Project Staffing Deployment fails when DataBricks runtime environment is temporary unavailable
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- azure, python
- Área
- cloud, infrastructure
Línea de trabajo
Comience con post-deployment.py, especialmente con las ubicaciones del traceback alrededor de las líneas 87 y 97, e inspeccione cómo se gestiona la solicitud Databricks clusters/create. Reproduzca o revise el error reportado en el entorno del worker y defina la finalización de modo que el aprovisionamiento del clúster reintente los fallos temporales antes de devolver un error.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Describe the bug
Deployment script fails sometimes with following error:
Provisioning ADB cluster ...
Creating a new cluster default-gdc-cluster
Databricks cluster initialization has failed
400 Client Error: Bad Request for url: https://adb-2879709616442315.15.azuredatabricks.net/api/2.0/clusters/create
Response from server:
{ 'error_code': 'BAD_REQUEST',
'message': 'Current organization 2879709616442315 does not have any '
'associated worker environments'}
Traceback (most recent call last):
File "/home/vsts/.gdc-env/lib/python3.8/site-packages/databricks_cli/sdk/api_client.py", line 121, in perform_query
resp.raise_for_status()
File "/home/vsts/.gdc-env/lib/python3.8/site-packages/requests/models.py", line 943, in raise_for_status
raise HTTPError(http_error_msg, response=self)
requests.exceptions.HTTPError: 400 Client Error: Bad Request for url: https://adb-2879709616442315.15.azuredatabricks.net/api/2.0/clusters/create
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "post-deployment.py", line 97, in <module>
raise adb_err
File "post-deployment.py", line 87, in <module>
However subsequent rerun of the script works for the same organization. Probably it's related to eventual consistent nature of of ADB metadata database..
Expected behavior
ADB Cluster provisioning should be more resilient to temporal issues like that and retry cluster creation.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 72
- Forks
- 52
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de microsoftgraph/dataconnect-solutions
-
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100
-
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 45/100
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 35/100
-
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 20/100
microsoftgraph/dataconnect-solutions#311 · 1 comentario ·
Todos los issues de microsoftgraph/dataconnect-solutions
Issues similares
-
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 75/100
-
bug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 82/100
rustyrazorblade/easy-db-lab#1001 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
oracle/oci-ansible-collection#320 ·
-
gcsartifact: deleting a missing version returns an errorPosiblemente ocupada @ktsoator la tomó hoy. Abiertobug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 78/100
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
api: run samples
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 62/100
GoogleCloudPlatform/python-docs-samples#14633 ·
Los mantenedores suelen responder en 5 días