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Um Databricks-Apps zu erstellen, bereitzustellen und auszuführen, muss Ihre Umgebung bestimmte Voraussetzungen erfüllen. Dazu gehören Anforderungen sowohl für Ihren Azure Databricks-Arbeitsbereich als auch für Ihre lokale Entwicklungsumgebung.
Einrichten Ihres Azure Databricks-Arbeitsbereichs
Um Apps in Ihrem Azure Databricks-Arbeitsbereich bereitzustellen und auszuführen, stellen Sie sicher, dass sie die folgenden Anforderungen erfüllt:
- Der Arbeitsbereich befindet sich in einer Region, die serverlose Compute unterstützt, da Databricks Apps auf diese Infrastruktur angewiesen ist. Siehe Serverlose Verfügbarkeit.
- Die Netzwerkkonfiguration (z. B. VPC-Firewallregeln oder Ausgangssteuerelemente) ermöglicht ausgehenden Zugriff auf die
*.databricksapps.comDomain.
Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung
Alle Apps erfordern Azure Databricks CLI, Version 0.229.0 oder höher, für den Zugriff auf Ihren Arbeitsbereich konfiguriert. Informationen zum Installieren oder Aktualisieren der CLI finden Sie unter Installieren oder Aktualisieren der Databricks CLI. Azure Databricks empfiehlt die Verwendung der OAuth-Benutzer-zu-Computer-Authentifizierung (U2M).
Sie können Apps mit Python, Node.jsoder einer Hybridarchitektur entwickeln, die beide kombiniert. Installieren Sie die folgenden Tools basierend auf den von Ihrer App verwendeten Sprachen.
Python
Wenn Sie Ihre App mit Python erstellen, muss Ihre Entwicklungsumgebung die folgenden Anforderungen erfüllen.
Python Version 3.11 oder höher installiert.
Databricks SDK für Python installiert. Installieren mit:
pip3 install databricks-sdk(Optional) Databricks SQL Connector für Python installiert, wenn Ihre App auf Databricks SQL zugreifen muss. Installieren mit:
pip3 install databricks-sql-connector
Node.js
Wenn Sie Ihre App mit Node.jserstellen, muss Ihre Entwicklungsumgebung die folgenden Anforderungen erfüllen.
Node.js Version 22.16 oder höher installiert.
(Optional) Databricks SQL-Treiber für Node.js installiert, wenn Ihre App auf Databricks SQL zugreifen muss. Installieren mit:
npm i @databricks/sql