫來源都有不同的程式庫選取或上傳流程。 請參閱程式庫。

完成工作組態

  1. (選擇性) 將 [參數] 設定為可在筆記本中使用 dbutils.widgets 存取的索引鍵/值組。 請參閱設定任務參數。
  2. 按一下 [儲存任務]。

限制

筆記本儲存格輸出總計 (所有筆記本儲存格的合併輸出) 受限於 20 MB 的大小限制。 此外，個別儲存格輸出受限於 8MB 大小限制。 如果儲存格總輸出超過大小 20 MB，或個別儲存格的輸出大於 8MB，則會被取消執行並標示為失敗。

如果您需要尋找接近或超出限制的儲存格，請針對通用叢集執行筆記本，並使用此筆記本自動儲存技術。