Support extras for `tasks.libraries.whl` on classic clusters (follow-up to #1602)
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
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Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 55/100
Piste de recherche
Start by tracing how the CLI resolves tasks.libraries.whl paths during deployment and how it passes wheel library references to classic job clusters; compare that flow with the serverless dependencies handling cited in the issue. The report gives no source files or tests, so first locate those entry points and their tests. Done means a wheel reference with [my-extra] deploys and installs the extra on a classic cluster, while plain wheel references still work.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Hi, this is a follow-up to #1602. Extras on local wheels work now for serverless environment dependencies (#6291), which is great, but they dont work for tasks.libraries.whl, so jobs on classic job clusters cant use them.
We split our wheel into extras per domain, because we dont want every job to install libraries it does not need, and we want one pin in pyproject.toml instead of a second pin in the job config.
What we see:
whl: ./dist/*.whl[my-extra]fails at deploy withno files match pattern: dist/*.whl[my-extra]whl: /Workspace/.../my_package-0.1.0-py3-none-any.whl[my-extra]deploys, but the library install on the cluster fails with "The library file does not exist or the user does not have permission to read the library file"- the same absolute path without
[my-extra]installs fine, so it looks like the suffix is read as part of the file name
Minimal config:
artifacts:
my_package:
type: whl
build: uv build --wheel
path: .
resources:
jobs:
my_job:
tasks:
- task_key: main
spark_python_task:
python_file: ./main.py
libraries:
- whl: ./dist/*.whl[my-extra]
new_cluster:
spark_version: 18.0.x-scala2.13
node_type_id: <any>
num_workers: 0
Expected: the wheel installs with the extra, the same as ./dist/*.whl[my-extra] in environment dependencies on serverless.
Workarounds we know: move the job to serverless, or pin the extra libraries again as pypi libraries on the task, which brings back the 2 pins that drift.
If the second part is on the cluster library side and not the CLI, can u route it please?
CLI version: 1.21.0
- Langage dominant
- Go
- Étoiles
- 416
- Forks
- 256
- Merge moyen
- 1 j 13 h
- PR mergées (30 j)
- 199
Préparer son environnement
- Fournit un Dockerfile ou un fichier Docker Compose
- Propose un modèle de pull request
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Par où commencer
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