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 distribuované trénování v AI Runtime 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 deklarativních balíčků automation	Referenční informace o konfiguraci YAML deklarativních sad automation
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