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DataBricksStep has deprecated init_scripts incorrectly

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
38/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
azure, python

Direzione di ricerca

Inizia individuando DataBricksStep e la gestione del relativo parametro init_scripts, quindi confronta la documentazione attuale con la guida collegata di Databricks sugli script di inizializzazione. Il lavoro è completo quando gli script di inizializzazione nelle cartelle Workspace rimangono utilizzabili per i cluster con Unity Catalog abilitato e le indicazioni sulla deprecazione descrivono accuratamente l'archiviazione in DBFS invece di disabilitare init_scripts.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

The argument init_script is no longer working for DataBricksStep(). The docs cite the following reason.

init_scripts | [str]Deprecated. Databricks announced the init script stored in DBFS will stop work after Dec 1, 2023. To mitigate the issue, please 1) use global init scripts in databricks following https://learn.microsoft.com/azure/databricks/init-scripts/global 2) comment out the line of init_scripts in your AzureML databricks step.

However, init_scripts have not been deprecated by DataBricks. DataBricks has deprecated storing init_scripts in dbfs:/ location, and instead suggets to store them in Workspace folders. This is what DataBricks recommends for all clusters and is, in fact, the only possible way for Unity Catalog enabled DataBricks clusters as global init scripts does not work for them.

Please enable init_scripts parameter for the DataBricksStep() as the current way of using global init_scripts does not work for Unity Catalog enabled clusters.

Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
4.4k
Fork
2.6k
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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