Verbinden Sie sich von Ihrer IDE aus

Diese Seite fasst Funktionen von Entwicklertools zusammen, die es Ihnen ermöglichen, sich von Ihrer IDE aus mit Databricks zu verbinden.

IDE-Tools vergleichen

Die folgende Tabelle vergleicht Werkzeuge zur Verbindung zu Databricks aus Ihrer IDE.

Werkzeug	Anwendungsfälle
SSH-Tunnel	Verbinde deine lokale IDE mit Classic Compute, serverless Compute oder AI Runtime über SSH. Führe Code in derselben Umgebung wie dein Cluster oder serverlose Compute aus. Weitere Funktionsdetails finden Sie unter Mit SSH verbundene IDE.
Databricks Sandbox	Verbinden Sie Ihre lokale IDE mit Lightweight Databricks serverless Compute über SSH. Die Standardumgebung umfasst gängige Coding-Agenten-Tools und Unterstützung für Omnigent. Weitere Funktionsdetails finden Sie unter Mit SSH verbundene IDE.
IDE-Erweiterung	Verbinden Sie Visual Studio Code oder Cursor mit einem Databricks-Arbeitsbereich mit ein paar Klicks. Definieren, deployen und führen Sie Declarative Automation Bundles in Ihrer IDE aus. Führe lokale Python-Dateien auf Databricks Compute aus oder führe Dateien und Notebooks als Lakeflow-Jobs aus.
Databricks Connect	Verbinden Sie jede IDE, jeden Notebook-Server oder eine benutzerdefinierte Anwendung mit Databricks Compute. Schreiben Sie Code mit Spark-APIs und führen Sie ihn remote auf Databricks Compute aus, anstatt eine lokale Spark-Sitzung zu nutzen.

Die IDE ist mit SSH verbunden

Sowohl der SSH-Tunnel als auch die Databricks Sandbox verbinden sich mit dem Databricks-Compute in Ihrem Arbeitsbereich über SSH (Secure Shell). Die folgende Tabelle vergleicht Anwendungsfälle und technische Unterschiede der beiden Funktionen.

	Databricks SSH-Tunnel	Databricks Sandbox
Primärer Anwendungsfall	IDE-gesteuerte Entwicklung für Data Engineering, Data Science und maschinelles Lernen auf Databricks Compute.	Führen Sie Agent-Schleifen aus und führen Sie nicht vertrauenswürdigen, beliebigen Code, der nicht zu Spark oder der Databricks-Laufzeitumgebung gehört, sicher aus.
Wo Compute ausgeführt wird	Klassische oder serverlose Datenebene im Databricks-Arbeitsbereich	Serverless Data Plane im Databricks-Arbeitsbereich
Computetyp	Serverloses Rechnen Dedizierte Einzelbenutzer-Cluster KI-Runtime	Spezielles, leichtes serverloses Computing
Startzeit	Ähnlich wie die bestehenden Startzeiten der Compute-Instanzen	Seconds
Identitätsweitergabe	Wird automatisch für den Benutzer authentifiziert, der die SSH-Sitzung initiiert	Wird automatisch für den Benutzer authentifiziert, der die SSH-Sitzung initiiert
Datenpersistenz	Du hast eine direkte Verbindung zum Databricks-Arbeitsbereich. Daten in Workspace-Dateien und Unity Catalog sind über die IDE-Benutzeroberfläche, die REST API und die Databricks-CLI verfügbar.	Daten sind in /home/sandbox-agent/ verfügbar, das erhalten bleibt, wenn die Sandbox gestoppt wird. Daten in Workspace-Dateien und Unity Catalog sind mit der REST-API und der Databricks-CLI verfügbar.
Standardumgebung	Wie bei deinem Cluster oder Ihrer serverlosen Umgebung. Verwalten Sie Abhängigkeiten auf dem Cluster, nutzen Sie Workspace-Basisumgebungen für serverlose und KI-Laufzeit oder installieren Sie Abhängigkeiten während der Projektlaufzeit.	Die Standardumgebung umfasst gängige Coding-Agenten-Tools und Unterstützung für Omnigent.
SEG (Egress-Kontrollen)	Erbt vom Arbeitsbereich	Noch nicht verfügbar
Eingangssteuerungen (PrivateLink, IP ACL)	Available	Available