Hacktoberfest 2026: le issue che i maintainer hanno segnato per ottobre, aperte e adatte ai principianti. Sfoglia le issue Hacktoberfest

`lifecycle.prevent_destroy` flag is ignored in bundle operations

Aperta
#4,872 3 commenti 0 reazioni 1 assegnatario Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

@andrewnester ci sta già lavorando.

Dal 31/3/2026.

Valutazione

Questa issue non è ancora stata valutata.

Descrizione

DABs Enhancement
Describe the issue
  dev:
    resources:
      schemas:
        my_schema:
          name: my_schema
          catalog_name: my_catalog
          lifecycle:
            prevent_destroy: true

lifecycle configuration is omitted when running bundle deploy and bundle destroy commands. It does not appear in bundle state either

  "resources.schemas.internal": {
   "__id__": "my_catalog.my_schema",
   "state": {
    "catalog_name": "my_catalog",
    "name": "my_schema"
   }

As far as I understand, based on the acceptance tests, this is something that is intended to work.

Configuration

Please provide a minimal reproducible configuration for the issue

Steps to reproduce the behavior
  1. Include schema resource in the bundle
  2. bundle deploy -t <target>
    3.1. Inspect state from .databricks/bundle//resources.json
    3.2. Removing the resource and re-deploying, the resource will be wiped when approved without the error documented in the acceptance test
Expected Behavior

Behavior should be same as in the acceptance test and intended.

Actual Behavior

Flag ignored.

OS and CLI version

Databricks CLI v0.279.0
Databricks CLI v0.295.0

Is this a regression?

--

Debug Logs

--

Lingua principale
Go
Stelle
403
Fork
244
Merge medio
1g 11h
PR unite (30g)
276

Preparare l'ambiente

  • Include un Dockerfile o un file Docker Compose
  • Ha un modello di pull request
  • Nessuna guida per i contributori

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.

Altre issue di databricks/cli

Tutte le issue di databricks/cli

Issue simili

Altre issue su Go

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.