最近在做CDP迁移到Azure 云的任务，鉴于databricks中的job参数只能写死，故需在虚拟机上部署，方便参数的可变。
Azure VM 可以部署脚本，用于启动（触发） Databricks 工作流（Workflow）中的作业（Job）。一旦作业被成功触发，实际的计算任务（运行笔记本、JAR文件、Spark作业等）是在你的 Databricks 工作区关联的、配置的云端集群（Databricks集群或Databricks Serverless）上执行的，而不是在Azure VM上执行的。
价值：
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自动化与集成：你可以将 databricks jobs run-now命令（或其他 CLI 命令）集成到你在 Azure VM 上运行的自动化脚本、持续集成/持续部署（CI/CD）管道或其他应用程序中，从而自动触发 Databricks 工作流。
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调度替代方案：虽然 Databricks 工作流本身有调度器，但有时你可能想从外部系统（如部署在VM上的调度系统、或者事件驱动的脚本）来触发作业。
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集中管理：在一个点上（比如特定的管理 VM）管理多个 Databricks 作业的启动。
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安全与控制：Azure VM 可以配置严格的网络安全规则和管理策略。
使用前的关键配置步骤：
- 安装 Databricks CLI： 确保已在 Azure VM 上成功安装了 Databricks CLI (pip install databricks-cli) 或使用其他安装方法。
- 身份验证： 这是最关键的一步。你必须让运行在 VM 上的 Databricks CLI 能够安全地访问你的 Databricks 工作区：
l 生成访问令牌：
①. 登录到你的 Databricks 工作区。
②. 转到用户设置 -> 开发人员 -> 访问令牌 -> 生成新令牌
③. 记录生成的令牌
l 配置 CLI：在 Azure VM 的命令行中运行
databricks configure --token
系统会依次提示输入：
○ Databricks Host：你的工作区 URL，通常是 https://.azuredatabricks.net
○ Token：粘贴上面生成的访问令牌。
替代方案：对于更安全或自动化的场景（如脚本），可以使用服务主体身份认证（推荐）或直接将主机/令牌设置为环境变量（DATABRICKS_HOST, DATABRICKS_TOKEN），但要注意安全保护（例如使用 Azure Key Vault）
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触发作业databricks jobs run-now --job-id 。 可以通过 databricks jobs run-now --help查看其他选项，如传递参数。
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监控运行：
○ 使用 databricks runs list --job-id查看该作业的所有运行实例。
○ 使用databricks runs get-output --run-id获取特定运行 ID 的详细输出和日志（注意：获取的是驱动日志摘要和结果，详细任务日志仍需在 Databricks UI 的 Spark UI 或集群驱动日志中查看）
Databricks上部署spark 任务的方法：
点击Create Job 按钮：
Task name 里填写Job name, Parameters 框内配置参数后点击Create 按钮即可。
生成后可在如下界面找到对应Job ID
