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Herramientas de desarrollo local

Databricks proporciona un ecosistema de herramientas para ayudarle a desarrollar aplicaciones y soluciones que se integran con Azure Databricks y administran mediante programación los recursos y los datos de Databricks.

En esta página se proporcionan recomendaciones para las mejores herramientas para escenarios comunes para desarrolladores. Para obtener información general completa sobre las herramientas de desarrollo, consulte Desarrollo en Databricks.

Herramienta Cuándo usar
Extensión de Databricks para Visual Studio Code
Extensión PyCharm Databricks
Para otros IDE, use la CLI de Databricks con Databricks Connect.
  • Desarrollo e depuración interactivos desde un IDE local
CLI de Databricks
  • Interacción directa con Databricks desde la línea de comandos
  • Scripting de shell
  • Experimentación
  • Invocación de la API REST directamente
  • Administración de perfiles de autenticación local
  • Sincronización de código desde el IDE al área de trabajo de Databricks
Conjuntos de recursos de Databricks (una característica de la CLI)
  • Administración de flujos de trabajo e implementación de proyectos en Databricks
  • Aplicar las mejores prácticas de CI/CD
  • Co-versionar, co-autorizar y co-desplegar tus recursos y activos como una sola unidad
  • Admite los recursos más comunes
Proveedor Databricks Terraform
  • Infraestructura como código y CI/CD
  • Administrar y crear áreas de trabajo, catálogos y metastores
  • Exigir permisos
  • Garantizar la portabilidad del entorno y la recuperación ante desastres
  • Muchos recursos admitidos
Databricks Python SDK
Databricks Java SDK
Databricks Go SDK
Databricks R SDK
  • Desarrollo de aplicaciones
  • Integración con sistemas de implementación existentes
  • Creación de flujos de trabajo y servicios web personalizados de Databricks
Controladores SQL
  • Ejecución de comandos y scripts de SQL desde aplicaciones cliente
API REST de Databricks
  • Automatización de procesos en los que un SDK del lenguaje de programación preferido no está disponible
  • Acceso a casi todos los recursos de Databricks
  • Solo escenarios avanzados