有关 Azure Databricks 支持的笔记本类型的详细信息，请参阅
导出和导入 Databricks 笔记本
。
Azure Databricks 存储库内容存储在何处？
存储库的内容暂时克隆到控制平面中的磁盘上。 Azure Databricks 笔记本文件存储在控制平面数据库中，与主工作区中的笔记本一样。 非笔记本文件最多在磁盘上存储 30 天。
Git 文件夹是否支持本地或自承载 Git 服务器？
如果可以通过 Internet 访问服务器，Databricks Git 文件夹将支持 GitHub Enterprise、Bitbucket Server、Azure DevOps Server 和 GitLab 自承载集成。 有关将 Git 文件夹与本地 Git 服务器集成的详细信息，请阅读
Git 文件夹的 Git 代理服务器
。
若要与 Bitbucket Server、GitHub Enterprise Server 或无法访问 Internet 的 GitLab 自托管订阅实例集成，请与 Azure Databricks 帐户团队联系。
Git 文件夹支持哪些 Databricks 资产类型？
有关受支持的资产类型的详细信息，请阅读
Git 文件夹中支持的资产类型
。
Git 文件夹是否支持
.gitignore
文件？
是的。 如果将某个文件添加到存储库，并且不希望 Git 跟踪该文件，请创建一个
.gitignore
文件或使用从远程存储库克隆的文件，并添加文件名（包括文件扩展名）。
.gitignore
仅适用于 Git 未跟踪的文件。 如果将 Git 已跟踪的文件添加到
.gitignore
文件，则该文件仍将由 Git 跟踪。
是否可以创建不是用户文件夹的顶级文件夹？
是的，管理员可以创建单一深度的顶级文件夹。 Git 文件夹不支持其他文件夹级别。
Git 文件夹是否支持 Git 子模块？
否。 可以克隆包含 Git 子模块的存储库，但不会克隆子模块。
Azure 数据工厂 (ADF) 是否支持 Git 文件夹？
为什么在拉取或签出其他分支时笔记本仪表板会消失？
这目前是一个限制，因为 Azure Databricks 笔记本源文件无法存储笔记本仪表板信息。
如需在 Git 存储库中保留仪表板，请将笔记本格式更改为
.ipynb
（Jupyter 笔记本格式）。 默认情况下，
.ipynb
支持仪表板和可视化定义。 如果要保留图形数据（数据点），则必须提交包含输出的笔记本。
若要了解如何提交
.ipynb
笔记本输出，请参阅
允许提交
.ipynb
笔记本输出
。
Git 文件夹是否支持分支合并？
是的。 也可以创建拉取请求并通过 Git 提供程序进行合并。
能否从 Azure Databricks 存储库中删除分支？
否。 若要删除分支，必须在 Git 提供程序中工作。
如果在群集上安装了一个库，而存储库内的文件夹中包含一个同名的库，将导入哪个库？
将导入存储库中的库。 有关 Python 中的库优先级的详细信息，请参阅
Python 库优先级
。
不是。 通常，可以将此操作集成为 Git 服务器上的预提交，可在每次推送到分支（主/生产）时都更新生产存储库。
是否可以导出存储库？
可以导出笔记本、文件夹或整个存储库。 无法导出非笔记本文件。 如果导出整个存储库，将不包括非笔记本文件。 若要导出，请使用
Databricks CLI
中的
workspace export
命令或使用
工作区 API
。
安全性、身份验证和令牌
尝试克隆存储库时，可能会在以下情况下收到“拒绝访问”错误消息：
Azure Databricks 配置为将 Azure DevOps 与 Microsoft Entra ID 身份验证配合使用。
你已在 Azure DevOps 中启用条件访问策略且启用了 Microsoft Entra ID 条件访问策略。
若要解决此问题，请为 Azure Databricks IP 地址或用户的条件访问策略 (CAP) 添加排除项。
有关详细信息，请参阅
条件访问策略
。
包含 Azure AD 令牌的允许列表
如果使用 Azure Active Directory (AAD) 向 Azure DevOps 进行身份验证，则默认允许列表将 Git URL 限制为以下内容：
dev.azure.com
visualstudio.com
有关详细信息，请参阅
允许列表限制使用远程存储库
。
Azure Databricks Git 文件夹的内容是否加密？
Azure Databricks Git 文件夹的内容将由 Azure Databricks 使用默认密钥进行加密。 除非加密 Git 凭据，否则不支持使用客户管理的密钥进行加密。
GitHub 令牌在 Azure Databricks 中的存储方式和位置是？ 谁有权从 Azure Databricks 访问？
身份验证令牌存储在 Azure Databricks 控制平面中，Azure Databricks 员工只能通过经审核的临时凭据获取访问权限。
Azure Databricks 记录这些令牌的创建和删除操作，但不记录其使用情况。 Azure Databricks 会通过日志记录跟踪 Git 操作，这些日志可用于审核 Azure Databricks 应用程序的令牌使用情况。
GitHub 企业审核令牌使用情况。 其他 Git 服务也可能进行 Git 服务器审核。
Git 文件夹是否支持提交 GPG 签名？
Git 文件夹是否支持 SSH？
否，仅
HTTPS
。
将 Azure Databricks 连接到不同租户中的 Azure DevOps 存储库时出错
尝试在单独的租户中连接到 DevOps 时，可能会收到消息
Unable to parse credentials from Azure Active Directory account
。 如果 Azure DevOps 项目与 Azure Databricks 位于不同的 Microsoft Entra ID 租户中，则需要使用 Azure DevOps 中的访问令牌。 请参阅
使用 DevOps 令牌连接到 Azure DevOps
。
CI/CD 和 MLOps
更改笔记本源代码的 Git 操作会导致笔记本状态丢失，包括单元格输出、注释、版本历史记录和小组件。 例如，
git pull
可以更改笔记本的源代码。 在这种情况下，Databricks Git 文件夹必须覆盖现有笔记本才能导入更改。
git commit
和
push
或创建新分支不会影响笔记本源代码，因此在这些操作中会保留笔记本状态。
MLflow 实验在 DBR 14.x 或更低版本的 Git 文件夹中不起作用。
是否可以在存储库中创建 MLflow 试验？
有两种类型的 MLflow 试验：工作区和笔记本
。 有关两种类型的 MLflow 试验的详细信息，请参阅
使用 MLflow 试验组织训练运行
。
在 Git 文件夹中，可以为任一类型的 MLflow 试验调用
mlflow.set_experiment("/path/to/experiment")
并将运行记录到其中，但该试验和关联的运行不会
被签入源代码管理中。
工作区 MLflow 试验
你无法在 Databricks Git 文件夹（Git 文件夹）中
创建工作区 MLflow 试验
。 如果多个用户使用单独的 Git 文件夹协作处理同一 ML 代码，则日志 MLflow 将运行到在常规工作区文件夹中创建的 MLflow 试验。
笔记本 MLflow 试验
可以在 Databricks Git 文件夹中创建笔记本试验。 如果将笔记本作为
.ipynb
文件签入源代码管理，可以将 MLflow 运行记录到自动创建的和关联的 MLflow 试验。 有关更多详细信息，请参阅
创建笔记本试验
。
使用
源代码在远程存储库中的 Databricks 作业
创建的笔记本 MLflow 试验存储在临时存储位置。 这些试验最初会在工作流执行后保留，但之后在计划内的临时存储内文件移除期间，它们将面临被删除的风险。 Databricks 建议将工作区 MLflow 试验与作业和远程 Git 源一起使用。
切换到不包含笔记本的分支时，可能会丢失关联的 MLflow 试验数据。 如果在 30 天内未访问前一分支，则此丢失将成为永久丢失。
若要在 30 天到期前恢复缺失的试验数据，
将笔记本重命名为原始名称
，打开笔记本，单击右侧窗格中的“实验”图标（这也会有效地调用
mlflow.get_experiment_by_name()
API），你将能够看到恢复的试验和运行。 30 天后，将清除任何无主 MLflow 试验，以满足 GDPR 合规性策略。
为防止出现此情况，Databricks 建议完全避免重命名存储库中的笔记本，或者在重命名笔记本后，立即单击右侧窗格中的“试验”图标。
在 Git 操作进行期间，如果笔记本作业在工作区中运行，会发生什么情况？
在 Git 操作进行期间的任何时候，存储库中的一些笔记本可能已更新，而其他笔记本未更新。 这可能会导致不可预知的行为。
例如，假设
notebook A
使用
%run
命令调用
notebook Z
。 如果在 Git 操作期间运行的作业启动最新版本的
notebook A
，但
notebook Z
尚未更新，则笔记本 A 中的
%run
命令可能会启动较旧版本的
notebook Z
。
在 Git 操作期间，笔记本状态不可预知，作业可能会失败，或者从不同的提交运行
notebook A
和
notebook Z
。
为了避免这种情况，请改用基于 Git 的作业（其中源是 Git 提供程序，而不是工作区路径）。 有关更多详细信息，请参阅
将 Git 与作业配合使用
。
有关 Databricks 工作区文件的详细信息，请参阅
什么是工作区文件？
。
