使用 Java API 调用和执行 Azure Databricks 脚本

本文介绍了如何通过外部 Java API 调用和执行 Azure Databricks 脚本。通过 Databricks CLI 和 Azure DevOps 的集成，您可以实现按需执行 Databricks 脚本，并将其集成到持续集成和交付流程中。本文将详细阐述如何配置和使用这些工具，并提供相关代码示例和注意事项，帮助您轻松实现自动化 Databricks 脚本执行。

通过 Databricks CLI 调用 Databricks 脚本

Databricks CLI 提供了一个易于使用的接口，允许您从命令行与 Azure Databricks 平台进行交互。您可以通过 Java API 调用 Databricks CLI 来执行 Databricks 脚本。

步骤 1: 安装 Databricks CLI

首先，您需要在您的环境中安装 Databricks CLI。您可以按照官方文档的说明进行安装：Databricks CLI

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步骤 2: 配置 Databricks CLI

安装完成后，您需要配置 Databricks CLI 以连接到您的 Azure Databricks 工作区。这通常涉及提供您的 Databricks 主机 URL 和访问令牌。您可以使用以下命令进行配置：

databricks configure

按照提示输入您的 Databricks 主机 URL 和访问令牌。

步骤 3: 使用 Java API 调用 Databricks CLI

现在，您可以使用 Java API 调用 Databricks CLI 来执行 Databricks 脚本。以下是一个示例代码片段：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;

public class DatabricksScriptExecutor {

    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 构建 Databricks CLI 命令
            String command = "databricks runs submit --json '{ \"job_id\": 123, \"notebook_task\": { \"notebook_path\": \"/Users/your_user/your_notebook\" } }'"; // 替换为您的实际job id和notebook path

            // 执行命令
            Process process = Runtime.getRuntime().exec(command);

            // 读取命令输出
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                System.out.println(line);
            }

            // 等待命令执行完成
            int exitCode = process.waitFor();
            System.out.println("Databricks CLI command executed with exit code: " + exitCode);

        } catch (IOException | InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

代码解释:

• Runtime.getRuntime().exec(command): 执行指定的命令行命令。
• BufferedReader: 用于读取命令的输出。
• process.waitFor(): 等待进程执行完成并获取退出代码。

注意事项:

• 请确保将 job_id 和 notebook_path 替换为您实际的 Databricks 作业 ID 和 Notebook 路径。
• 您可以根据需要调整命令字符串以传递其他参数给 Databricks CLI。
• 确保 Java 运行环境可以访问 Databricks CLI 的可执行文件。 如果Databricks CLI不在系统PATH中，需要提供完整的路径。

使用 Azure DevOps 集成 Databricks CLI

您还可以使用 Azure DevOps 将 Databricks CLI 集成到您的持续集成和交付流程中。这允许您自动化 Databricks 脚本的执行。

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查看详情

有关详细信息，请参阅以下文档：Continuous integration and delivery on Azure Databricks using Azure DevOps

步骤 1: 创建 Azure DevOps Pipeline

在 Azure DevOps 中创建一个新的 Pipeline。

步骤 2: 添加 Databricks CLI 任务

在 Pipeline 中添加一个任务来执行 Databricks CLI 命令。您可以使用 "Command Line" 任务或安装 Databricks 扩展来简化配置。

步骤 3: 配置任务

配置任务以执行 Databricks CLI 命令，例如：

databricks runs submit --json '{ "job_id": 123, "notebook_task": { "notebook_path": "/Users/your_user/your_notebook" } }'

步骤 4: 设置触发器

设置触发器以在代码更改或计划的时间执行 Pipeline。

总结

通过结合 Databricks CLI 和 Azure DevOps，您可以轻松地从外部 Java API 调用和执行 Azure Databricks 脚本，并将其集成到您的自动化流程中。 确保正确配置 Databricks CLI 和 Azure DevOps 连接，并根据您的具体需求调整代码示例和任务配置。 这样可以实现按需执行 Databricks 脚本，提高开发效率和自动化程度。

以上就是使用 Java API 调用和执行 Azure Databricks 脚本的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！