Referenční dokumentace ke službě Azure Databricks

Tato stránka obsahuje odkazy na komplexní referenční dokumentaci, včetně referenčních informací pro rozhraní API Databricks, SQL, CLI, sady SDK a další prostředky.

REST API – referenční informace

Odkazy	Description
Rozhraní API účtu SCIM v2.1	Referenční informace k rozhraní REST API pro rozhraní API SCIM pro správu uživatelů a skupin napříč účty Databricks
rozhraní REST API Databricks	Referenční informace k rozhraní REST API pro služby Databricks
Rozhraní API Jobs v2.0	Referenční informace k Jobs REST API verze 2.0. Databricks doporučuje používat nejnovější rozhraní Databricks REST API pro nové a stávající klienty a skripty.
MLflow REST API	Referenční informace k rozhraní REST API pro správu životního cyklu strojového učení MLflow a sledování modelů

Referenční informace k Pythonu

Referenční informace k Pythonu	Description
PySpark API	Referenční dokumentace pro PySpark.
Delta Lake Python API	Referenční informace k rozhraní Python API pro operace a správu verzí Delta Lake
Python API pro deklarativní pipeline Spark v Lakeflow	Referenční příručka Python API pro vývoj a transformace deklarativních pipelines Sparku v rámci Lakeflow.
Rozhraní API pro monitorování kvality dat	Referenční informace k rozhraní PYTHON API pro monitorování kvality dat
Bezserverové rozhraní API GPU v Pythonu	Referenční informace k rozhraní Python API pro bezserverovou architekturu GPU a odvozování modelů

Rozhraní API pro AI a ML v Pythonu

Referenční informace k Pythonu	Description
Rozhraní PYTHON API pro vyhodnocení agenta	Referenční informace k vyhodnocení agenta, včetně správy datových sad, kontroly aplikací, relací popisků a předdefinovaných porotců
Rozhraní API pro Agent Framework v Pythonu	Referenční informace k databricks-agents balíčku pro nasazení, správu oprávnění a konfiguraci nasazení agenta.
AutoML Python API	Referenční informace o funkcích AutoML a pracovních postupech automatizovaného strojového učení
Rozhraní API Pro most AI Databricks	Referenční informace k databricks-ai-bridge balíčku, včetně klienta Genie a sdílených nástrojů pro nástroje pro vektorové vyhledávání.
Databricks-langchain Python API	Referenční informace pro databricks-langchain balíček pro integraci modelů Databricks, vkládání, vektorového vyhledávání a serverů MCP s jazykem LangChain.
Rozhraní API Pythonu pro Databricks-mcp	Referenční informace k databricks-mcp balíčku pro připojení k serverům MCP v Databricks
Databricks-openai Python API	Referenční informace k databricks-openai balíčku pro použití modelů hostovaných v Databricks se sadou OpenAI SDK, včetně podpory serveru MCP a vektorového vyhledávání.
Python API pro inženýrství funkcí	Referenční informace ke zpracování funkcí a operacím feature store.
API pro Feature Store v Pythonu (zastaralé)	Deprecated. Místo toho použijte rozhraní Python API pro přípravu funkcí .
Monitorování Lakehouse pro rozhraní Api Pro Python GenAI	Referenční informace pro monitorování generovaných aplikací umělé inteligence pomocí monitorování Lakehouse.
MLflow Python API	Referenční informace k rozhraní PYTHON API pro MLflow
Vektorové vyhledávání	Referenční informace k rozhraní Python API pro správu koncových bodů a indexů ve službě Vector Search

Referenční příručka k jazyku Scala

Referenční příručka k jazyku Scala	Description
Delta Lake Scala API	Referenční informace k rozhraní Scala API pro operace a správu verzí Delta Lake
Scala Spark API	Referenční informace k rozhraní Scala Spark API

Referenční informace k JAZYKU SQL

Referenční informace k jazyku SQL	Description
Databricks SQL	Referenční informace k JAZYKu SQL pro Databricks, včetně syntaxe, funkcí a operátorů
Deklarativní kanály SQL pro Lakeflow Spark	SQL referenční příručka specifická pro vývoj a transformace deklarativních kanálů Sparku pro Lakeflow.

Referenční informace k vývojářským nástrojům

Odkazy	Description
Databricks CLI příkazy	Referenční informace k příkazům pro rozhraní příkazového řádku Databricks
Konfigurace balíčků pro správu aktiv Databricks	Referenční příručka ke konfiguraci YAML balíčků aktiv Databricks.
Poskytovatel Terraformu pro Databricks	Referenční dokumentace pro Databricks Terraform poskytovatele
Databricks SDK pro Python	Referenční informace k sadě Python SDK pro integraci s Databricks a automatizací v aplikacích Pythonu
Databricks SDK pro R	Referenční informace k sadě R SDK pro pracovní postupy datových věd a statistické výpočty s Databricks.
Databricks SDK pro Javu	Referenční informace k sadě Java SDK pro podnikové aplikace a integrace založené na prostředí JVM
Databricks SDK pro Go	Referenční příručka o sadě Go SDK pro vysoce výkonné aplikace a cloudově nativní integrace.

Referenční informace k chybám

Odkazy	Description
Kódy chyb SQL	Kompletní referenční informace o kódech chyb SQL a jejich významech v Databricks
Třídy chyb	Dokumentace ke třídě chyb pro typy chyb zařazené do kategorií a pokyny k řešení

Dodatečné zdroje

Resource	Description
Rozhraní Apache Spark API	Přehled referenční dokumentace pro rozhraní Apache Spark API
Rozhraní Delta Lake API	Referenční odkazy pro operace a správu verzí Delta Lake (Delta Spark).
Vývoj v Pythonu	Přehled vývoje v Pythonu v Databricks
Vývoj pro Scala	Přehled vývoje technologie Scala na platformě Databricks.
Dokumentace jazyka R	Přehled zpracování a analýzy dat založených na R v Databricks