En la constante evolución del ecosistema de Azure Databricks, la gestión eficiente de recursos se vuelve esencial para aprovechar al máximo las capacidades de la plataforma. En este artículo, exploraremos en detalle el uso de Databricks Asset Bundles, también conocidos como "bundles", para validar, implementar y ejecutar recursos en Azure Databricks, centrándonos específicamente en la gestión de pipelines de Delta Live Tables.
Requisitos Previos
Antes de sumergirnos en la implementación de bundles, es crucial asegurarse de tener los siguientes elementos configurados en su entorno de desarrollo local y remoto:
- Databricks CLI versión 0.205 o superior.
- Habilitar archivos de espacio de trabajo remoto.
- Tener un token de acceso personal para autenticación.
Creación del Bundle
Paso 1: Configuración de la Autenticación
Primero, configuremos la autenticación entre la CLI de Databricks y su espacio de trabajo remoto. Utilice un token de acceso personal para establecer esta conexión.
databricks configureIngrese la URL de su espacio de trabajo y el token de acceso cuando se le solicite.
Paso 2: Creación del Bundle
Ahora, creemos un bundle utilizando la plantilla predeterminada de Azure Databricks para Python. Este bundle contendrá un notebook que define un pipeline de Delta Live Tables, filtrando datos de un conjunto original.
databricks bundle initSeleccione la plantilla predeterminada y especifique un nombre para el proyecto. Puede optar por incluir un cuaderno de ejemplo con código Delta Live Tables.
Paso 3: Exploración del Bundle
Acceda al directorio raíz del bundle y explore los archivos generados, prestando especial atención a:
databricks.yml: Configuración del bundle.resources/<nombre-proyecto>_job.ymlyresources/<nombre-proyecto>_pipeline.yml: Configuración del pipeline.src/dlt_pipeline.ipynb: Notebook que ejecuta el pipeline.
Paso 4: Validación del Archivo de Configuración del Bundle
Asegúrese de que la configuración del bundle sea válida ejecutando el siguiente comando:
databricks bundle validatePaso 5: Implementación del Proyecto Local en el Espacio de Trabajo Remoto
Despliegue el notebook local en el espacio de trabajo remoto utilizando el siguiente comando:
databricks bundle deploy -t devVerifique que el notebook se haya implementado correctamente en el espacio de trabajo.
Paso 6: Ejecución del Proyecto Desplegado
Ejecute el pipeline de Delta Live Tables en el espacio de trabajo remoto con el siguiente comando:
databricks bundle run -t dev <nombre-proyecto>_pipelinePaso 7: Limpieza
Para evitar residuos, elimine el notebook y el pipeline del espacio de trabajo remoto con el siguiente comando:
databricks bundle destroy -t devAl seguir estos pasos, ha logrado implementar y ejecutar eficientemente un pipeline de Delta Live Tables utilizando Databricks Asset Bundles en Azure Databricks. Este enfoque proporciona control y automatización, mejorando la gestión de recursos en su entorno de análisis de datos. ¡Optimice su experiencia con Azure Databricks hoy mismo!