在Databricks中生成JKS(Java KeyStore)文件的步骤如下:
databricks configure --token
databricks clusters create --json '{ "cluster_name": "<cluster_name>", "spark_version": "<spark_version>", "node_type_id": "<node_type_id>", "num_workers": <num_workers>, "spark_conf": { "spark.databricks.cluster.profile": "singleNode" } }'
其中,<cluster_name>
为集群的名称,<spark_version>
为Spark版本,<node_type_id>
为节点类型ID,<num_workers>
为集群中的工作节点数。你可以根据自己的需求进行调整。
databricks libraries install --cluster-id <cluster_id> --maven-coordinates com.databricks:spark-avro_2.12:3.0.1
其中,<cluster_id>
为集群的ID,你可以在Databricks工作区的集群页面中找到。
databricks jobs create --json '{
"name": "<job_name>",
"new_cluster": {
"spark_version": "<spark_version>",
"node_type_id": "<node_type_id>",
"num_workers": <num_workers>,
"spark_conf": {
"spark.databricks.cluster.profile": "singleNode"
}
},
"notebook_task": {
"notebook_path": "/Shared/<notebook_name>",
"base_parameters": {
"jks_output_path": "<jks_output_path>",
"key_alias": "<key_alias>",
"keystore_password": "<keystore_password>",
"key_password": "<key_password>"
}
},
"libraries": [
{
"maven": {
"coordinates": "com.databricks:spark-avro_2.12:3.0.1"
}
}
]
}'
其中,<job_name>
为任务名称,<spark_version>
为Spark版本,<node_type_id>
为节点类型ID,<num_workers>
为集群中的工作节点数,<notebook_name>
为用于生成JKS文件的Notebook名称,<jks_output_path>
为JKS文件的输出路径,<key_alias>
为密钥别名,<keystore_password>
为密钥库密码,<key_password>
为密钥密码。你可以根据需要进行调整。
<jks_output_path>
中找到生成的JKS文件。注意:以上步骤仅用于在Databricks中生成JKS文件,具体的配置和参数取决于你的实际需求。如果需要更详细的帮助或了解特定的Databricks功能,请参考Databricks官方文档或咨询Databricks支持团队。
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