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Databricks Asset Bundles のクラスター設定をオーバーライドする

この記事では、Databricks Databricks Asset Bundle で クラスターの設定を上書きする方法について説明します。「Databricks アセット バンドルとは」を参照してください。

Databricksバンドル構成ファイルでは、次のように、最上位のresourcesマッピングのクラスター設定をtargetsマッピングのクラスター設定と結合できます。

ジョブの場合、ジョブ定義内の job_cluster_key マッピングを使用して、トップレベル resources マッピングのクラスター設定を targets マッピングのクラスター設定と結合します(簡潔にするために、省略されたコンテンツは省略されています)。

YAML
# ...
resources:
  jobs:
    <some-unique-programmatic-identifier-for-this-job>:
      # ...
      job_clusters:
        - job_cluster_key: <some-unique-programmatic-identifier-for-this-key>
          new_cluster:
            # Cluster settings.

targets:
  <some-unique-programmatic-identifier-for-this-target>:
    resources:
      jobs:
        <the-matching-programmatic-identifier-for-this-job>:
          # ...
          job_clusters:
            - job_cluster_key: <the-matching-programmatic-identifier-for-this-key>
              # Any more cluster settings to join with the settings from the
              # resources mapping for the matching top-level job_cluster_key.
          # ...

クラスター設定が、トップレベルのresourcesマッピングと同じjob_cluster_keyのtargetsマッピングの両方で定義されている場合、targetsマッピングの設定は、トップレベルのresourcesマッピングの設定よりも優先されます。

DLT パイプラインの場合は、パイプライン定義のcluster内のlabelマッピングを使用して、トップレベル resources マッピングのクラスタリング設定をtargetsマッピングのクラスタリング設定と結合します (省略記号は簡潔にするために省略されたコンテンツを示します)。

YAML
# ...
resources:
  pipelines:
    <some-unique-programmatic-identifier-for-this-pipeline>:
      # ...
      clusters:
        - label: default | maintenance
          # Cluster settings.

targets:
  <some-unique-programmatic-identifier-for-this-target>:
    resources:
      pipelines:
        <the-matching-programmatic-identifier-for-this-pipeline>:
          # ...
          clusters:
            - label: default | maintenance
              # Any more cluster settings to join with the settings from the
              # resources mapping for the matching top-level label.
          # ...

クラスター設定が、トップレベルのresourcesマッピングと同じlabelのtargetsマッピングの両方で定義されている場合、targetsマッピングの設定は、トップレベルのresourcesマッピングの設定よりも優先されます。

例 1: 複数のリソース マッピングで定義され、設定の競合がない新しいジョブ クラスター設定​

この例では、最上位のresourcesマッピングのspark_versionが、targetsのresourcesマッピングのnode_type_idおよびnum_workersと組み合わされて、my-clusterという名前のjob_cluster_keyの設定を定義します(省略記号は簡潔にするために省略されたコンテンツを示します):

YAML
# ...
resources:
  jobs:
    my-job:
      name: my-job
      job_clusters:
        - job_cluster_key: my-cluster
          new_cluster:
            spark_version: 13.3.x-scala2.12

targets:
  development:
    resources:
      jobs:
        my-job:
          name: my-job
          job_clusters:
            - job_cluster_key: my-cluster
              new_cluster:
                node_type_id: i3.xlarge
                num_workers: 1
          # ...

この例で databricks bundle validate を実行すると、結果のグラフは次のようになります (省略記号は簡潔にするために省略されたコンテンツを示します)。

JSON
{
  "...": "...",
  "resources": {
    "jobs": {
      "my-job": {
        "job_clusters": [
          {
            "job_cluster_key": "my-cluster",
            "new_cluster": {
              "node_type_id": "i3.xlarge",
              "num_workers": 1,
              "spark_version": "13.3.x-scala2.12"
            }
          }
        ],
        "...": "..."
      }
    }
  }
}

例 2: 複数のリソース マッピングで定義された新しいジョブ クラスター設定の競合​

この例では、spark_version と num_workers は最上位の resources マッピングと targets の resources マッピングの両方で定義されています。 この例では、targets の resources マッピングの spark_version と num_workers が最上位の resources マッピングの spark_version と num_workers よりも優先され、my-cluster という名前の job_cluster_key の設定を定義します（省略記号は簡潔にするために内容が省略されていることを示しています）。

YAML
# ...
resources:
  jobs:
    my-job:
      name: my-job
      job_clusters:
        - job_cluster_key: my-cluster
          new_cluster:
            spark_version: 13.3.x-scala2.12
            node_type_id: i3.xlarge
            num_workers: 1

targets:
  development:
    resources:
      jobs:
        my-job:
          name: my-job
          job_clusters:
            - job_cluster_key: my-cluster
              new_cluster:
                spark_version: 12.2.x-scala2.12
                num_workers: 2
          # ...

この例で databricks bundle validate を実行すると、結果のグラフは次のようになります (省略記号は簡潔にするために省略されたコンテンツを示します)。

JSON
{
  "...": "...",
  "resources": {
    "jobs": {
      "my-job": {
        "job_clusters": [
          {
            "job_cluster_key": "my-cluster",
            "new_cluster": {
              "node_type_id": "i3.xlarge",
              "num_workers": 2,
              "spark_version": "12.2.x-scala2.12"
            }
          }
        ],
        "...": "..."
      }
    }
  }
}

例 3: 複数のリソース マッピングで定義され、設定の競合がないパイプライン クラスター設定​

この例では、最上位のresourcesマッピングのnode_type_idがtargetsのresourcesマッピングのnum_workersと組み合わされて、labelという名前のdefaultの設定を定義します(省略記号は簡潔にするために省略されたコンテンツを示します):

YAML
# ...
resources:
  pipelines:
    my-pipeline:
      clusters:
        - label: default
          node_type_id: i3.xlarge

targets:
  development:
    resources:
      pipelines:
        my-pipeline:
          clusters:
            - label: default
              num_workers: 1
          # ...

この例で databricks bundle validate を実行すると、結果のグラフは次のようになります (省略記号は簡潔にするために省略されたコンテンツを示します)。

JSON
{
  "...": "...",
  "resources": {
    "pipelines": {
      "my-pipeline": {
        "clusters": [
          {
            "label": "default",
            "node_type_id": "i3.xlarge",
            "num_workers": 1
          }
        ],
        "...": "..."
      }
    }
  }
}

例 4: 複数のリソース マッピングで定義された競合するパイプライン クラスター設定​

この例では、トップレベルのresourcesマッピングとtargets内のresourcesマッピングの両方でnum_workers定義されています。targets の resources マッピングの num_workers は、最上位の resources マッピングの num_workers よりも優先され、default という名前の label の設定を定義します（省略記号は簡潔にするために内容が省略されていることを示します）。

YAML
# ...
resources:
  pipelines:
    my-pipeline:
      clusters:
        - label: default
          node_type_id: i3.xlarge
          num_workers: 1

targets:
  development:
    resources:
      pipelines:
        my-pipeline:
          clusters:
            - label: default
              num_workers: 2
          # ...

この例で databricks bundle validate を実行すると、結果のグラフは次のようになります (省略記号は簡潔にするために省略されたコンテンツを示します)。

JSON
{
  "...": "...",
  "resources": {
    "pipelines": {
      "my-pipeline": {
        "clusters": [
          {
            "label": "default",
            "node_type_id": "i3.xlarge",
            "num_workers": 2
          }
        ],
        "...": "..."
      }
    }
  }
}
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