dbx 0.8.19 常用 CLI 命令详解

目标：完整讲清 dbx 0.8.19 全部 7 个子命令（init、configure、deploy、launch、execute、destroy、sync）与 sync 的 3 个二级子命令的语法、参数与真实行为，每条命令配实测回显。已在 Ubuntu 22.04 + Python 3.10.12 实测（实测日期 2026-10-23）；本地可完成的部分（init、configure、参数校验、错误路径）均给出真实回显，需 Databricks 工作区凭据的云端操作如实标注并给出对应的真实报错形态。

一、环境信息

项目	值
操作系统	Ubuntu 22.04（x86_64）
dbx 版本	0.8.19（typer 0.7.0 / click 8.1.8 / databricks-cli 0.17.8）
实测项目	`dbx init --no-input` 生成的 python_basic 模板项目（目录 cicd-sample-project）
认证状态	未配置真实凭据：本地校验路径全部实测；云端路径以真实报错回显呈现
Git	git 2.34.1（GitPython 依赖，未装时任何 dbx 命令都无法启动，见《dbx Ubuntu 22.04 安装 dbx 0.8.19 指南》）

二、工具概览

dbx 是单命令入口 dbx，其下挂 7 个子命令。dbx --help 实测输出：

 Usage: dbx [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

 🧱 Databricks eXtensions aka dbx. Please find the main docs page here.

╭─ Options ────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ --version                                                                    │
│ --install-completion          Install completion for the current shell.      │
│ --show-completion             Show completion for the current shell, to copy │
│                               it or customize the installation.              │
│ --help                        Show this message and exit.                    │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭─ Commands ───────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ configure  🔧 Configures project environment in the current folder.          │
│ deploy     📦 Deploy project to artifact storage.                            │
│ destroy    🚮 Delete defined workflows and relevant assets.                  │
│ execute    🔥 Executes chosen workload on the interactive cluster.           │
│ init       💎 Generates new project from the template.                       │
│ launch     🚀 Launch the workflow on a job cluster.                          │
│ sync       🔄 Sync local files to Databricks and watch for changes.          │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

命令体系与生命周期对应关系：

阶段	命令	本地/云端	一句话职责
项目创建	`dbx init`	纯本地	用内置模板生成项目脚手架
项目配置	`dbx configure`	纯本地	创建/修改 .dbx/project.json 多环境配置
部署	`dbx deploy`	云端	构建包 + 上传资产 + 创建/更新工作流定义
触发	`dbx launch`	云端	启动已部署工作流（可跟踪到结束）
调试	`dbx execute`	云端	在交互式集群上执行单个任务
清理	`dbx destroy`	云端	删除工作流与部署资产（支持 dry-run）
同步	`dbx sync`（dbfs/repo/workspace）	云端	本地目录与 Databricks 实时双向/单向同步

dbx --version 实测回显：

[dbx][2026-10-23 08:17:10.777] 🧱 Databricks eXtensions aka dbx, version ~> 0.8.19

三、前置条件

dbx 0.8.19 已安装且 dbx --version 正常输出版本号（安装与三类故障修复见《dbx Ubuntu 22.04 安装 dbx 0.8.19 指南》）；
已进入某个 dbx 项目目录（没有就先跑一遍 init，下节实测）；
云端命令（deploy/launch/execute/destroy/sync）需要 Databricks 工作区地址与访问令牌（认证配置见《dbx 0.8.19 配置参数详解》5.3 节），本地环境无凭据时这些命令会在认证环节报错——本文如实展示该报错。

四、各命令详解

4.1 dbx init：生成项目脚手架

dbx init 从模板生成全新 dbx 项目，内置模板名为 python_basic（实测日志可见），模板参数是 cookiecutter 语义的键值对。

语法与参数（dbx init --help 实测）：

 Usage: dbx init [OPTIONS]

 💎 Generates new project from the template.

╭─ Options ────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ --template            TEXT  Built-in dbx template used to kickoff the        │
│                             project.                                         │
│                             [default: None]                                  │
│ --path                TEXT  External template used to kickoff the project.   │
│                             Cannot be used together with --template option.  │
│                             [default: None]                                  │
│ --package             TEXT  Python package containing external template used │
│                             to kickoff the project. Cannot be used together  │
│                             with --template option.                          │
│                             [default: None]                                  │
│ --checkout            TEXT  Checkout argument for cookiecutter. Used only if │
│                             --path is used.                                  │
│                             [default: None]                                  │
│ --parameters  -p      TEXT  Additional parameters for project creation.      │
│                             Example: dbx init -p cloud=some_cloud            │
│                             [default: None]                                  │
│ --no-input                  Disables interactive input.                      │
│ --help                      Show this message and exit.                      │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

实测一：无交互生成（空目录执行，全程离线，无需凭据）：

mkdir -p /opt/dbx-lab && cd /opt/dbx-lab
dbx init --no-input

实测回显：

[dbx][2026-10-23 08:17:44.060] Configuring new project from template python_basic ⚙
[dbx][2026-10-23 08:17:44.061] No template parameters were provided. Please follow the cookiecutter init dialogue to pass template parameters...
[dbx][2026-10-23 08:17:44.248] Configuring new environment with name default
[dbx][2026-10-23 08:17:44.250] Environment configuration successfully finished
[dbx][2026-10-23 08:17:45.291] Project configuration finished. You're all set to use dbx 🔥

产物验证：

ls cicd-sample-project/

实测回显：

README.md  cicd_sample_project  conf  notebooks  pyproject.toml  setup.py  tests

外加隐藏配置目录 .dbx/（含 project.json）与 CI 模板 .github/workflows/（onpush.yml、onrelease.yml）。项目名默认取当前目录名的合法化形式，故目录需先命名为目标项目名。

实测二：模板参数 cloud 是大小写敏感的枚举。传小写值直接被拒：

dbx init --no-input -p cloud=aws

实测回显（报错主体）：

ValueError: aws provided for choice variable cloud, but the choices are ['AWS',
'Azure', 'Google Cloud'].

改用合法值重试即成功：

dbx init --no-input -p 'cloud=AWS'

实测回显：

[dbx][2026-10-23 09:00:26.218] Configuring new project from template python_basic ⚙
[dbx][2026-10-23 09:00:26.416] Configuring new environment with name default
[dbx][2026-10-23 09:00:26.418] Environment configuration successfully finished
[dbx][2026-10-23 09:00:27.483] Project configuration finished. You're all set to use dbx 🔥

4.2 dbx configure：管理项目多环境配置

dbx configure 创建或修改 .dbx/project.json（完整字段说明见《dbx 0.8.19 配置参数详解》5.1 节）。选项与真实默认值（dbx configure --help 实测节选）：

选项	默认值	说明
`-e/--environment`	`default`	环境名（project.json 的键）
`--workspace-dir`	无（按项目名自动计算）	Databricks 工作区内目录
`--artifact-location`	无（按项目名自动计算）	DBFS 资产路径
`--profile`	`DEFAULT`	databrickscfg profile 名
`--enable-inplace-jinja-support`	关闭	开启部署文件内联 Jinja
`--enable-failsafe-cluster-reuse-with-assets`	关闭	assets 启动对共享集群定义的容错
`--enable-context-based-upload-for-execute`	关闭	execute 改用上下文上传

实测：新增 prod 环境：

dbx configure --environment prod \
  --workspace-dir /Shared/dbx/prod \
  --artifact-location dbfs:/Shared/dbx/projects/prod

实测回显：

[dbx][2026-10-23 08:19:28.783] Configuring new environment with name prod
[dbx][2026-10-23 08:19:28.785] Environment configuration successfully finished

实测：三个行为开关：

dbx configure --enable-inplace-jinja-support
dbx configure --enable-failsafe-cluster-reuse-with-assets
dbx configure --enable-context-based-upload-for-execute

实测回显：

[dbx][2026-10-23 08:55:41.490] ✅ Enabling jinja support
[dbx][2026-10-23 08:55:42.598] ✅ Enabling failsafe cluster reuse with assets
[dbx][2026-10-23 08:55:43.640] ✅ Enabling context-based upload for execute

⚠️ 两个实测行为务必记住：① 不带 --workspace-dir/--artifact-location 重跑会按默认规则重算并覆盖这两个属性（实录见《dbx 0.8.19 配置参数详解》5.1.3）；② 开关项要求 project.json 已存在，空目录运行会失败。

4.3 dbx deploy：部署工作流与资产

dbx deploy 是核心命令：构建 Python 包 → 解析部署文件 → 按环境上传资产 → 创建/更新工作流定义。官方帮助描述其 10 步流程（dbx deploy --help 原文节选）：

 1 Python package will be built and stored in dist folder.
 2 Deployment configuration will be taken from the deployment file, defined
   in --deployment-file. ... auto-discovery will try to find it in conf directory.
 3 From the provided deployment file, the environment specified in option
   --environment will be chosen.
 4 ... There are 3 options to choose the deployable workflows:
   dbx deploy workflows-name      # deploy one workflow
   dbx deploy --workflows=wf1,wf2 # deploy multiple workflows
   dbx deploy                     # deploy all workflows
 5 ... This behaviour can be disabled via --no-package option.
 6 Any 📁 file references specified in the deployment file will be resolved.
   ... file references shall start from file:// or file:fuse://
 8 If option --assets-only or a deprecated --files-only is provided,
   then assets will be uploaded to the artifact_location, but the job won't
   be created/updated.
 9 If --write-specs-to-file option is provided, writes the final workload
   definition into a given file.
10 ... --header <TEXT> or -H <TEXT> is provided, parses contents of <TEXT>
   as a key-value pair and appends it to the headers for the API calls.

关键参数与真实默认值（dbx deploy --help 实测）：

参数	默认值	说明
`[WORKFLOW_NAME]`（位置参数）	None	部署单个工作流；与 `--workflows` 互斥（帮助原文：Will raise an exception if provided together with --workflows）
`--deployment-file`	None（自动发现 conf 目录）	支持 .json/.yaml/.yml/.j2
`--workflows`	None	逗号分隔多工作流
`-e/--environment`	`default`	目标环境
`--no-package`	关闭	不自动挂载 wheel
`--assets-only`	关闭	只传资产不建/改 Job；配 launch --from-assets 使用
`--tags`	None	部署标签，可重复多次（--tags a=b --tags c=d）
`--branch-name`	None（自动探测）	分支隔离
`--write-specs-to-file`	None	最终定义落盘（覆盖已有文件）
`--header`/`-H`	None	附加 API 头，可重复
`--jinja-variables-file`	None	Jinja 变量文件
`--debug`	关闭	HTTP 调试
`--job`/`--jobs`/`--no-rebuild`/`--files-only`/`--requirements-file`	—	已弃用选项，帮助原文逐一标注请改用新参数

实测一：无凭据部署（本地真实回显）。认证校验先于一切云端动作：

dbx deploy

实测回显（前段正常 + 后段报错）：

[dbx][2026-10-23 08:18:26.337] 🔎 Deployment file is not provided, searching in the conf directory
[dbx][2026-10-23 08:18:26.338] 💡 Auto-discovery found deployment file conf/deployment.yml
[dbx][2026-10-23 08:18:26.338] 🆗 Deployment file conf/deployment.yml exists and will be used for deployment
[dbx][2026-10-23 08:18:26.339] Starting new deployment for environment default
[dbx][2026-10-23 08:18:26.339] Using profile provided from the project file
╭───────────────────── Traceback (most recent call last) ──────────────────────╮
│ ...（typer 精美 traceback 中段省略）...
│ /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/dbx/api/auth.py:172 in get_config    │
│ ❱ 172 │   │   raise Exception(                                               │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
Exception: No valid authentication information was provided.
Please use one of the authentication methods:    * Via environment variables DATABRICKS_HOST and DATABRICKS_TOKEN
         * Via specifying the profile name in the env variable DBX_CLI_PROFILE
* Via providing the profile in the .dbx/project.json file

退出码实测为 1。注意回显前四行：部署文件发现是本地的（Auto-discovery 三行日志无需凭据），认证之后才进入包构建与上传。

实测二：配置环境变量凭据后（地址指向不可达端点，展示认证通过后的第一处云端依赖）：

DATABRICKS_HOST=http://127.0.0.1:9999 DATABRICKS_TOKEN=dapidemo1234 dbx deploy

实测回显（报错尾段）：

ConnectionError: HTTPConnectionPool(host='127.0.0.1', port=80): Max retries
exceeded with url: /api/2.0/workspace/mkdirs (Caused by
NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPConnection object at
0x751b4132d060>: Failed to establish a new connection: [Errno 111] Connection
refused'))

两个实测结论：① 认证通过后的第一个 API 调用是 workspace/mkdirs（初始化 workspace_directory）；② dbx 对 host 做规范化时会丢弃端口（9999 → 80）。真实工作区凭据下，deploy 将继续执行包构建、资产上传与 Job 创建——这些结果只能在有凭据的环境中产生，本文不伪造。

4.4 dbx launch：触发工作流运行

dbx launch 启动已部署的工作流，两种语义：默认按 Job 名找到作业并 RunNow；带 --from-assets 时基于 assets-only 部署产物发起一次性运行（RunSubmit API，不进 Jobs UI）。官方帮助原文还明确「workflows shall be deployed prior to be launched」。

关键参数与真实默认值（dbx launch --help 实测）：

参数	默认值	说明
`[WORKFLOW_NAME]`	None	工作流名
`-e/--environment`	`default`	环境
`--from-assets`	关闭	用 assets-only 部署产物发起一次性运行
`--trace`	关闭	跟踪运行直到结束
`--existing-runs`	`pass`（可选 wait/cancel/pass）	已有活跃运行的处理策略
`--include-output`	None（可选 stdout/stderr）	回显运行输出（Jobs 2.x+）
`--parameters`	None	JSON 参数覆盖
`--pipeline`/`-p`	关闭	到 DLT pipelines 中找工作流
`--kill-on-sigterm`	关闭	Ctrl+C 时终止作业
`--tags`、`--branch-name`、`--header/-H`、`--debug`	同 deploy	同名同义

实测一：枚举参数校验（纯本地，无需凭据）：

dbx launch wf --existing-runs bogus

实测回显：

Usage: dbx launch [OPTIONS] [WORKFLOW_NAME]
Try 'dbx launch --help' for help.
╭─ Error ──────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ Invalid value for '--existing-runs': 'bogus' is not one of 'wait', 'cancel', │
│ 'pass'.                                                                      │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

实测二：凭据路径（同 deploy，认证通过后先撞 mkdirs）：

DATABRICKS_HOST=http://127.0.0.1:9999 DATABRICKS_TOKEN=t dbx launch no-such-wf

实测回显（尾段）：

ConnectionError: HTTPConnectionPool(host='127.0.0.1', port=80): Max retries
exceeded with url: /api/2.0/workspace/mkdirs (Caused by
NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPConnection object at
0x7b71d68d1030>: Failed to establish a new connection: [Errno 111] Connection
refused'))

即工作流名是否存在要在真实工作区上才能查询；「工作流未部署就 launch」的官方告警也只能在有凭据时触发。

4.5 dbx execute：在交互集群上调试执行

dbx execute 把指定任务投递到交互式集群（常驻、可复用）执行并回显结果，是开发调试主通道。官方帮助注明两条限制（原文）：仅支持支持 %pip 魔法的集群；仅支持 spark_python_task 与 python_wheel_task 两种任务类型。

关键参数与真实默认值（dbx execute --help 实测）：

参数	默认值	说明
`[WORKFLOW_NAME]`	None	工作流名
`-e/--environment`	`default`	环境
`--cluster-id` / `--cluster-name`	None	集群定位，二者互斥（帮助原文：Cannot be provided together with --cluster-name）
`--task`	None	多任务工作流中指定 task_key（必填场景：多任务且未指定时）
`--no-package`	关闭	不挂载 wheel
`--upload-via-context`	关闭	经执行上下文上传文件
`--pip-install-extras`	None	wheel 安装时附加 extras
`--parameters`	None	JSON 参数覆盖（示例原文：--parameters='{parameters: ["argument1"]}'）
`--requirements-file`、`--no-rebuild`	—	已弃用

实测（互斥参数的冲突校验发生在认证之后，实测先撞 mkdirs）：

dbx execute cicd-sample-project-sample-etl --cluster-id a --cluster-name b

实测回显（尾段）：

ConnectionError: HTTPConnectionPool(host='127.0.0.1', port=80): Max retries
exceeded with url: /api/2.0/workspace/mkdirs (Caused by
NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPConnection object at
0x7f1bd3bb9180>: Failed to establish a new connection: [Errno 111] Connection
refused'))

云端可用时的行为（官方帮助原文概述）：交互集群若停止会自动启动 → 本地重建包 → 上传引用文件 → 独立上下文执行 → 结果打印到终端，出错则命令以非零码退出。

4.6 dbx destroy：删除工作流与资产

dbx destroy 删除部署文件中定义的工作流与资产，支持三种删除范围与 dry-run。不传工作流名/--workflows 时会删除部署文件中全部工作流（帮助原文有 🚨 强提示）。

关键参数与真实默认值（dbx destroy --help 实测）：

参数	默认值	说明
`[WORKFLOW_NAME]`	None	单工作流
`--workflows`	None	逗号分隔多工作流
`--mode`	`all`（可选 all/assets-only/workflows-only）	删除范围：全部/仅资产/仅工作流对象
`--confirm`	关闭	跳过确认对话框
`--dry-run`	关闭	只展示将删除的对象
`--dracarys`	关闭	彩蛋参数：🔥 让删除输出更史诗（官方原文：add more fire to the CLI output）

实测：无凭据时 dry-run 也被认证挡住：

dbx destroy --dry-run

实测回显（尾段）：

Exception: No valid authentication information was provided.
Please use one of the authentication methods:    * Via environment variables DATABRICKS_HOST and DATABRICKS_TOKEN
         * Via specifying the profile name in the env variable DBX_CLI_PROFILE
* Via providing the profile in the .dbx/project.json file

即 destroy 的 dry-run 也需要凭据（它要先查询真实工作区中的对象）。生产操作建议顺序：先 --dry-run 核对列表，再 --mode workflows-only 或 --confirm 执行。

4.7 dbx sync：本地与工作区实时同步

dbx sync 是唯一带二级子命令的命令族，三个目的地：DBFS（dbfs）、Databricks Repo（repo）、任意工作区目录（workspace）。官方帮助用大段篇幅说明其典型场景：本地 IDE 编辑 → 自动同步到 Databricks → Notebook 里 %autoreload 2 即时生效；并注明源目录的 .gitignore 规则会被自动排除、.git 目录始终排除。

子命令清单（dbx sync --help 实测）：

╭─ Commands ───────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ dbfs       📁 Syncs from a source directory to DBFS                          │
│ repo       🔀 Syncs from a source directory to a Databricks Repo             │
│ workspace  🔀 Syncs from a source directory to a Databricks Workspace        │
│            directory                                                         │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

三个子命令共用同一组过滤与路径参数（dbx sync dbfs --help 实测，取代表性选项）：

参数	说明
`-s/--source`	本地源目录；当前目录是 git 仓库时可省略（默认取仓库根）
`-d/--dest`	目的地（dbfs 路径 / repo 名 / 工作区路径；相对路径相对用户目录）
`-u/--user`	构造默认目的地时使用的用户名（邮箱会去掉域名部分）
`-i/--include`	仅同步指定目录（可重复）；用了 include 后未列出的都不同步
`-x/--exclude`	排除指定目录（可重复）
`--include-pattern` / `--exclude-pattern`	按模式的包含/排除（可重复）
`--watch` / `--no-watch`	是否持续监听变更（watch 循环由 watchdog 驱动）
`--dry-run`	只打印将执行的操作
`--full-sync`	忽略既有同步状态全量同步
`--interval` / `--max-passes`	轮询间隔与轮数上限

实测一：认证方式差异。sync 族不读 DATABRICKS_HOST/DATABRICKS_TOKEN，直接找 ~/.databrickscfg 的 profile，没有就报错（这是与 deploy/launch/execute/destroy 的显著差异）：

dbx sync dbfs -s /opt/dbx-lab/cicd-sample-project -d /tmp/dbxdemo --dry-run

实测回显（无 databrickscfg 时）：

Usage: dbx sync dbfs [OPTIONS]
Try 'dbx sync dbfs --help' for help.
╭─ Error ──────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ Could not find a databricks-cli config for profile DEFAULT                   │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

实测二：配置 profile 后（~/.databrickscfg 写入 [DEFAULT] 段、host 指向不可达地址）：

[DEFAULT]
host = http://127.0.0.1:9999
token = demotoken

再次运行（20 秒超时截断长驻 watch）：

timeout 20 dbx sync dbfs -s /opt/dbx-lab/cicd-sample-project -d /tmp/dbxdemo --dry-run

实测回显（报错主体）：

╭───────────────────── Traceback (most recent call last) ──────────────────────╮
│ /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/urllib3/connection.py:174 in         │
│ _new_conn                                                                    │
│ ...

即 profile 认证通过后进入真实 API 连接阶段。真实工作区凭据下，sync 将列出首个同步计划的文件清单（dry-run）或进入监听循环（默认 watch），文件变更即时推送到目的地。

五、注意事项

认证体系两套并存：deploy/launch/execute/destroy 支持「环境变量 > DBX_CLI_PROFILE > project.json 内 profile」三层；sync 只认 ~/.databrickscfg。混用时的典型症状就是 4.7 实测的 Could not find a databricks-cli config for profile DEFAULT。
校验时序：部署文件语法、工作流名存在性、集群参数互斥等检查大多发生在认证与 workspace/mkdirs 之后（4.3–4.6 实测），排障时先保证认证正确，再谈业务配置。
host 端口会被丢弃：http://host:9999 实测打到 80 端口（4.3 实测二），非标准端口自建网关需在反代层收口。
破坏性命令双保险：destroy 不带工作流名会删除部署文件内全部工作流，务必先 --dry-run；--dracarys 只是输出特效，不改变删除范围。
已弃用参数集中注意：--job、--jobs、--no-rebuild、--requirements-file、--files-only、--as-run-submit 在帮助原文中均标注弃用并指向新用法，存量脚本迁移时逐个替换。
dbx 已弃用：以上行为基于 0.8.19（2024-07-02 发布），官方建议新项目采用 Databricks Asset Bundles（选型分析见《dbx 介绍与选型指南》）。

六、常见问题

Q1：所有命令都报 ImportError: Bad git executable.？ 缺 git 可执行文件，GitPython 在 dbx 启动导入期就崩溃。sudo apt-get install -y git 即修复（实录见《dbx Ubuntu 22.04 安装 dbx 0.8.19 指南》4.2 节）。

Q2：dbx deploy 报 Environment nosuchenv not found in the project file .dbx/project.json？ -e 参数取值与 project.json 的 environments 键不一致。该错误在认证前报出，属纯本地校验；cat .dbx/project.json 核对或 dbx configure --environment <名> 新增。

Q3：dbx init -p cloud=aws 报 ValueError: aws provided for choice variable cloud...？ 模板枚举参数大小写敏感，合法值实测为 AWS、Azure、Google Cloud（4.1 实测二）。

Q4：sync 报 Could not find a databricks-cli config for profile DEFAULT 但 deploy 正常？ deploy 用了环境变量认证而 sync 只读 databrickscfg（4.7 实测一）。为 sync 补 profile 文件，或统一改用 profile 认证。

Q5：--existing-runs 传了别的值没被接受？ 枚举校验只接受 wait/cancel/pass（4.4 实测一回显原文），默认 pass。

Q6：想看某个命令的全部参数去哪查？ dbx <命令> --help 即全量帮助（本文各节参数表均取自实测输出）；sync 需再看一层 dbx sync <dbfs|repo|workspace> --help。

七、参考链接

Databricks 官方文档 dbx 命令参考（归档）：https://docs.databricks.com/en/archive/dev-tools/dbx/dbx.html
GitHub 仓库（各命令帮助原文出处）：https://github.com/databrickslabs/dbx
dbx CLI 文档站（mkdocs，由 CLI 帮助自动生成）：https://dbx.readthedocs.io/
Jobs API 2.1 参考与迁移：https://docs.databricks.com/en/archive/dev-tools/dbx/dbx-migrate.html

本系列其余篇目：《dbx 介绍与选型指南》《dbx Ubuntu 22.04 安装 dbx 0.8.19 指南》《dbx 0.8.19 配置参数详解》。