Desenvolva o pipeline Delta Live Tables com Databricks ativo Bundles

Databricks ativo Bundles, também conhecidos simplesmente como bundles, permitem que o senhor valide, implante e execute programaticamente Databricks recurso, como o pipeline Delta Live Tables. Veja o que são Databricks ativo Bundles?

Este artigo descreve como criar um pacote para gerenciar programaticamente o site pipeline. Veja o que é Delta Live Tables? O pacote é criado usando o Databricks ativo Bundles default bundle padrão para Python, que consiste em um Notebook emparelhado com a definição de um pipeline e um Job para executá-lo. Em seguida, o senhor valida, implanta e executa o pipeline implantado em seu Databricks workspace.

Dica

Se o senhor tiver um pipeline existente que foi criado usando a interface de usuário Databricks ou API e quiser transferi-lo para os pacotes, deverá defini-lo nos arquivos de configuração de um pacote. Databricks recomenda que o senhor crie primeiro um pacote usando os passos abaixo e, em seguida, valide se o pacote funciona. Em seguida, o senhor pode adicionar outras definições, o Notebook e outras fontes ao pacote. Consulte Adicionar uma definição de pipeline existente a um pacote.

Requisitos

Databricks CLI versão 0.218.0 ou acima. Para verificar a versão instalada do Databricks CLI, execute o comando databricks -v. Para instalar a CLI da Databricks, consulte Instalar ou atualizar a CLI da Databricks.
O site workspace remoto deve ter os arquivos workspace ativados. Consulte O que são arquivos de espaço de trabalho?

(Opcional) Instale um módulo Python para dar suporte ao desenvolvimento do pipeline local

A Databricks fornece um módulo Python para auxiliar o desenvolvimento local do código do pipeline do Delta Live Tables, fornecendo verificação de sintaxe, preenchimento automático e verificação de tipo de dados à medida que o usuário escreve o código em seu IDE.

O módulo Python para desenvolvimento local está disponível no PyPi. Para instalar o módulo, consulte o stub Python para Delta Live Tables.

Criar um pacote usando um padrão de projeto

Crie o pacote usando o padrão Databricks default bundle para Python. Esse padrão consiste em um Notebook que define um Delta Live Tables pipeline, que filtra os dados do dataset original. Para obter mais informações sobre o padrão bundle, consulte Databricks ativo Bundle project padrão.

Se você quiser criar um pacote do zero, consulte Criar um pacote manualmente.

o passo 1: Configurar a autenticação

Neste passo, o senhor configura a autenticação entre o Databricks CLI em sua máquina de desenvolvimento e o Databricks workspace. Este artigo pressupõe que o senhor deseja usar a autenticação OAuth user-to-machine (U2M) e um perfil de configuração Databricks correspondente denominado DEFAULT para autenticação.

Observação

A autenticação U2M é adequada para experimentar esses passos em tempo real. Para fluxo de trabalho totalmente automatizado, o site Databricks recomenda que o senhor use a autenticação máquina a máquina (M2M) OAuth. Consulte as instruções de configuração da autenticação M2M em Autenticação.

Use a CLI do Databricks para iniciar o gerenciamento de tokens OAuth localmente executando o seguinte comando para cada workspace de destino.

No comando a seguir, substitua <workspace-url> pelo URL da instância do seu workspace do Databricks, por exemplo https://dbc-a1b2345c-d6e7.cloud.databricks.com.
```
databricks auth login --host <workspace-url>
```
O site Databricks CLI solicita que o senhor salve as informações inseridas como um Databricks perfil de configuração. Pressione Enter para aceitar o nome de perfil sugerido ou insira o nome de um perfil novo ou existente. Qualquer perfil existente com o mesmo nome é substituído pelas informações que o senhor inseriu. O senhor pode usar perfis para alternar rapidamente o contexto de autenticação em vários espaços de trabalho.

Para obter uma lista de todos os perfis existentes, em um terminal ou prompt de comando separado, use a CLI do Databricks para executar o comando databricks auth profiles. Para visualizar as configurações existentes de um perfil específico, execute o comando databricks auth env --profile <profile-name>.
No navegador da web, conclua as instruções na tela para fazer log in no workspace do Databricks.
Para visualizar o valor atual do token OAuth de um perfil e o registro de data e hora de expiração do token, execute um dos seguintes comandos:
- databricks auth token --host <workspace-url>
- databricks auth token -p <profile-name>
- databricks auth token --host <workspace-url> -p <profile-name>
Se você tiver vários perfis com o mesmo valor --host, talvez seja necessário especificar as opções --host e -p juntas para ajudar a CLI do Databricks a encontrar as informações de token OAuth correspondentes corretas.

o passo 2: Criar o pacote

Inicialize um pacote usando o padrão default Python bundle project.

Use o terminal ou o prompt do comando para alternar para um diretório em seu computador de desenvolvimento local que conterá o pacote gerado pelo padrão.
Use o endereço Databricks CLI para executar o comando bundle init:
```
databricks bundle init
```
Para Template to use, deixe o valor default de default-python pressionando Enter.
Para Unique name for this project, deixe o valor default de my_project ou digite um valor diferente e pressione Enter. Isso determina o nome do diretório raiz desse pacote. Esse diretório raiz é criado dentro do seu diretório de trabalho atual.
Para Include a stub (sample) notebook, selecione no e pressione Enter. Isso instrui o site Databricks CLI a não adicionar um Notebook de amostra nesse momento, pois o Notebook de amostra associado a essa opção não contém o código Delta Live Tables.
Para Include a stub (sample) DLT pipeline, deixe o valor default de yes pressionando Enter. Isso instrui o Databricks CLI a adicionar um Notebook de amostra que contenha o código Delta Live Tables.
Para Include a stub (sample) Python package, selecione no e pressione Enter. Isso instrui a CLI da Databricks a não adicionar arquivos de amostra do pacote Python wheel ou instruções de compilação relacionadas ao seu pacote.

o passo 3: Explore o pacote

Para acessar view os arquivos gerados pelo padrão, vá para o diretório raiz do pacote recém-criado. Os arquivos de interesse particular incluem o seguinte:

databricks.yml: Esse arquivo especifica o nome programático do pacote, inclui uma referência à definição pipeline e especifica as configurações sobre o destino workspace.
resources/<project-name>_job.yml e resources/<project-name>_pipeline.yml: Esses arquivos definem o trabalho que contém uma tarefa pipeline refresh e as configurações do pipeline.
src/dlt_pipeline.ipynb: Esse arquivo é um Notebook que, quando executado, executa o pipeline.

Para personalizar o pipeline, os mapeamentos em uma declaração pipeline correspondem à carga útil da solicitação create pipeline operações, conforme definido em POST /api/2.0/pipeline na referência REST API , expressa no formato YAML.

o passo 4: Validar o arquivo de configuração do pacote do projeto

Neste passo, o senhor verifica se a configuração do pacote é válida.

No diretório raiz, use o endereço Databricks CLI para executar o comando bundle validate, como segue:
```
databricks bundle validate
```
Se um resumo da configuração do pacote for retornado, a validação foi bem-sucedida. Se algum erro for retornado, corrija os erros e repita este passo.

Se o senhor fizer alguma alteração no pacote após esse passo, deverá repetir esse passo para verificar se a configuração do pacote ainda é válida.

o passo 5: implantado o projeto local no remoto workspace

Neste passo, o senhor implantou o Notebook local no seu Databricks workspace remoto e criou o Delta Live Tables pipeline dentro do seu workspace.

Na raiz do pacote, use o endereço Databricks CLI para executar o comando bundle deploy da seguinte forma:
```
databricks bundle deploy -t dev
```
Verifique se o Notebook local foi implantado: Na barra lateral do workspace do Databricks, clique em workspace.
Clique na pasta Users > <your-username> > .bundle > <project-name> > dev > files > src. O Notebook deve estar nessa pasta.
Verifique se o site pipeline foi criado: Na barra lateral de seu site Databricks workspace , clique em Delta Live Tables.
Na seção Delta Live Tables tab clique em [dev <your-username>] <project-name>pipeline.

Se o senhor fizer alguma alteração no pacote após esse passo, deverá repetir os passos 4-5 para verificar se a configuração do pacote ainda é válida e, em seguida, reimplantar o projeto.

o passo 6: execução do projeto implantado

Neste passo, o senhor aciona a execução do Delta Live Tables pipeline em seu workspace a partir da linha de comando.

No diretório raiz, use o endereço Databricks CLI para executar o comando bundle run, como segue, substituindo <project-name> pelo nome do projeto do passo 2:
```
databricks bundle run -t dev <project-name>_pipeline
```
Copie o valor de Update URL que aparece no terminal e cole-o no navegador da Web para abrir o site Databricks workspace.
Em seu Databricks workspace, depois que o pipeline for concluído com êxito, clique em taxi_raw view e em filtered_taxis materialized view para ver os detalhes.

Se o senhor fizer alguma alteração no pacote após esse passo, deverá repetir os passos 4 a 6 para verificar se a configuração do pacote ainda é válida, reimplantar o projeto e executar o projeto reimplantado.

o passo 7: Limpeza

Neste passo, o senhor exclui o Notebook implantado e o pipeline do seu workspace.

No diretório raiz, use o endereço Databricks CLI para executar o comando bundle destroy, como segue:
```
databricks bundle destroy -t dev
```
Confirme a solicitação de exclusão do pipeline: Quando solicitado a destruir permanentemente o recurso, digite y e pressione Enter.
Confirme a solicitação de exclusão do Notebook: Quando solicitado a destruir permanentemente a pasta implantada anteriormente e todos os seus arquivos, digite y e pressione Enter.
Se o senhor também quiser excluir o pacote da máquina de desenvolvimento, poderá excluir o diretório local do passo 2.

Adicionar uma definição de pipeline existente a um pacote

O senhor pode usar uma definição de pipeline do Delta Live Tables existente como base para definir um novo pipeline em um arquivo de configuração de pacote. Para obter uma definição de pipeline existente, o senhor pode recuperá-la manualmente usando a interface do usuário ou pode gerá-la programaticamente usando a CLI do Databricks.

Obter uma definição de pipeline existente usando a interface do usuário

Para obter a representação YAML de uma definição existente de pipeline na interface do usuário Databricks workspace :

Na barra lateral do site Databricks workspace , clique em fluxo de trabalho.
Na seção Delta Live Tables tab clique no link pipeline's Name.
Ao lado do botão Desenvolvimento, clique no botão e, em seguida, clique em visualizar configurações YAML.
Copie o YAML da definição do pipeline na caixa de diálogo YAML das configurações do pipeline para a área de transferência local clicando no ícone de cópia.
Adicione o YAML que o senhor copiou ao arquivo databricks.yml do pacote ou crie um arquivo de configuração para o pipeline na pasta resources do projeto do pacote e faça referência a ele no arquivo databricks.yml. Ver recurso.
Faça o download e adicione todos os arquivos Python e o Notebook que são referenciados à fonte do projeto do pacote. Normalmente, os artefatos do pacote estão no diretório src em um pacote.

Dica

O senhor pode exportar um Notebook existente de um Databricks workspace para o formato .ipynb clicando em File > Export > IPython Notebook na interface do usuário do Databricks Notebook.

Depois de adicionar o Notebook, os arquivos Python e outros artefatos ao pacote, certifique-se de que a definição pipeline os referencie corretamente. Por exemplo, para um Notebook chamado hello.ipynb que está no diretório src/ do pacote:
```
resources:
  pipelines:
    hello-pipeline:
      name: hello-pipeline
      libraries:
        - notebook:
            path: ../src/hello.ipynb
```

Gerar uma definição de pipeline existente usando a CLI da Databricks

Para gerar programaticamente a configuração do pacote para um pipeline existente:

Recupere o ID do site pipeline existente no painel lateral de detalhes do pipeline para o site pipeline na interface do usuário ou use o comando Databricks CLI databricks pipelines list-pipelines.
executar o bundle generate pipeline Databricks CLI comando, definindo o pipeline ID:
```
databricks bundle generate pipeline --existing-pipeline-id 6565621249
```
Esse comando cria um arquivo de configuração de pacote para o site pipeline na pasta resources do pacote e downloads todos os artefatos referenciados na pasta src.

Dica

Se o senhor usar bundle deployment bind pela primeira vez para vincular um recurso em um pacote a um recurso no site workspace, o recurso no site workspace será atualizado com base na configuração definida no pacote ao qual está vinculado após o próximo bundle deploy. Para obter informações sobre bundle deployment bind, consulte Bind bundle recurso.