Anwendungsfälle für Entwicklertools

Databricks bietet ein Ökosystem von Tools, mit denen Sie Anwendungen und Lösungen entwickeln können, die in Azure Databricks integriert werden und Databricks-Ressourcen und -Daten programmgesteuert verwalten.

Diese Seite enthält Toolempfehlungen für allgemeine Entwicklerszenarien. Eine vollständige Übersicht über Entwicklertools finden Sie unter Develop on Databricks. Bewährte Methoden für Entwickler finden Sie unter Databricks.

Werkzeug Wann verwenden
SSH-Tunnel
Erweiterungen für Visual Studio Code und Cursor
PyCharm Databricks-Plug-In
Verwenden Sie für andere IDEs die Databricks CLI mit Databricks Connect.
  • Interaktive Entwicklung und Debugging aus einer lokalen IDE
Databricks-Befehlszeilenschnittstelle
  • Direkte Interaktion mit Databricks über die Befehlszeile
  • Shellskripts
  • Experimentieren
  • Direktes Aufrufen der REST-API
  • Verwalten von lokalen Authentifizierungsprofilen
  • Synchronisieren von Code aus der IDE mit dem Databricks-Arbeitsbereich
Deklarative Automatisierungspakete (ein Feature der CLI)
  • Verwalten von Workflows und Bereitstellen von Projekten in Databricks
  • Nutzerspezifische Abläufe automatisieren
  • Anwenden bewährter CI/CD-Methoden
  • Co-Versionierung, Co-Autorenschaft und Co-Bereitstellung Ihrer Ressourcen und Assets als eine Einheit
  • Unterstützt die am häufigsten verwendeten Ressourcen
Databricks-Terraform-Anbieter
  • Bereitstellen von Ressourcen außerhalb von Databricks, z. B. Cloudkonten, Metastores und Identitäten auf Kontoebene
  • Verwalten und Erstellen von Databricks-Arbeitsbereichen und Metastores
  • Verwendung mit bestehender Terraform-basierter Infrastruktur als Code- und CI/CD-Workflows
  • Durchsetzung von Berechtigungen
  • Garantie der Portabilität von Umgebungen und Notfallwiederherstellung
  • Viele unterstützte Ressourcen
Databricks Python SDK
Databricks JavaScript SDK
Databricks Java SDK
Databricks Go SDK
Databricks R SDK
  • Anwendungsentwicklung
  • Integrieren Sie sich in vorhandene Bereitstellungssysteme
  • Erstellen von benutzerdefinierten Databricks-Workflows und Webdiensten
SQL-Treiber
  • Ausführen von SQL-Befehlen und Skripts aus Clientanwendungen
Databricks-REST-API
  • Automatisieren von Prozessen, bei denen ein SDK in Ihrer bevorzugten Programmiersprache nicht verfügbar ist
  • Zugriff auf fast alle Databricks-Ressourcen
  • Nur erweiterte Szenarien