GitHub Actions

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O GitHub Actions permite que o senhor automatize seu pipeline de CI/CD de criação, teste e implantação. Databricks desenvolveu o seguinte GitHub Actions para o seu CI/CD fluxo de trabalho em GitHub. Adicione os arquivos YAML do GitHub Actions ao diretório .github/workflows do seu repositório.

nota

Este artigo abrange o site GitHub Actions, que é desenvolvido por terceiros. Para entrar em contato com o provedor, consulte Suporte do GitHub Actions.

GitHub Actions	Descrição
databricks/setup-CLI	Uma ação composta que configura a CLI do Databricks em um fluxo de trabalho do GitHub Actions.

feixes implantados com GitHub Actions

GitHub Actions pode ser usado para implantar seus Databricks ativo Bundles e acionar a execução de seu CI/CD fluxo de trabalho a partir de seus GitHub repositórios. Para obter informações sobre outros CI/CD recursos e melhores práticas em Databricks, consulte CI/CD em Databricks e Melhores práticas e fluxos de trabalho recomendados CI/CD em Databricks.

execução a CI/CD fluxo de trabalho com um pacote que execução a pipeline atualização

O seguinte exemplo de arquivo GitHub Actions YAML aciona uma implementação de teste que valida, implanta e executa o trabalho especificado no pacote em um destino de pré-produção chamado "dev", conforme definido em um arquivo de configuração do pacote.

Este exemplo exige que haja:

• Um arquivo de configuração de pacote na raiz do repositório, que é declarado explicitamente por meio da configuração do arquivo YAML do GitHub Actions working-directory: . Esse arquivo de configuração de pacote deve definir um fluxo de trabalho do Databricks chamado my-job e um destino chamado dev. Consulte Databricks ativo Bundle configuration.
• Um segredo GitHub denominado SP_TOKEN, representando os tokens de acesso Databricks para uma Databricks entidade de serviço que está associada à Databricks workspace na qual este pacote está sendo implantado e executado. Consulte Segredos criptografados.

YAML

# This workflow validates, deploys, and runs the specified bundle
# within a pre-production target named "dev".
name: 'Dev deployment'

# Ensure that only a single job or workflow using the same concurrency group
# runs at a time.
concurrency: 1

# Trigger this workflow whenever a pull request is opened against the repo's
# main branch or an existing pull request's head branch is updated.
on:
  pull_request:
    types:
      - opened
      - synchronize
    branches:
      - main

jobs:
  # Used by the "pipeline_update" job to deploy the bundle.
  # Bundle validation is automatically performed as part of this deployment.
  # If validation fails, this workflow fails.
  deploy:
    name: 'Deploy bundle'
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      # Check out this repo, so that this workflow can access it.
      - uses: actions/checkout@v3

      # Download the Databricks CLI.
      # See https://github.com/databricks/setup-cli
      - uses: databricks/setup-cli@main

      # Deploy the bundle to the "dev" target as defined
      # in the bundle's settings file.
      - run: databricks bundle deploy
        working-directory: .
        env:
          DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.SP_TOKEN }}
          DATABRICKS_BUNDLE_ENV: dev

  # Validate, deploy, and then run the bundle.
  pipeline_update:
    name: 'Run pipeline update'
    runs-on: ubuntu-latest

    # Run the "deploy" job first.
    needs:
      - deploy

    steps:
      # Check out this repo, so that this workflow can access it.
      - uses: actions/checkout@v3

      # Use the downloaded Databricks CLI.
      - uses: databricks/setup-cli@main

      # Run the Databricks workflow named "my-job" as defined in the
      # bundle that was just deployed.
      - run: databricks bundle run my-job --refresh-all
        working-directory: .
        env:
          DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.SP_TOKEN }}
          DATABRICKS_BUNDLE_ENV: dev

Talvez você também queira acionar implantações de produção. O seguinte arquivo YAML do GitHub Actions pode existir no mesmo repositório que o arquivo anterior. Esse arquivo valida, implanta e executa o pacote especificado em um destino de produção chamado "prod", conforme definido em um arquivo de configuração de pacote.

YAML

# This workflow validates, deploys, and runs the specified bundle
# within a production target named "prod".
name: 'Production deployment'

# Ensure that only a single job or workflow using the same concurrency group
# runs at a time.
concurrency: 1

# Trigger this workflow whenever a pull request is pushed to the repo's
# main branch.
on:
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  deploy:
    name: 'Deploy bundle'
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      # Check out this repo, so that this workflow can access it.
      - uses: actions/checkout@v3

      # Download the Databricks CLI.
      # See https://github.com/databricks/setup-cli
      - uses: databricks/setup-cli@main

      # Deploy the bundle to the "prod" target as defined
      # in the bundle's settings file.
      - run: databricks bundle deploy
        working-directory: .
        env:
          DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.SP_TOKEN }}
          DATABRICKS_BUNDLE_ENV: prod

  # Validate, deploy, and then run the bundle.
  pipeline_update:
    name: 'Run pipeline update'
    runs-on: ubuntu-latest

    # Run the "deploy" job first.
    needs:
      - deploy

    steps:
      # Check out this repo, so that this workflow can access it.
      - uses: actions/checkout@v3

      # Use the downloaded Databricks CLI.
      - uses: databricks/setup-cli@main

      # Run the Databricks workflow named "my-job" as defined in the
      # bundle that was just deployed.
      - run: databricks bundle run my-job --refresh-all
        working-directory: .
        env:
          DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.SP_TOKEN }}
          DATABRICKS_BUNDLE_ENV: prod

execução a CI/CD fluxo de trabalho que constrói um JAR e implanta um bundle

Se o senhor tiver um ecossistema baseado em Java, seu GitHub Actions precisará criar e upload um JAR antes de implantar o pacote. O seguinte exemplo de arquivo GitHub Actions YAML aciona uma implementação que cria e carrega um JAR em um volume e, em seguida, valida e implanta o pacote em um destino de produção chamado "e", conforme definido no arquivo de configuração do pacote. Ele compila um JAR baseado em Java, mas as etapas de compilação de um projeto baseado em Scala são semelhantes.

Este exemplo exige que haja:

• Um arquivo de configuração do pacote na raiz do repositório, que é declarado explicitamente por meio da configuração do arquivo YAML do GitHub Actions working-directory: .
• Um DATABRICKS_TOKEN variável de ambiente que representa os tokens de acesso Databricks que estão associados ao Databricks workspace no qual este pacote está sendo implantado e executado.
• Um DATABRICKS_HOST variável de ambiente que representa o Databricks host workspace.

YAML

name: Build JAR and deploy with bundles

on:
  pull_request:
    branches:
      - main
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  build-test-upload:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout code
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Set up Java
        uses: actions/setup-java@v4
        with:
          java-version: '17' # Specify the Java version used by your project
          distribution: 'temurin' # Use a reliable JDK distribution

      - name: Cache Maven dependencies
        uses: actions/cache@v4
        with:
          path: ~/.m2/repository
          key: ${{ runner.os }}-maven-${{ hashFiles('**/pom.xml') }}
          restore-keys: |
            ${{ runner.os }}-maven-

      - name: Build and test JAR with Maven
        run: mvn clean verify # Use verify to ensure tests are run

      - name: Databricks CLI Setup
        uses: databricks/setup-cli@v0.9.0 # Pin to a specific version

      - name: Upload JAR to a volume
        env:
          DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.DATABRICKS_TOKEN }}
          DATABRICKS_HOST: ${{ secrets.DATABRICKS_HOST }} # Add host for clarity
        run: |
          databricks fs cp target/my-app-1.0.jar dbfs:/Volumes/artifacts/my-app-${{ github.sha }}.jar --overwrite

  validate:
    needs: build-test-upload
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout code
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Databricks CLI Setup
        uses: databricks/setup-cli@v0.9.0

      - name: Validate bundle
        env:
          DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.DATABRICKS_TOKEN }}
          DATABRICKS_HOST: ${{ secrets.DATABRICKS_HOST }}
        run: databricks bundle validate

  deploy:
    needs: validate
    if: github.event_name == 'push' && github.ref == 'refs/heads/main' # Only deploy on push to main
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout code
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Databricks CLI Setup
        uses: databricks/setup-cli@v0.9.0

      - name: Deploy bundle
        env:
          DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.DATABRICKS_TOKEN }}
          DATABRICKS_HOST: ${{ secrets.DATABRICKS_HOST }}
        run: databricks bundle deploy --target prod

Recurso adicional

• Início rápido para GitHub Actions
• Entendendo o GitHub Actions
• Sintaxe de fluxo de trabalho para GitHub Actions