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在 Databricks 上开发、部署和运维…

通过 DABs、Python SDK 或 CLI 在 Databricks 上创建、部署和运行 Lakeflow Jobs。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

在 Databricks 上开发、部署和特定

解决思路

  1. 先使用父技能 `databricks-core` 获取 CLI 基础、认证、profile 选择和数据探索命令。
  2. 配置任务类型时查看 `references/task-types.md`，覆盖 notebook、Python、SQL、dbt、pipeline、JAR、run_job、for_each。
  3. 配置触发器和调度时查看 `references/triggers-schedules.md`，覆盖 cron、periodic、file arrival、table update、continuous。
  4. 配置通知、健康规则、重试、超时、队列时查看 `references/notifications-monitoring.md`。
  5. 需要完整示例时查看 `references/examples.md`，覆盖 ETL、warehouse refresh、event-driven、ML training、multi-env、streaming、cross-job。
  6. 用 `databricks bundle init default-python --config-file <(echo '{"project_name": "my_job", "include_job": "yes", "include_pipeline": "no", "include_python": "yes", "serverless": "yes"}') --profile <PROFILE> < /dev/null` 非交互式脚手架新 Job 项目，生成到 `<project_name>/` 目录。
  7. 在 `project_name` 中只使用字母、数字和下划线。
  8. 脚手架后在项目目录创建 `CLAUDE.md` 和 `AGENTS.md`，写入项目指导：项目使用 Declarative Automation Bundles（原 Databricks Asset Bundles）部署；安装 Databricks CLI >= v0.288.0 的命令为 macOS `brew tap databricks/tap && brew install databricks`、Linux `curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/databricks/setup-cli/main/install.sh | sh`、Windows `winget install Databricks.DatabricksCLI`；用 `databricks -v` 验证；AI agent 阅读 `databricks-core` 和 `databricks-jobs` 技能；若技能不可用运行 `databricks aitools install`。
  9. 按项目结构组织：`databricks.yml` 为 Bundle 配置，`resources/my_job.job.yml` 为 Job 定义，`src/my_notebook.ipynb` 为 notebook 任务，`src/my_module/` 为 Python wheel 包，`tests/test_main.py` 为测试，`pyproject.toml` 为 Python 项目配置。
  10. 推荐用 Asset Bundles (DABs) 定义 Job：在 `resources/jobs.yml` 的 `resources.jobs` 下设置 `name` 和 `tasks`，任务使用 `notebook_task.notebook_path` 指向 `../src/notebooks/extract.py`。
  11. 用 Python SDK 创建 Job：导入 `WorkspaceClient`、`Task`、`NotebookTask`、`Source`；创建 `w = WorkspaceClient()`；调用 `w.jobs.create(name="my-etl-job", tasks=[Task(task_key="extract", notebook_task=NotebookTask(notebook_path="/Workspace/Shared/etl/extract", source=Source.WORKSPACE))])`；打印 `job.job_id`。
  12. 用 CLI 创建 Job：运行 `databricks jobs create --json '{"name": "my-etl-job", "tasks": [{"task_key": "extract", "notebook_task": {"notebook_path": "/Workspace/Shared/etl/extract", "source": "WORKSPACE"}}]}'`。
  13. 配置多任务 DAG：为每个任务设置 `task_key`，用 `depends_on` 引用上游 `task_key`，按 extract→transform→load 编排。
  14. 用 `run_if` 控制任务条件：`ALL_SUCCESS`（默认）在所有依赖成功时运行，`ALL_DONE` 在所有依赖完成时运行，`AT_LEAST_ONE_SUCCESS` 在至少一个依赖成功时运行，`NONE_FAILED` 在没有依赖失败时运行，`ALL_FAILED` 在所有依赖失败时运行，`AT_LEAST_ONE_FAILED` 在至少一个依赖失败时运行。
  15. 任务类型 `notebook_task`：运行 notebooks。
  16. 任务类型 `spark_python_task`：运行 Python scripts。
  17. 任务类型 `python_wheel_task`：运行 Python wheels。
  18. 任务类型 `sql_task`：运行 SQL queries/files/dashboards/alerts。
  19. 任务类型 `dbt_task`：运行 dbt projects。
  20. 任务类型 `pipeline_task`：触发 SDP（原 DLT）pipelines。
  21. 任务类型 `spark_jar_task`：运行 Spark JARs。
  22. 任务类型 `run_job_task`：触发其他 jobs。
  23. 任务类型 `for_each_task`：循环遍历输入。
  24. 触发器 `schedule`：用于 cron-based scheduling。
  25. 触发器 `trigger.periodic`：用于 interval-based。
  26. 触发器 `trigger.file_arrival`：用于 file arrival events。
  27. 触发器 `trigger.table_update`：用于 Unity Catalog table change events。
  28. 触发器 `continuous`：用于 always-running jobs。
  29. 计算配置推荐定义可复用 `job_clusters`，用 `job_cluster_key` 在任务间共享，并设置 `spark_version`、`node_type_id`、`num_workers`、`spark_conf`（如 `spark.speculation: true`）。
  30. Autoscaling 集群：在 `new_cluster` 中设置 `autoscale.min_workers` 和 `autoscale.max_workers`。
  31. Existing Cluster：在任务中设置 `existing_cluster_id`。
  32. Serverless Compute：notebook 和 Python 任务省略 cluster 配置以使用 serverless。
  33. Job Parameters：在 job 级 `parameters` 定义 `name`/`default`，会传给所有任务；可使用 `{{start_date}}` 等动态值引用。
  34. 在 notebooks 中通过 `dbutils.widgets.get("env")` 和 `dbutils.widgets.get("date")` 访问参数。
  35. 向特定任务传参：在任务 `notebook_task.base_parameters` 中设置 `env: "{{job.parameters.env}}"` 和 `custom_param: "value"`。
  36. Python SDK 列出 jobs：`jobs = w.jobs.list()`。
  37. Python SDK 获取 job 详情：`job = w.jobs.get(job_id=12345)`。
  38. Python SDK 立即运行 job：`run = w.jobs.run_now(job_id=12345)`。
  39. Python SDK 带参运行 job：`run = w.jobs.run_now(job_id=12345, job_parameters={"env": "prod", "date": "2024-01-15"})`。
  40. Python SDK 取消运行：`w.jobs.cancel_run(run_id=run.run_id)`。
  41. Python SDK 删除 job：`w.jobs.delete(job_id=12345)`。
  42. CLI 列出 jobs：`databricks jobs list`。
  43. CLI 获取 job 详情：`databricks jobs get 12345`。
  44. CLI 运行 job：`databricks jobs run-now 12345`。
  45. CLI 带参运行 job：`databricks jobs run-now --json '{"job_id": 12345, "job_parameters": {"env": "prod"}}'`。
  46. CLI 取消运行：`databricks jobs cancel-run 67890`。
  47. CLI 删除 job：`databricks jobs delete 12345`。
  48. Asset Bundle 验证配置：`databricks bundle validate --profile <profile>`。
  49. Asset Bundle 部署到目标：`databricks bundle deploy -t dev --profile <profile>`。
  50. Asset Bundle 运行 job：`databricks bundle run <job_name> -t dev --profile <profile>`。
  51. 检查 run 状态：`databricks jobs get-run --run-id <id> --profile <profile>`。
  52. 销毁资源：`databricks bundle destroy --auto-approve`。
  53. DABs 权限：在 `resources.jobs.<job>.permissions` 下用 `level` 加 `group_name` 或 `user_name` 授权；`CAN_VIEW` 可查看 job 和运行历史，`CAN_MANAGE_RUN` 可查看、触发、取消运行，`CAN_MANAGE` 完全控制包括编辑删除。
  54. 运行本地单元测试：`uv run pytest`。
  55. 开发工作流第 1 步验证：`databricks bundle validate --profile <profile>`。
  56. 开发工作流第 2 步部署：`databricks bundle deploy -t dev --profile <profile>`。
  57. 开发工作流第 3 步运行：`databricks bundle run <job_name> -t dev --profile <profile>`。
  58. 开发工作流第 4 步检查运行状态：`databricks jobs get-run --run-id <id> --profile <profile>`。
  59. 解决 Job cluster 启动慢：使用带 `job_cluster_key` 的 job clusters 在任务间复用。
  60. 解决任务依赖不工作：核对 `depends_on` 中的 `task_key` 引用完全匹配。
  61. 解决 schedule 不触发：检查 `pause_status: UNPAUSED` 和有效 timezone。
  62. 解决 file arrival 不检测：确保路径权限正确且使用 cloud storage URL。
  63. 解决 table update trigger 缺事件：验证 Unity Catalog table 和相应 grants。
  64. 解决参数不可访问：在 notebooks 中使用 `dbutils.widgets.get()`。
  65. 解决 `admins` group 错误：不能修改 jobs 上的 admins 权限。
  66. 解决 serverless 任务失败：确保任务类型支持 serverless（notebook、Python）。
  67. 相关技能：参考 `databricks-dabs` 了解 jobs 和 pipelines 共享的 DABs 配置模式。
  68. 相关技能：参考 `databricks-pipelines` 了解由 `pipeline_task` 触发的 SDP（原 DLT）pipelines。
  69. 文档：Lakeflow Jobs 查看 `https://docs.databricks.com/jobs`；任务类型查看 `https://docs.databricks.com/jobs/configure-task`；Declarative Automation Bundles 查看 `https://docs.databricks.com/dev-tools/bundles/`；Jobs API Reference 查看 `https://docs.databricks.com/api/workspace/jobs`；Bundle Examples Repository 查看 `https://github.com/databricks/bundle-examples`。

适用边界 · 注意事项