如何在开发Databricks工作区中对Databricks工作流进行版本控制？

核心解决方案：Databricks Asset Bundle（DAB） #

DAB是Databricks官方推出的工具，专门解决工作流等资产的源代码控制与CI/CD问题。它允许你将工作流、作业、集群配置等Databricks资产定义为结构化的YAML/JSON配置文件，这些文件可直接提交到Git仓库做版本管理，再通过自动化流水线部署到不同环境。

UI开发工作流同步到代码仓库的步骤 #

如果你已在Workflow Designer UI中完成工作流开发，可通过以下步骤将其同步到代码仓库：

1. 本地初始化DAB项目
   在本地终端执行命令初始化DAB项目模板：

   databricks bundle init
   

   选择适配的模板（如job模板），生成基础的bundle配置结构。

2. 拉取UI中的工作流到本地
   用DAB命令将Databricks workspace中已有的UI工作流拉取到本地，生成对应配置文件：

   databricks bundle pull --target <你的开发环境标识>
   

   拉取完成后，本地会生成databricks.yml及对应工作流的配置文件，包含UI中设置的所有参数（任务、集群、触发器等）。

3. 提交到代码仓库
   将生成的所有DAB配置文件（databricks.yml、工作流yaml文件等）添加到Git仓库，提交并推送到远程分支，完成工作流的源代码控制。

基于DAB的CI/CD最佳实践 #

1. 多环境配置
   在databricks.yml中定义多个环境（如dev、staging、prod），每个环境对应不同的Databricks workspace或配置参数，示例：

   targets:
     dev:
       workspace: <开发环境workspace URL>
       mode: development
     staging:
       workspace: <预发环境workspace URL>
       mode: staging
     prod:
       workspace: <生产环境workspace URL>
       mode: production
   

2. 自动化流水线部署
   在CI/CD工具（如GitHub Actions、GitLab CI）中配置流水线，实现以下步骤：

   • 代码提交后自动执行databricks bundle validate检查配置合法性
   • PR合并到主分支后，自动部署到预发环境：databricks bundle deploy --target staging
   • 验证通过后，手动触发部署到生产环境：databricks bundle deploy --target prod

3. 版本化与审计

   • 每次工作流变更都更新本地配置文件，提交时添加清晰的变更说明
   • 通过Git分支策略（如GitFlow）管理不同环境的版本，确保变更可追溯、可回滚

DAB工作流示意图 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Avneet Singh