casos de uso de Herramientas de desarrollo

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.

Esta página tiene recomendaciones de herramientas para escenarios comunes para desarrolladores. Para obtener información general completa sobre las herramientas de desarrollo, consulte Desarrollo en Databricks. Para conocer los procedimientos recomendados, consulte Procedimientos recomendados para desarrolladores en Databricks.

Herramienta	Cuándo usar
Túnel SSH extensión de Visual Studio Code y Cursor 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
Agrupaciones de automatización declarativa (una característica de la CLI)	Administración de flujos de trabajo e implementación de proyectos en Databricks Automatización de flujos específicos del usuario 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	Aprovisionar recursos fuera de Databricks, como cuentas en la nube, metastores e identidades de nivel de cuenta Administrar y crear áreas de trabajo y metastores de Databricks Uso con la infraestructura basada en Terraform existente como código y flujos de trabajo de CI/CD Exigir permisos Garantizar la portabilidad del entorno y la recuperación ante desastres Muchos recursos admitidos
SDK de Databricks Python Databricks JavaScript SDK SDK de Databricks Java 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