Databricks Asset Bundles のジョブにタスクを追加する

このページでは、 Databricksアセットバンドルでジョブタスクを定義する方法についての情報を提供します。ジョブタスクの詳細については、「 LakeFlowジョブでタスクを構成および編集する」を参照してください。

important

ジョブ git_source フィールドとタスク source フィールドを GIT に設定することは、ローカルの相対パスが Git リポジトリ内の同じコンテンツを指していない可能性があるため、バンドルには推奨されません。バンドルは、デプロイされたジョブがデプロイされた場所のローカルコピーと同じファイルを持つことを想定しています。

代わりに、リポジトリをローカルにクローンし、このリポジトリ内にバンドルプロジェクトを設定して、タスクのソースがワークスペースになるようにします。

タスクを構成する

ジョブ定義のtasksキーでバンドル内のジョブのタスクを定義します。利用可能なタスクタイプのタスク構成の例は、タスク設定セクションにあります。バンドル内のジョブの定義については、「ジョブ」を参照してください。

ヒント

Databricks CLI を使用して既存のジョブのリソース構成をすばやく生成するには、bundle generate job コマンドを使用できます。バンドル・コマンドを参照してください。

タスク値を設定するには、ほとんどのジョブタスクタイプにタスク固有の確保がありますが、タスクに渡されるジョブ課題を定義することもできます。動的値参照はジョブ実行に対してサポートされており、タスク間でジョブ実行に固有の値を渡すことができます。タスクタイプごとにタスク値を渡す方法の詳細については、「タスクタイプごとの詳細」を参照してください。

一般的なジョブタスク設定をターゲットワークスペースの設定で上書きすることもできます。「ターゲット設定で上書きする」を参照してください。

次の構成例では、2 つのノートブックタスクを含むジョブを定義し、最初のタスクから 2 番目のタスクにタスク値を渡します。

YAML
resources:
  jobs:
    pass_task_values_job:
      name: pass_task_values_job
      tasks:
        # Output task
        - task_key: output_value
          notebook_task:
            notebook_path: ../src/output_notebook.ipynb

        # Input task
        - task_key: input_value
          depends_on:
            - task_key: output_value
          notebook_task:
            notebook_path: ../src/input_notebook.ipynb
            base_parameters:
              received_message: '{{tasks.output_value.values.message}}'

output_notebook.ipynbには、 messageキーのタスク値を設定する次のコードが含まれています。

Python
# Databricks notebook source
# This first task sets a simple output value.

message = "Hello from the first task"

# Set the message to be used by other tasks
dbutils.jobs.taskValues.set(key="message", value=message)

print(f"Produced message: {message}")

input_notebook.ipynbは、タスクの構成で設定された問題received_messageの値を取得します。

Python
# This notebook receives the message as a parameter.

dbutils.widgets.text("received_message", "")
received_message = dbutils.widgets.get("received_message")

print(f"Received message: {received_message}")

タスク設定

このセクションには、各ジョブタスクタイプの設定と例が含まれています。

条件タスク

condition_task使用すると、if/else 条件ロジックを含むタスクをジョブに追加できます。タスクは、他のタスクの実行を制御するために使用できる条件を評価します。条件タスクはクラスターの実行を必要とせず、再試行や通知をサポートしません。if/else 条件タスクの詳細については、「If/else タスクを使用してジョブに分岐ロジックを追加する」を参照してください。

条件タスクでは次のキーを使用できます。対応する REST API オブジェクト定義については、 condition_task を参照してください。

Key	Type	説明
`left`	String	必須。条件の左オペランド。文字列値、ジョブ状態、または`{{job.repair_count}}`や`{{tasks.task_key.values.output}}`などの動的な値参照にすることができます。
`op`	String	必須。比較に使用する演算子。有効な値は、 `EQUAL_TO` 、 `NOT_EQUAL` 、 `GREATER_THAN` 、 `GREATER_THAN_OR_EQUAL` 、 `LESS_THAN` 、 `LESS_THAN_OR_EQUAL`です。
`right`	String	必須。条件の右オペランド。文字列値、ジョブ状態、または動的な値参照にすることができます。

例

次の例には、条件タスクとノートブックタスクが含まれており、ノートブックタスクはジョブの修復回数が 5 未満の場合にのみ実行されます。

YAML
resources:
  jobs:
    my-job:
      name: my-job
      tasks:
        - task_key: condition_task
          condition_task:
            op: LESS_THAN
            left: '{{job.repair_count}}'
            right: '5'
        - task_key: notebook_task
          depends_on:
            - task_key: condition_task
              outcome: 'true'
          notebook_task:
            notebook_path: ../src/notebook.ipynb

ダッシュボードタスク

このタスクを使用して、ダッシュボードを更新し、スナップショットをサブスクライバーに送信します。バンドル内のダッシュボードの詳細については、「ダッシュボード」を参照してください。

ダッシュボードタスクでは次のキーを使用できます。対応する REST API オブジェクト定義については、 dashboard_task を参照してください。

Key	Type	説明
`dashboard_id`	String	必須。更新するダッシュボードの識別子。ダッシュボードがすでに存在している必要があります。
`subscription`	マップ	ダッシュボードのスナップショットを送信するためのサブスクリプション構成。各サブスクリプションオブジェクトでは、ダッシュボードの更新が完了した後にスナップショットを送信する場所の宛先設定を指定できます。サブスクリプションを参照してください。
`warehouse_id`	String	スケジュールに対してダッシュボードを実行するためのウェアハウス ID。指定しない場合は、ダッシュボードのデフォルトのウェアハウスが使用されます。

例

次の例では、ダッシュボードタスクをジョブに追加します。ジョブが実行されると、指定した ID のダッシュボードが更新されます。

YAML
resources:
  jobs:
    my-dashboard-job:
      name: my-dashboard-job
      tasks:
        - task_key: my-dashboard-task
          dashboard_task:
            dashboard_id: 11111111-1111-1111-1111-111111111111

dbt タスク

このタスクを使用して、1 つ以上の dbt コマンドを実行します。dbtの詳細については、 dbt Cloudへの接続」を参照してください。

dbt タスクでは次のキーが使用できます。対応する REST API オブジェクト定義については、 dbt_task を参照してください。

Key	Type	説明
`catalog`	String	使用するカタログの名前。カタログ値は、 `warehouse_id`が指定されている場合にのみ指定できます。このフィールドには dbt-databricks >= 1.1.1 が必要です。
`commands`	Sequence	必須。順番に実行する dbt コマンドのリスト。各コマンドは完全な dbt コマンドである必要があります (例: `dbt deps` 、 `dbt seed` 、 `dbt run` 、 `dbt test` )。最大 10 個のコマンドを提供できます。
`profiles_directory`	String	dbt profiles.yml ファイルが含まれているディレクトリへのパス。`warehouse_id`が指定されていない場合にのみ指定できます。`warehouse_id`が指定されておらず、このフォルダーが設定されていない場合は、ルートディレクトリが使用されます。
`project_directory`	String	dbt プロジェクトを含むディレクトリへのパス。指定されていない場合は、リポジトリまたはワークスペースディレクトリのルートがデフォルトになります。Databricks ワークスペースに保存されているプロジェクトの場合、パスは絶対パスで、スラッシュで始まる必要があります。リモートリポジトリ内のプロジェクトの場合、パスは相対パスである必要があります。
`schema`	String	書き込むスキーマ。この問題は、 `warehouse_id`も指定されている場合にのみ使用されます。指定しない場合は、デフォルトのスキーマが使用されます。
`source`	String	dbt プロジェクトの場所の種類。有効な値は`WORKSPACE`と`GIT`です。`WORKSPACE`に設定すると、プロジェクトは Databricks ワークスペースから取得されます。`GIT`に設定すると、プロジェクトは`git_source`で定義された Git リポジトリから取得されます。空の場合、タスクは`git_source`が定義されている場合は`GIT`使用し、そうでない場合は`WORKSPACE`使用します。
`warehouse_id`	String	dbtコマンドの実行に使用するSQLウェアハウスのID。指定しない場合は、デフォルトのウェアハウスが使用されます。

例

次の例では、ジョブに dbt タスクを追加します。この dbt タスクは、指定された SQLウェアハウスを使用して、指定された dbt コマンドを実行します。

SQLウェアハウスの ID を取得するには、SQLウェアハウスの設定ページを開き、[ 概要 ] タブの [名前 ] フィールドでウェアハウスの名前の後に括弧で囲まれた ID をコピーします。

ヒント

Databricks Asset Bundles には、dbtタスクを持つジョブを定義する dbt-sql プロジェクトテンプレートと、デプロイされたdbtジョブのdbtプロファイルも含まれています。Databricks Asset Bundles テンプレートに関する情報については、「デフォルトバンドルテンプレート」を参照してください。

YAML
resources:
  jobs:
    my-dbt-job:
      name: my-dbt-job
      tasks:
        - task_key: my-dbt-task
          dbt_task:
            commands:
              - 'dbt deps'
              - 'dbt seed'
              - 'dbt run'
            project_directory: /Users/someone@example.com/Testing
            warehouse_id: 1a111111a1111aa1
          libraries:
            - pypi:
                package: 'dbt-databricks>=1.0.0,<2.0.0'

各タスクについて

この for_each_task を使用すると、for each ループを持つタスクをジョブに追加できます。タスクは、指定されたすべての入力に対してネストされたタスクを実行します。 for_each_taskの詳細については、「For each タスクを使用してループ内の別のタスクを実行する」を参照してください。

for_each_taskには次のキーが使用できます。対応する REST API オブジェクト定義については、 for_each_task を参照してください。

Key	Type	説明
`concurrency`	Integer	同時に実行できるタスク反復の最大数。指定しない場合は、クラスターとワークスペースの制限に従って、すべての反復が並列で実行される可能性があります。
`inputs`	String	必須。ループの入力データ。これは、 JSON文字列または配列への参照である可能性があります。配列内の各要素は、ネストされたタスクの 1 回の反復に渡されます。
`task`	マップ	必須。各入力に対して実行するネストされたタスク定義。このオブジェクトには、 `task_key`とタスクタイプ ( `notebook_task` 、 `python_wheel_task`など) を含む完全なタスク仕様が含まれています。

例

次の例では、ジョブに for_each_task を追加し、ジョブは別のタスクの値をループして処理します。

YAML
resources:
  jobs:
    my_job:
      name: my_job
      tasks:
        - task_key: generate_countries_list
          notebook_task:
            notebook_path: ../src/generate_countries_list.ipnyb
        - task_key: process_countries
          depends_on:
            - task_key: generate_countries_list
          for_each_task:
            inputs: '{{tasks.generate_countries_list.values.countries}}'
            task:
              task_key: process_countries_iteration
              notebook_task:
                notebook_path: ../src/process_countries_notebook.ipnyb

JAR タスク

このタスクを使用して JAR を実行します。ローカルのJARライブラリ、またはワークスペース、 Unity Catalogボリューム、または外部のクラウドストレージの場所にある JAR ライブラリを参照できます。 JAR ファイル (Java または Scala)を参照してください。

ScalaJARUnity Catalog標準アクセスモードで対応クラスターでファイルをコンパイルしてデプロイする方法の詳細については、「クラスターでの ScalaJAR のデプロイUnity Catalog 」を参照してください。

JAR タスクでは次のキーを使用できます。対応する REST API オブジェクト定義については、 jar_task を参照してください。

Key	Type	説明
`jar_uri`	String	非推奨。実行する JAR の URI。DBFS およびクラウドストレージパスがサポートされています。このフィールドは非推奨なので使用しないでください。代わりに、 `libraries`フィールドを使用して JAR 依存関係を指定します。
`main_class_name`	String	必須。実行されるメインメソッドを含むクラスの完全な名前。このクラスは、ライブラリとして提供される JAR に含まれている必要があります。コードでは、Spark コンテキストを取得するために`SparkContext.getOrCreate`使用する必要があります。そうしないと、ジョブの実行は失敗します。
`parameters`	Sequence	メインメソッドに渡されるパラメーター。タスクの問題変数を使用して、ジョブ実行に関する情報を含む変数を設定します。

例

次の例では、ジョブに JAR タスクを追加します。JAR のパスはボリュームの場所です。

YAML
resources:
  jobs:
    my-jar-job:
      name: my-jar-job
      tasks:
        - task_key: my-jar-task
          spark_jar_task:
            main_class_name: org.example.com.Main
          libraries:
            - jar: /Volumes/main/default/my-volume/my-project-0.1.0-SNAPSHOT.jar

ノートブックタスク

このタスクを使用して、ノートブックを実行します。ジョブのノートブック・タスクを参照してください。

ノートブックタスクでは次のキーを使用できます。対応する REST API オブジェクト定義については、 notebook_task を参照してください。

Key	Type	説明
`base_parameters`	マップ	このジョブの各実行に使用するベースの案。問題を指定してジョブまたは実行-now を呼び出すことによって実行が開始された場合、2 つの問題マップがマージされます。 `base_parameters`と`run-now`に同じキーが指定されている場合は、 `run-now`の値が使用されます。タスクの問題変数を使用して、ジョブ実行に関する情報を含む変数を設定します。ジョブの`base_parameters`または`run-now`オーバーライドで指定されていない問題をノートブックが受け取った場合は、ノートブックからの確実な値が使用されます。 `dbutils.widgets.get`を使用してノートブック内のこれらの問題を取得します。
`notebook_path`	String	必須。Databricks ワークスペースまたはリモートリポジトリ内のノートブックのパス (例`/Users/user.name@databricks.com/notebook_to_run` 。Databricks ワークスペースに保存されているノートブックの場合、パスは絶対パスで、スラッシュで始まる必要があります。リモートリポジトリに保存されているノートブックの場合、パスは相対パスである必要があります。
`source`	String	ノートブックの場所の種類。有効な値は`WORKSPACE`と`GIT`です。`WORKSPACE`に設定すると、ノートブックはローカルの Databricks ワークスペースから取得されます。`GIT`に設定すると、ノートブックは`git_source`で定義された Git リポジトリから取得されます。値が空の場合、タスクは`git_source`が定義されている場合は`GIT`使用し、そうでない場合は`WORKSPACE`使用します。
`warehouse_id`	String	ノートブックを実行するウェアハウスの ID。従来のSQLウェアハウスはサポートされていません。代わりにサーバーレスまたはプロSQLウェアハウスを使用してください。 SQLウェアハウスはSQLセルのみをサポートしていることに注意してください。ノートブックに SQL 以外のセルが含まれている場合、実行は失敗するため、セル内でPython (またはその他) を使用する必要がある場合は、サーバレスを使用してください。

例

次の例では、ノートブックタスクをジョブに追加し、 my_job_run_idという名前のジョブパラメーターを設定します。デプロイするノートブックのパスは、このタスクが宣言されている構成ファイルを基準にしています。タスクは、Databricks ワークスペース内のデプロイされた場所からノートブックを取得します。

YAML
resources:
  jobs:
    my-notebook-job:
      name: my-notebook-job
      tasks:
        - task_key: my-notebook-task
          notebook_task:
            notebook_path: ./my-notebook.ipynb
      parameters:
        - name: my_job_run_id
          default: '{{job.run_id}}'

パイプラインタスク

このタスクを使用して、パイプラインを実行します。Lakeflow 宣言型パイプラインを参照してください。

パイプラインタスクでは次のキーを使用できます。対応する REST API オブジェクト定義については、 pipeline_task を参照してください。

Key	Type	説明
`full_refresh`	Boolean	true の場合、パイプラインの完全な更新がトリガーされ、パイプライン内のすべてのデータセットが完全に再計算されます。false または省略された場合は、増分データのみが処理されます。詳細については、「パイプライン更新セマンティクス」を参照してください。
`pipeline_id`	String	必須。実行するパイプラインの ID。パイプラインがすでに存在している必要があります。

例

次の例では、パイプラインタスクをジョブに追加します。このタスクは、指定されたパイプラインを実行します。

ヒント

パイプラインの ID を取得するには、ワークスペースでパイプラインを開き、パイプラインの設定ページの [パイプラインの詳細 ] タブで [パイプライン ID ] の値をコピーします。

YAML
resources:
  jobs:
    my-pipeline-job:
      name: my-pipeline-job
      tasks:
        - task_key: my-pipeline-task
          pipeline_task:
            pipeline_id: 11111111-1111-1111-1111-111111111111

Power BIタスク

備考

プレビュー

Power BI タスクタイプはパブリックプレビュー段階です。

このタスクを使用して、Power BI セマンティックモデル (旧称データセット) の更新をトリガーします。

Power BI タスクでは次のキーを使用できます。対応する REST API オブジェクト定義については、 power_bi_task を参照してください。

Key	Type	説明
`connection_resource_name`	String	必須。DatabricksからPower BIに認証するためのUnity Catalog接続の名前。
`power_bi_model`	String	必須。更新する Power BI セマンティックモデル (データセット) の名前。
`refresh_after_update`	Boolean	更新が完了した後に Power BI セマンティックモデルを更新するかどうか。デフォルトは false です。
`tables`	Sequence	Power BI にエクスポートするテーブル（それぞれマップとして）のリスト。テーブルを参照してください。
`warehouse_id`	String	Power BIデータソースとして使用するSQLウェアハウスの ID。

例

次の例では、接続、更新する Power BI モデル、エクスポートする Databricks テーブルを指定する Power BI タスクを定義します。

YAML
resources:
  jobs:
    my_job:
      name: my_job
      tasks:
        - task_key: power_bi_task
          power_bi_task:
            connection_resource_name: 'connection_name'
            power_bi_model:
              workspace_name: 'workspace_name'
              model_name: 'model_name'
              storage_mode: 'DIRECT_QUERY'
              authentication_method: 'OAUTH'
              overwrite_existing: false
            refresh_after_update: false
            tables:
              - catalog: 'main'
                schema: 'tpch'
                name: 'customers'
                storage_mode: 'DIRECT_QUERY'
            warehouse_id: '1a111111a1111aa1'

Python スクリプトタスク

このタスクを使用して、Python ファイルを実行します。

Python スクリプトタスクでは次のキーを使用できます。対応する REST API オブジェクト定義については、 python_task を参照してください。

Key	Type	説明
`parameters`	Sequence	Pythonファイルに渡す課題。タスクの問題変数を使用して、ジョブ実行に関する情報を含む変数を設定します。
`python_file`	String	必須。実行する Python ファイルの URI (例`/Users/someone@example.com/my-script.py` 。Databricks ワークスペースに保存されている Python ファイルの場合、パスは絶対パスで、/ で始まる必要があります。リモートリポジトリに保存されているファイルの場合、パスは相対パスである必要があります。このフィールドは、変数などの動的な値参照をサポートしていません。
`source`	String	Python ファイルの場所の種類。有効な値は`WORKSPACE`と`GIT`です。`WORKSPACE`に設定すると、ファイルはローカルの Databricks ワークスペースから取得されます。`GIT`に設定すると、ファイルは`git_source`で定義された Git リポジトリから取得されます。値が空の場合、タスクは`git_source`が定義されている場合は`GIT`使用し、そうでない場合は`WORKSPACE`使用します。

例

次の例では、Python スクリプトタスクをジョブに追加します。デプロイする Python ファイルのパスは、このタスクが宣言されている構成ファイルを基準にしています。タスクは、Databricks ワークスペース内のデプロイされた場所から Python ファイルを取得します。

YAML
resources:
  jobs:
    my-python-script-job:
      name: my-python-script-job

      tasks:
        - task_key: my-python-script-task
          spark_python_task:
            python_file: ./my-script.py

Python wheel タスク

このタスクを使用して、 Python wheelを実行します。 Databricksアセットバンドルを使用してPython wheelファイルを作成する」を参照してください。

Python wheelタスクでは次のキーが使用できます。対応する REST API オブジェクト定義については、 python_wheel_task を参照してください。

Key	Type	説明
`entry_point`	String	必須。実行する名前付きエントリポイント: 関数またはクラス。パッケージのメタデータに存在しない場合は、 `$packageName.$entryPoint()`を使用してパッケージから直接関数を実行します。
`named_parameters`	マップ	Python wheelタスクに渡す名前付きの引数。キーワード引数とも呼ばれます。名前付きは、文字列キーと文字列値を持つキーと値のペアです。 `parameters`と`named_parameters`の両方を指定することはできません。`named_parameters`が指定されている場合、 `parameters`はエントリポイント関数にキーワード引数として渡されます。
`package_name`	String	必須。実行する Python パッケージの名前。すべての依存関係を環境にインストールする必要があります。パッケージの依存関係はチェックもインストールもされません。
`parameters`	Sequence	Python wheelタスクに渡す課題。位置引数とも呼ばれます。それぞれの疑問は文字列です。指定する場合は、 `named_parameters`を指定しないでください。

例

次の例では、Python wheel タスクをジョブに追加します。デプロイする Python wheel ファイルのパスは、このタスクが宣言されている構成ファイルを基準にしています。「Databricks Asset Bundles ライブラリの依存関係」を参照してください。

YAML
resources:
  jobs:
    my-python-wheel-job:
      name: my-python-wheel-job
      tasks:
        - task_key: my-python-wheel-task
          python_wheel_task:
            entry_point: run
            package_name: my_package
          libraries:
            - whl: ./my_package/dist/my_package-*.whl

ジョブタスクの実行

このタスクを使用して、別のジョブを実行します。

実行ジョブタスクでは次のキーが使用できます。対応する REST API オブジェクト定義については、 run_job_task を参照してください。

Key	Type	説明
`job_id`	Integer	必須。実行するジョブの ID。ジョブはワークスペース内にすでに存在している必要があります。
`job_parameters`	マップ	実行中のジョブに渡すジョブレベルの問題。これらの課題には、ジョブのタスク内でアクセスできます。
`pipeline_params`	マップ	パイプラインタスクのパラメーター。実行中のジョブにパイプラインタスクが含まれている場合にのみ使用されます。パイプラインの完全な更新をトリガーするには、 `full_refresh`を含めることができます。

例

次の例は、最初のジョブを実行する 2 番目のジョブの実行ジョブタスクを含んでいます。

この例では、置換を使用して、実行するジョブの ID を取得します。UI からジョブの ID を取得するには、ワークスペースでジョブを開き、ジョブの設定ページの [ジョブの詳細 ] タブの [ジョブ ID ] の値から ID をコピーします。

YAML
resources:
  jobs:
    my-first-job:
      name: my-first-job
      tasks:
        - task_key: my-first-job-task
          new_cluster:
            spark_version: '13.3.x-scala2.12'
            node_type_id: 'i3.xlarge'
            num_workers: 2
          notebook_task:
            notebook_path: ./src/test.py
    my_second_job:
      name: my-second-job
      tasks:
        - task_key: my-second-job-task
          run_job_task:
            job_id: ${resources.jobs.my-first-job.id}

SQLタスク

このタスクを使用して、SQL ファイル、クエリ、またはアラートを実行します。

SQL タスクでは次のキーを使用できます。対応する REST API オブジェクト定義については、 sql_task を参照してください。

Key	Type	説明
`alert`	マップ	SQL アラートを実行するための構成。内容: `alert_id` (文字列): 必須。実行する SQL アラートの正規識別子。 `pause_subscriptions` ( Boolean ): アラートのサブスクリプションを停止するかどうか。 `subscriptions` (シーケンス): サブスクリプション設定のリスト。
`dashboard`	マップ	SQL ダッシュボードを更新するための構成。内容: `dashboard_id` (文字列): 必須。更新する SQL ダッシュボードの正規識別子。 `custom_subject` (文字列): ダッシュボード購読者に送信される電子メールのカスタム件名。 `pause_subscriptions` ( Boolean ): ダッシュボードのサブスクリプションを停止するかどうか。 `subscriptions` (シーケンス): サブスクリプション設定のリスト。
`file`	マップ	SQL ファイルを実行するための構成。内容: `path` (文字列): 必須。ワークスペースまたはリモートリポジトリ内の SQL ファイルのパス。Databricks ワークスペースに保存されているファイルの場合、パスは絶対パスで、スラッシュで始まる必要があります。リモートリポジトリに保存されているファイルの場合、パスは相対パスである必要があります。 `source` (文字列): SQL ファイルの場所の種類。有効な値は`WORKSPACE`と`GIT`です。
`parameters`	マップ	このタスクの各実行に使用されます。 SQLクエリとファイルは、構文`{{parameter_key}}`を使用してこれらを参照することでこれらを使用できます。タスクの問題変数を使用して、ジョブ実行に関する情報を含む変数を設定します。
`query`	マップ	SQL クエリを実行するための構成。内容: `query_id` (文字列): 必須。実行する SQL クエリの正規識別子。
`warehouse_id`	String	必須。SQLタスクの実行に使用するSQLウェアハウスのID。 SQLウェアハウスはすでに存在している必要があります。

例

ヒント

次の例では、SQL ファイル・タスクをジョブに追加します。この SQL ファイルタスクは、指定された SQLウェアハウスを使用して、指定された SQL ファイルを実行します。

YAML
resources:
  jobs:
    my-sql-file-job:
      name: my-sql-file-job
      tasks:
        - task_key: my-sql-file-task
          sql_task:
            file:
              path: /Users/someone@example.com/hello-world.sql
              source: WORKSPACE
            warehouse_id: 1a111111a1111aa1

次の例では、ジョブに SQL アラートタスクを追加します。このSQLアラートタスクは、指定されたSQLウェアハウスを使用して、指定されたSQLアラートを更新します。

YAML
resources:
  jobs:
    my-sql-file-job:
      name: my-sql-alert-job
      tasks:
        - task_key: my-sql-alert-task
          sql_task:
            warehouse_id: 1a111111a1111aa1
            alert:
              alert_id: 11111111-1111-1111-1111-111111111111

次の例では、ジョブに SQL クエリタスクを追加します。このSQLクエリタスクは、指定されたSQLウェアハウスを使用して、指定されたSQLクエリを実行します。

YAML
resources:
  jobs:
    my-sql-query-job:
      name: my-sql-query-job
      tasks:
        - task_key: my-sql-query-task
          sql_task:
            warehouse_id: 1a111111a1111aa1
            query:
              query_id: 11111111-1111-1111-1111-111111111111

その他のタスク設定

次のタスク設定を使用すると、すべてのタスクの動作を構成できます。対応する REST API オブジェクト定義については、タスクを参照してください。

Key	Type	説明
`compute_key`	String	このタスクに使用するコンピュートリソースのキー。指定する場合、 `new_cluster` 、 `existing_cluster_id` 、および`job_cluster_key`指定できません。
`depends_on`	Sequence	タスク依存関係のオプションのリスト。各アイテムには次のものが含まれています: `task_key` (文字列): 必須。このタスクが依存するタスクのキー。 `outcome` (文字列): `condition_task`に対してのみ指定できます。指定すると、条件が指定された結果 ( `true`または`false`いずれか) に評価される場合にのみ依存タスクが実行されます。
`description`	String	タスクのオプションの説明。
`disable_auto_optimization`	Boolean	このタスクの自動最適化を無効にするかどうか。true の場合、適応クエリ実行などの自動最適化は無効になります。
`email_notifications`	マップ	実行が開始、完了、または失敗したときに通知する電子メールアドレスのオプションのセット。各アイテムには次のものが含まれています: `on_start` (シーケンス): 実行開始時に通知するメールアドレスのリスト。 `on_success` (シーケンス): 実行が正常に完了したときに通知する電子メールアドレスのリスト。 `on_failure` (シーケンス): 実行が失敗したときに通知する電子メールアドレスのリスト。 `on_duration_warning_threshold_exceeded` (シーケンス): 実行期間がしきい値を超えた場合に通知する電子メールアドレスのリスト。 `on_streaming_backlog_suceeded` (シーケンス): ストリームのストリーミングバックログしきい値を超えたときに通知する電子メールアドレスのリスト。
`environment_key`	String	ジョブの`environments`構成で定義された環境のキー。環境固有の設定を指定するために使用されます。このフィールドは、サーバレスコンピュートを使用する場合、 Pythonスクリプト、 Python wheel 、およびdbtタスクに必要です。
`existing_cluster_id`	String	このタスクのすべての実行に使用される既存のクラスターの ID。
`health`	マップ	このタスクのヘルスモニタリングのオプションの仕様。評価するヘルスルールのリストである`rules`キーが含まれます。
`job_cluster_key`	String	ジョブの`job_clusters`構成で定義されたジョブクラスターのキー。
`libraries`	Sequence	タスクを実行するクラスターにインストールされるライブラリのオプションのリスト。各ライブラリは、 `jar` 、 `egg` 、 `whl` 、 `pypi` 、 `maven` 、 `cran` 、 `requirements`などのキーを持つマップとして指定されます。
`max_retries`	Integer	タスクが失敗した場合に再試行する最大回数（オプション）。指定しない場合、タスクは再試行されません。
`min_retry_interval_millis`	Integer	失敗した実行の開始と後続の再試行実行の間のオプションの最小間隔（ミリ秒単位）。指定しない場合、デフォルトは 0 (即時再試行) です。
`new_cluster`	マップ	このタスクの実行ごとに作成される新しいクラスターの仕様。クラスターを参照してください。
`notification_settings`	マップ	このタスクのオプションの通知設定。各アイテムには次のものが含まれています: `no_alert_for_skipped_runs` ( Boolean ): true の場合、スキップされた実行の通知を送信しません。 `no_alert_for_canceled_runs` ( Boolean ): true の場合、キャンセルされた実行の通知を送信しません。 `alert_on_last_attempt` ( Boolean ): true の場合、最後の再試行時にのみ通知を送信します。
`retry_on_timeout`	Boolean	タイムアウト時にタスクを再試行するかどうかを指定するオプションのポリシー。指定されていない場合はデフォルトで false になります。
`run_if`	String	タスクを実行する条件を示すオプションの値。有効な値は次のとおりです。 `ALL_SUCCESS` (デフォルト): すべての依存関係が成功した場合に実行します。 `AT_LEAST_ONE_SUCCESS`: 少なくとも 1 つの依存関係が成功した場合に実行します。 `NONE_FAILED`: 依存関係が失敗していない場合に実行します。 `ALL_DONE`: 結果に関係なく、すべての依存関係が完了したときに実行します。 `AT_LEAST_ONE_FAILED`: 少なくとも 1 つの依存関係が失敗した場合に実行します。 `ALL_FAILED`: すべての依存関係が失敗した場合に実行します。
`task_key`	String	必須。タスクの一意の名前。このフィールドは、 `depends_on`フィールドを使用して他のタスクからこのタスクを参照するために使用されます。
`timeout_seconds`	Integer	このタスクの実行ごとに適用されるオプションのタイムアウト。値が 0 の場合、タイムアウトはありません。設定されていない場合は、クラスター構成のデフォルトのタイムアウトが使用されます。
`webhook_notifications`	マップ	実行が開始、完了、または失敗したときに通知するシステム宛先のオプションセット。各アイテムには次のものが含まれています: `on_start` (シーケンス): 実行開始時の通知先のリスト。 `on_success` (シーケンス): 実行が完了したときの通知先のリスト。 `on_failure` (シーケンス): 実行が失敗した場合の通知先のリスト。 `on_duration_warning_threshold_exceeded` (シーケンス): 実行時間がしきい値を超えた場合の通知先のリスト。 `on_streaming_backlog_suceeded` (シーケンス): ストリームのストリーミングバックログしきい値を超えたときに通知する電子メールアドレスのリスト。

タスクを構成する​

タスク設定​

条件タスク​

例​

ダッシュボード タスク​

例​

dbt タスク​

例​

各タスクについて​

例​

JAR タスク​

例​

ノートブック タスク​

例​

パイプライン タスク​

例​

Power BIタスク​

例​

Python スクリプト タスク​

例​

Python wheel タスク​

例​

ジョブタスクの実行​

例​

SQLタスク​

例​

その他のタスク設定​