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Instalación

DKOps requiere Python 3.9 o superior. El paquete base solo depende de loguru; PySpark y Delta se instalan aparte porque en Databricks ya vienen con el runtime y añadirlos de nuevo rompe el cluster.

Elige el extra según tu entorno

Incluye PySpark 3.5 y Delta Lake 3.2 para correr todo en tu equipo.

pip install "DKOps[local]"

Para ejecutar desde tu equipo contra un cluster remoto. La versión de databricks-connect tiene que coincidir con la del runtime del cluster.

pip install "DKOps[databricks-connect]"

En un notebook o un job, el paquete base es suficiente.

%pip install DKOps

No mezcles entornos

pyspark y databricks-connect no pueden convivir en el mismo entorno virtual. Si trabajas con ambos, usa dos entornos separados (en el repositorio se llaman .venv-local y .venv-databricks).

Desde el código fuente

git clone https://github.com/brrsanchezfi/DKOps
cd DKOps
pip install -e ".[local]"

También puedes instalar una versión concreta directamente desde un tag:

pip install "DKOps @ git+https://github.com/brrsanchezfi/DKOps.git@v0.3.6"

Comprueba la instalación

import DKOps
from DKOps.launcher import Launcher

El import distingue mayúsculas

La distribución y el módulo se llaman DKOps. pip install dkops funciona porque pip normaliza el nombre, pero import dkops falla. Usa siempre import DKOps.

Versiones que conviene evitar desde git

Estas notas solo afectan a la instalación desde un tag de git. Los paquetes publicados en PyPI están bien construidos.

Tag Problema Qué hacer
v0.3.0 El tag apunta a un commit cuyo pyproject.toml todavía dice 0.2.4 Usa v0.3.2 o posterior
v0.3.1 Declara la licencia con una sintaxis que exige setuptools >= 77; en Databricks falla con ERROR_WHEEL_BUILD Usa v0.3.2 o posterior

Desde la v0.3.2, el workflow de publicación comprueba que el tag y la versión del pyproject.toml coincidan.