Megosztás:


Helyi fejlesztési eszközök

A Databricks olyan eszközök ökoszisztémáját kínálja, amelyekkel olyan alkalmazásokat és megoldásokat fejleszthet, amelyek integrálhatók az Azure Databricks szolgáltatással, és programozott módon kezelik a Databricks-erőforrásokat és -adatokat.

Ezen a lapon javaslatokat talál a gyakori fejlesztői forgatókönyvek legjobb eszközeire. A fejlesztői eszközök teljes áttekintéséért lásd a Fejlesztés a Databricksen című témakört.

Eszköz Mikor érdemes használni?
Databricks-bővítmény a Visual Studio Code-hoz
PyCharm Databricks beépülő modul
Egyéb IDE-k esetén használja a Databricks CLI-t a Databricks Connect használatával
  • Interaktív fejlesztés és hibakeresés helyi IDE-ből
Databricks parancssori felület
  • Közvetlen interakció a Databricks szolgáltatással a parancssorból
  • Shell-szkriptelés
  • kísérletezés
  • A REST API meghívása közvetlenül
  • Helyi hitelesítési profilok kezelése
  • Kód szinkronizálása az IDE-ből a Databricks-munkaterületre
Databricks-eszközcsomagok (a parancssori felület egyik funkciója)
  • Munkafolyamatok kezelése és projektek üzembe helyezése a Databricksben
  • A CI/CD ajánlott eljárásainak alkalmazása
  • Közös verziókezelés, társszerzőség és az erőforrások, valamint eszközök közös üzembe helyezése egyetlen egységként
  • A leggyakoribb erőforrások támogatása
Databricks Terraform-szolgáltató
  • Infrastruktúra kódként és CI/CD-ként
  • Munkaterületek, katalógusok és metaadattárak felügyelete és létrehozása
  • Engedélyek kényszerítése
  • A környezet hordozhatóságának és vészhelyreállításának garantálása
  • Számos támogatott erőforrás
Databricks Python SDK
Databricks Java SDK
Databricks Go SDK
Databricks R SDK
  • Alkalmazásfejlesztés
  • Integrálás meglévő üzembehelyezési rendszerekkel
  • Egyéni Databricks-munkafolyamatok és webszolgáltatások létrehozása
SQL-illesztőprogramok
  • SQL-parancsok és szkriptek futtatása ügyfélalkalmazásokból
Databricks REST API
  • Olyan folyamatok automatizálása, amelyekben az előnyben részesített programozási nyelven nem érhető el SDK
  • Hozzáférés szinte az összes Databricks-erőforráshoz
  • Csak speciális forgatókönyvek