feature-engineering groupe de commande

Le feature-engineering groupe de commandes dans l’interface CLI Databricks vous permet de gérer les fonctionnalités de votre magasin de fonctionnalités Databricks.

databricks ingénierie des caractéristiques créer-caractéristique

Créez une fonctionnalité.

databricks feature-engineering create-feature FULL_NAME SOURCE INPUTS FUNCTION TIME_WINDOW [flags]

Arguments

FULL_NAME

    Nom complet en trois parties (catalogue, schéma, nom) de la fonctionnalité.

SOURCE

    Source de données de la fonctionnalité.

INPUTS

    Colonnes d’entrée à partir desquelles la fonctionnalité est calculée.

FUNCTION

    Fonction par laquelle la fonctionnalité est calculée.

TIME_WINDOW

    Fenêtre de temps dans laquelle la fonctionnalité est calculée.

Options

--description string

    Description de la fonctionnalité.

--json JSON

    Chaîne JSON inline ou chemin @path vers le fichier JSON avec le corps de la requête.

Indicateurs globaux

Examples

L’exemple suivant crée une fonctionnalité :

databricks feature-engineering create-feature my_catalog.my_schema.my_feature my_source my_inputs my_function my_time_window --description "My feature description"

Databricks Feature-Engineering create-kafka-config

Crée une configuration Kafka.

databricks feature-engineering create-kafka-config NAME BOOTSTRAP_SERVERS SUBSCRIPTION_MODE AUTH_CONFIG [flags]

Arguments

NAME

    Nom qui identifie de manière unique cette configuration Kafka dans le metastore. Ce sera l’identifiant utilisé à partir de l’objet Feature pour référencer ces configurations d’une fonctionnalité. Peut être distinct du nom du sujet.

BOOTSTRAP_SERVERS

    Liste séparée par des virgules de paires hôte/port pointant vers le cluster Kafka.

SUBSCRIPTION_MODE

    Options pour configurer quels sujets de Kafka puiser les données.

AUTH_CONFIG

    Configuration d’authentification pour la connexion aux sujets.

Options

--json JSON

    Chaîne JSON inline ou chemin @path vers le fichier JSON avec le corps de la requête.

Indicateurs globaux

Databricks Ingénierie des fonctionnalités créer-matérialiser-fonctionnalité

Créez une fonctionnalité matérialisée.

databricks feature-engineering create-materialized-feature FEATURE_NAME [flags]

Arguments

FEATURE_NAME

    Le nom complet de la fonctionnalité dans le catalogue Unity.

Options

--cron-schedule string

    L’expression du cron quartz qui définit le calendrier du pipeline de matérialisation.

--json JSON

    Chaîne JSON inline ou chemin @path vers le fichier JSON avec le corps de la requête.

--materialized-feature-id string

    Identifiant unique attribué par le serveur pour la fonctionnalité matérialisée.

--pipeline-schedule-state MaterializedFeaturePipelineScheduleState

    L’état du calendrier de la chaîne de matérialisation. Valeurs prises en charge : ACTIVE, PAUSED, SNAPSHOT.

Indicateurs globaux

Databricks Ingénierie des fonctionnalités Créer-flux

Créez un flux.

databricks feature-engineering create-stream NAME SOURCE_CONFIG CONNECTION_CONFIG SCHEMA_CONFIG INGESTION_CONFIG [flags]

Arguments

NAME

    Nom complet en trois parties (catalogue.schema.stream) du flux.

SOURCE_CONFIG

    Configuration spécifique à la source. Détermine la source de la plateforme de streaming.

CONNECTION_CONFIG

    Précise comment se connecter et s’authentifier à la plateforme de stream.

SCHEMA_CONFIG

    Définitions de schéma pour le flux. Actuellement, seuls les schémas directs sont pris en charge. Dans un futur jalon, nous prendrons en charge les registres de schémas via une connexion UC.

INGESTION_CONFIG

    Configuration pour l’ingestion de données en streaming : la table gérée stockant une copie hors ligne des données de remplissage en avant et un remplacement historique optionnel.

Options

--description string

    Description fournie par l’utilisateur.

--json JSON

    Chaîne JSON inline ou chemin @path vers le fichier JSON avec le corps de la requête.

Indicateurs globaux

Databricks ingénierie des caractéristiques supprimer caractéristique

Supprimez une fonctionnalité.

databricks feature-engineering delete-feature FULL_NAME [flags]

Arguments

FULL_NAME

    Nom de la fonctionnalité à supprimer.

Indicateurs globaux

Examples

L’exemple suivant supprime une fonctionnalité :

databricks feature-engineering delete-feature my_catalog.my_schema.my_feature

Databricks Feature-Engineering Delete-Kafka-Config

Supprime une configuration Kafka.

databricks feature-engineering delete-kafka-config NAME [flags]

Arguments

NAME

    Nom de la configuration Kafka à supprimer.

Indicateurs globaux

Databricks ingénierie des caractéristiques supprimer fonctionnalité matérialisée

Supprimez une fonctionnalité matérialisée.

databricks feature-engineering delete-materialized-feature MATERIALIZED_FEATURE_ID [flags]

Arguments

MATERIALIZED_FEATURE_ID

    L’ID de la fonctionnalité matérialisée à supprimer.

Indicateurs globaux

Databricks - Ingénierie des fonctionnalités Supprimer Flux

Supprime un stream.

databricks feature-engineering delete-stream NAME [flags]

Arguments

NAME

    Nom complet en trois parties (catalogue.schema.stream) du flux à supprimer.

Indicateurs globaux

Databricks ingénierie des caractéristiques get-feature

Obtenir une fonctionnalité.

databricks feature-engineering get-feature FULL_NAME [flags]

Arguments

FULL_NAME

    Nom de la fonctionnalité à obtenir.

Indicateurs globaux

Examples

L’exemple suivant obtient une fonctionnalité :

databricks feature-engineering get-feature my_catalog.my_schema.my_feature

Databricks feature-engineering get-kafka-config

Prends une configuration Kafka.

databricks feature-engineering get-kafka-config NAME [flags]

Arguments

NAME

    Nom de la configuration Kafka à obtenir.

Indicateurs globaux

Databricks ingénierie des caractéristiques obtenir-matérialiser-fonctionnalité

Obtenez une fonctionnalité matérialisée.

databricks feature-engineering get-materialized-feature MATERIALIZED_FEATURE_ID [flags]

Arguments

MATERIALIZED_FEATURE_ID

    L’ID de la caractéristique matérialisée.

Indicateurs globaux

Databricks Ingénierie des fonctionnalités get-stream

Prends un stream.

databricks feature-engineering get-stream NAME [flags]

Arguments

NAME

    Nom complet en trois parties (catalogue.schema.stream) du flux à obtenir.

Indicateurs globaux

databricks feature-engineering liste-des-fonctionnalités

Répertorier les fonctionnalités.

databricks feature-engineering list-features [flags]

Options

--page-size int

    Le nombre maximal de résultats à renvoyer.

--page-token string

    Jeton de pagination pour accéder à la page suivante en fonction d’une requête précédente.

Indicateurs globaux

Examples

L’exemple suivant répertorie toutes les fonctionnalités :

databricks feature-engineering list-features

Databricks Feature-Engineering List-Kafka-configs

Listez les configurations de Kafka.

databricks feature-engineering list-kafka-configs [flags]

Options

--limit int

    Nombre maximal de résultats à renvoyer.

--page-size int

    Le nombre maximal de résultats à renvoyer.

Indicateurs globaux

Databricks Ingénierie des Caractéristiques Liste Matérialisées

Listez les caractéristiques matérialisées.

databricks feature-engineering list-materialized-features [flags]

Options

--feature-name string

    Filtrez par nom de fonctionnalité.

--limit int

    Nombre maximal de résultats à renvoyer.

--page-size int

    Le nombre maximal de résultats à renvoyer.

Indicateurs globaux

Databricks Flux de listes d’ingénierie des fonctionnalités

Liste des streams.

databricks feature-engineering list-streams [flags]

Options

--limit int

    Nombre maximal de résultats à renvoyer.

--page-size int

    Le nombre maximal de résultats à renvoyer.

--parent string

    Nom en deux parties (catalog.schema) du parent sous lequel lister les Flux.

Indicateurs globaux

databricks ingénierie des caractéristiques mise à jour des fonctionnalités

Mettez à jour la description d’une fonctionnalité (tous les autres champs sont immuables).

databricks feature-engineering update-feature FULL_NAME UPDATE_MASK SOURCE INPUTS FUNCTION TIME_WINDOW [flags]

Arguments

FULL_NAME

    Nom complet en trois parties (catalogue, schéma, nom) de la fonctionnalité.

UPDATE_MASK

    Liste des champs à mettre à jour.

SOURCE

    Source de données de la fonctionnalité.

INPUTS

    Colonnes d’entrée à partir desquelles la fonctionnalité est calculée.

FUNCTION

    Fonction par laquelle la fonctionnalité est calculée.

TIME_WINDOW

    Fenêtre de temps dans laquelle la fonctionnalité est calculée.

Options

--description string

    Description de la fonctionnalité.

--json JSON

    Chaîne JSON inline ou chemin @path vers le fichier JSON avec le corps de la requête.

Indicateurs globaux

Examples

L’exemple suivant met à jour la description d’une fonctionnalité :

databricks feature-engineering update-feature my_catalog.my_schema.my_feature description my_source my_inputs my_function my_time_window --description "Updated description"

Databricks feature-engineering update-kafka-config

Mettre à jour une configuration Kafka.

databricks feature-engineering update-kafka-config NAME UPDATE_MASK BOOTSTRAP_SERVERS SUBSCRIPTION_MODE AUTH_CONFIG [flags]

Arguments

NAME

    Nom qui identifie de manière unique cette configuration Kafka dans le metastore. Ce sera l’identifiant utilisé à partir de l’objet Feature pour référencer ces configurations d’une fonctionnalité. Peut être distinct du nom du sujet.

UPDATE_MASK

    Liste des champs à mettre à jour.

BOOTSTRAP_SERVERS

    Liste séparée par des virgules de paires hôte/port pointant vers le cluster Kafka.

SUBSCRIPTION_MODE

    Options pour configurer quels sujets de Kafka puiser les données.

AUTH_CONFIG

    Configuration d’authentification pour la connexion aux sujets.

Options

--json JSON

    Chaîne JSON inline ou chemin @path vers le fichier JSON avec le corps de la requête.

Indicateurs globaux

Databricks mise à jour d’ingénierie des caractéristiques-matérialisée

Mettez à jour une fonctionnalité matérialisée.

databricks feature-engineering update-materialized-feature MATERIALIZED_FEATURE_ID UPDATE_MASK FEATURE_NAME [flags]

Arguments

MATERIALIZED_FEATURE_ID

    Identifiant unique attribué par le serveur pour la fonctionnalité matérialisée.

UPDATE_MASK

    Fournissez les champs de fonctionnalités de matérialisation qui doivent être mis à jour. Actuellement, seul le champ pipeline_state peut être mis à jour.

FEATURE_NAME

    Le nom complet de la fonctionnalité dans le catalogue Unity.

Options

--cron-schedule string

    L’expression du cron quartz qui définit le calendrier du pipeline de matérialisation.

--json JSON

    Chaîne JSON inline ou chemin @path vers le fichier JSON avec le corps de la requête.

--materialized-feature-id string

    Identifiant unique attribué par le serveur pour la fonctionnalité matérialisée.

--pipeline-schedule-state MaterializedFeaturePipelineScheduleState

    L’état du calendrier de la chaîne de matérialisation. Valeurs prises en charge : ACTIVE, PAUSED, SNAPSHOT.

Indicateurs globaux

Databricks - Flux de mise à jour de l’ingénierie des fonctionnalités

Mettez à jour un stream.

databricks feature-engineering update-stream NAME UPDATE_MASK SOURCE_CONFIG CONNECTION_CONFIG SCHEMA_CONFIG INGESTION_CONFIG [flags]

Arguments

NAME

    Nom complet en trois parties (catalogue.schema.stream) du flux.

UPDATE_MASK

    Liste des champs à mettre à jour.

SOURCE_CONFIG

    Configuration spécifique à la source. Détermine la source de la plateforme de streaming.

CONNECTION_CONFIG

    Précise comment se connecter et s’authentifier à la plateforme de stream.

SCHEMA_CONFIG

    Définitions de schéma pour le flux. Actuellement, seuls les schémas directs sont pris en charge. Dans un futur jalon, nous prendrons en charge les registres de schémas via une connexion UC.

INGESTION_CONFIG

    Configuration pour l’ingestion de données en streaming : la table gérée stockant une copie hors ligne des données de remplissage en avant et un remplacement historique optionnel.

Options

--description string

    Description fournie par l’utilisateur.

--json JSON

    Chaîne JSON inline ou chemin @path vers le fichier JSON avec le corps de la requête.

Indicateurs globaux

Indicateurs globaux

--debug

  Faut-il activer la journalisation du débogage ?

-h ou --help

    Affiche l’aide pour l’interface CLI de Databricks, le groupe de commandes associé ou la commande concernée.

--log-file chaîne de caractères

    Chaîne représentant le fichier utilisé pour écrire les logs de sortie. Si cet indicateur n’est pas défini, les journaux de sortie sont écrits par défaut dans stderr.

--log-format Format

    Type de format de journal : text ou json. La valeur par défaut est text.

--log-level chaîne de caractères

    Chaîne représentant le niveau de journalisation. Si cet indicateur n’est pas défini, le niveau de format de journal est désactivé.

Type -o, --output

    Type de sortie de commande, text ou json. La valeur par défaut est text.

-p, --profile chaîne de caractères

    Nom du profil dans le ~/.databrickscfg fichier à utiliser pour exécuter la commande. Si cet indicateur n’est pas spécifié, s’il existe, le profil nommé DEFAULT est utilisé.

--progress-format Format

    Format permettant d’afficher les journaux de progression : default, append, inplace ou json

-t, --target chaîne de caractères

    Le cas échéant, la cible d'ensemble à utiliser