executar um CI/CD fluxo de trabalho com um Databricks ativo Bundle e GitHub Actions

Este artigo descreve como executar um fluxo de trabalho de CI/CD (integração contínua/implantação contínua) em GitHub com GitHub Actions e um Databricks ativo Bundle . Veja o que são Databricks ativo Bundles?

O senhor pode usar o GitHub Actions juntamente com o Databricks CLI bundle comando para automatizar, personalizar e executar seu CI/CD fluxo de trabalho a partir de seus repositórios GitHub.

O senhor pode adicionar arquivos YAML do GitHub Actions, como os seguintes, ao diretório .github/workflows do seu repositório. O seguinte exemplo de arquivo GitHub Actions YAML valida, implanta e executa o trabalho especificado no pacote em um alvo de pré-produção chamado "qa", conforme definido em um arquivo de configuração do pacote. Este exemplo de arquivo YAML do GitHub Actions se baseia no seguinte:

Um arquivo de configuração do pacote na raiz do repositório, que é explicitamente declarado por meio da configuração do arquivo YAML do GitHub Actions working-directory: . (Essa configuração pode ser omitida se o arquivo de configuração do pacote já estiver na raiz do repositório). Esse arquivo de configuração do pacote define um fluxo de trabalho do Databricks chamado my-job e um destino chamado qa. Consulte Databricks ativo Bundle configuration.
Um segredo GitHub denominado SP_TOKEN, representando os tokens de acesso Databricks para uma Databricks entidade de serviço associada à Databricks workspace na qual esse 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 "qa".
name: 'QA 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 "qa" target as defined
      # in the bundle's settings file.
      - run: databricks bundle deploy
        working-directory: .
        env:
          DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.SP_TOKEN }}
          DATABRICKS_BUNDLE_ENV: qa

  # 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: qa

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. Este exemplo de arquivo YAML do GitHub Actions se baseia no seguinte:

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: . (Essa configuração pode ser omitida se o arquivo de configuração do pacote já estiver na raiz do repositório). Esse arquivo de configuração do pacote define um fluxo de trabalho do Databricks chamado my-job e um destino chamado prod. Consulte Databricks ativo Bundle configuration.
Um segredo GitHub denominado SP_TOKEN, representando os tokens de acesso Databricks para uma Databricks entidade de serviço associada à Databricks workspace na qual esse pacote está sendo implantado e executado. Consulte Segredos criptografados.

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

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