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Perfis de configuração para a CLI do Databricks

Nota

Essas informações se aplicam às versões 0.205 e superiores da CLI do Databricks. A CLI do Databricks está em Visualização Pública.

O uso da CLI do Databricks está sujeito à Licença do Databricks e ao Aviso de Privacidade do Databricks, incluindo quaisquer disposições de Dados de Uso.

Este artigo descreve como usar a CLI do Databricks com perfis de configuração. Ele pressupõe que você já tenha instalado a CLI do Databricks e criado um arquivo de perfis de configuração do Databricks. Consulte Instalar ou atualizar a CLI do Databricks e os perfis de configuração do Azure Databricks.

Obter informações sobre perfis de configuração

Adicionar vários perfis de configuração ao arquivo .databrickscfg permite executar comandos rapidamente em diversos espaços de trabalho, especificando o nome do perfil de configuração de destino na opção --profile ou -p do comando. Se não for especificado, o perfil de configuração DEFAULT será usado.

Gorjeta

Você pode pressionar Tab após --profile ou -p para exibir uma lista de perfis de configuração disponíveis existentes para escolher.

Por exemplo, você pode ter um perfil de configuração nomeado DEV que faça referência a um espaço de trabalho do Azure Databricks que você usa para cargas de trabalho de desenvolvimento e um perfil PROD de configuração separado chamado que faça referência a um espaço de trabalho diferente do Azure Databricks que você usa para cargas de trabalho de produção.

Por padrão, a CLI do Databricks procura o .databrickscfg arquivo em sua ~ pasta (sua página inicial do usuário) no Unix, Linux ou macOS, ou sua %USERPROFILE% pasta (sua página inicial do usuário) no Windows. Para alterar o caminho padrão do arquivo .databrickscfg, defina a variável de ambiente DATABRICKS_CONFIG_FILE para um caminho diferente. Consulte campos específicos de .databrickscfg.

Para obter informações sobre um perfil de configuração existente, execute o comando auth env:

databricks auth env --profile <configuration-profile-name>

# Or:
databricks auth env --host <account-console-url>

# Or:
databricks auth env --host <workspace-url>

Por exemplo, aqui está a saída para um perfil configurado com a autenticação de token de acesso pessoal do Azure Databricks:

{
  "env": {
    "DATABRICKS_AUTH_TYPE": "pat",
    "DATABRICKS_CONFIG_PROFILE": "DEFAULT",
    "DATABRICKS_HOST": "https://dbc-a1b2345c-d6e7.cloud.databricks.com",
    "DATABRICKS_TOKEN": "dapi123..."
  }
}

Para obter informações sobre todos os perfis disponíveis, execute o comando auth profiles:

databricks auth profiles

Name                     Host                                            Valid
DEFAULT                  https://dbc-a1b2345c-d6e7.cloud.databricks.com  YES
Development              https://dbc-a1b2345c-d6e7.cloud.databricks.com  YES
Staging                  https://dbc-a1b2345c-d6e7.cloud.databricks.com  YES
Production               https://dbc-a1b2345c-d6e7.cloud.databricks.com  YES

A saída do comando não exibe nenhum token de auth profiles acesso. Para exibir um token de acesso, execute o comando anterior auth env .

Importante

A CLI do Databricks não funciona com um arquivo .netrc. Você pode ter um .netrc arquivo em seu ambiente para outros fins, mas a CLI do Databricks não usará esse .netrc arquivo.

Testar seus perfis de configuração

Para testar seus perfis de configuração e verificar se você configurou a autenticação corretamente, execute um comando que se conecte a um espaço de trabalho.

Se você não especificar um perfil, o perfil padrão será usado. Por exemplo, o comando a seguir lista as versões disponíveis do Databricks Runtime para o espaço de trabalho do Azure Databricks associado ao seu perfil DEFAULT.

Nota

Este comando pressupõe que você não tenha nenhuma variável de ambiente definida que tenha precedência sobre as configurações em seu perfil DEFAULT. Para obter mais informações, consulte Ordem de autenticação da avaliação.

databricks clusters spark-versions

Para verificar um perfil de configuração específico, forneça o nome do perfil usando o sinalizador -p.

databricks clusters spark-versions -p PROD
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