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Databricks CLI とは何ですか?

注記

この情報は、Databricks CLI バージョン 0.205 以降に適用されます。 Databricks CLI は パブリック プレビュー段階です。

Databricks CLI 使用には、 Databricks ライセンス および Databricks プライバシー通知(使用データのプロビジョニングを含む)が適用されます。

Databricks CLI (コマンドラインインターフェイス) を使用すると、ローカルターミナルまたは自動化スクリプトから Databricks プラットフォームを操作できます。また、Webターミナルを使用して、 ワークスペース内から DatabricksCLIコマンドを実行することもできます。Databricks「Databricks Webターミナルの実行 シェル コマンド」を参照してください。

Databricks CLI の認証をインストールして構成するには、「 Databricks CLI のインストールまたは更新 」および 「Databricks CLI の認証」を参照してください。

ヒント

Databricks CLI ソースは、databricks/CLI GitHub リポジトリで公開されています。

従来の Databricks CLI ユーザー向けの情報​

  • Databricksでは、レガシーDatabricks CLIに対するサポートや新機能の追加は予定しておりません。
  • レガシ Databricks CLIの詳細については、「 Databricks CLI (レガシ)」を参照してください。
  • Databricks CLI バージョン 0.18 以前から Databricks CLI バージョン 0.205 以降に移行するには、「 Databricks CLI の移行」を参照してください。

Databricks CLI はどのように機能しますか?​

CLIはDatabricks REST APIをラップしており、Databricksアカウントやワークスペースオブジェクトに関する情報を変更したり要求したりするためのエンドポイントを提供しています。「Databricks REST APIリファレンス」を参照してください。

たとえば、ワークスペース内の個々のクラスターに関する情報を印刷するには、次のようにCLIを実行します。

Bash
databricks clusters get 1234-567890-a12bcde3

curlでの同等の操作は次のとおりです。

Bash
curl --request GET "https://${DATABRICKS_HOST}/api/2.0/clusters/get" \
     --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" \
     --data '{ "cluster_id": "1234-567890-a12bcde3" }'

例: Databricks ジョブを作成する​

次の例では、CLI 使用してDatabricksジョブを作成します。このジョブには、ジョブタスクが1つあります。このタスクでは、指定されたDatabricksノートブックを実行します。このノートブックは、wheelという名前のPyPIパッケージの特定のバージョンに依存しています。このタスクを実行するため、PYSPARK_PYTHON という名前の環境変数をエクスポートするジョブクラスターがこのジョブにより一時的に作成されます。ジョブの実行が終了すると、このクラスターも終了になります。

Bash
databricks jobs create --json '{
  "name": "My hello notebook job",
  "tasks": [
    {
      "task_key": "my_hello_notebook_task",
      "notebook_task": {
        "notebook_path": "/Workspace/Users/someone@example.com/hello",
        "source": "WORKSPACE"
      },
      "libraries": [
        {
          "pypi": {
            "package": "wheel==0.41.2"
          }
        }
      ],
      "new_cluster": {
        "spark_version": "13.3.x-scala2.12",
        "node_type_id": "i3.xlarge",
        "num_workers": 1,
        "spark_env_vars": {
          "PYSPARK_PYTHON": "/databricks/python3/bin/python3"
        }
      }
    }
  ]
}'

次のステップ​

に最終更新