A Databricks Apps használatának első lépései

Ezen a lapon lépésenkénti példával ismerkedhet meg a Databricks Apps szolgáltatással, amely egy egyszerű alkalmazást hoz létre a Azure Databricks munkaterületen egy Azure Databricks ajánlott eljárásokat követő sablon használatával.

Ez a példa végigvezeti a következőn:

• Alkalmazás létrehozása sablonból
• Az alkalmazás megtekintése az üzembe helyezés után
• Az alkalmazássablon másolása a számítógépre további fejlesztés céljából
• Az alkalmazás helyi futtatása
• Az alkalmazás ismételt üzembe helyezése a munkaterületen

A cikk végére képes lesz helyileg iterálni az alkalmazáson, és telepíteni a frissítéseket a Databricksben.

Jótanács

Ha a munkaterület szinkronizálása helyett egy Git-adattárból szeretne üzembe helyezni, hagyja ki a sablont, és hozzon létre egy egyéni alkalmazást a létrehozás során konfigurált Git-adattárral. Ezután a telepítéshez lásd: Üzembe helyezés Git-adattárból.

Előfeltételek

Az oktatóanyag elvégzése előtt győződjön meg arról, hogy a Azure Databricks munkaterület és a helyi fejlesztési környezet megfelelően van konfigurálva. Lásd : Databricks Apps-munkaterület és fejlesztési környezet beállítása.

1. lépés: Függőségek telepítése

Nyisson meg egy terminált, és futtassa a következő parancsokat:

• Telepítse a példaalkalmazás által igényelt Python kódtárakat.
• Hozzon létre egy helyi könyvtárat az alkalmazás forrás- és konfigurációs fájljaihoz.

pip install gradio
pip install pandas
mkdir gradio-hello-world
cd gradio-hello-world

gradio-hello-world az alkalmazásfájlok helyi könyvtára.

2. lépés: Az alkalmazás létrehozása

1. A Databricks-munkaterületen kattintson az , válassza a Databricks alkalmazások közül a Databricks Apps lehetőséget.

2. Kattintson az + Alkalmazás létrehozása elemre.

3. Válassza a Gradio Hello world sablont.

   

4. Nevezze el az alkalmazást gradio-hello-world néven , és kattintson az Alkalmazás létrehozása gombra.

Ezzel létrehoz egy új alkalmazást a kiválasztott sablon alapján, és üzembe helyezi azt a munkaterületen.

3. lépés: Az alkalmazás megtekintése

Az alkalmazás létrehozása után automatikusan elindul, és megjelenít egy URL-címet, amellyel megtekintheti az előnézetét. Az alkalmazás URL-címének és üzembe helyezési állapotának megtekintése az Áttekintés lapon:

Kattintson az URL-címre az alkalmazás megtekintéséhez:

Azure Databricks automatikusan létrehozza az alkalmazás URL-címét az alkalmazás neve és a munkaterület azonosítója alapján. Az alkalmazás létrehozása után nem módosíthatja az URL-címet. Ha másik URL-címre van szüksége, hozzon létre egy másik nevű új alkalmazást. További információ: Alkalmazás URL.

4. lépés: Az alkalmazás másolása a számítógépre

Az alkalmazás létrehozása után letöltheti a forráskódot a helyi gépre a testreszabásához.

1. Másolja ki a parancsokat a Szerkesztés listában az IDE-ben:

   

2. Egy terminálban keresse meg a gradio-hello-world létrehozott helyi könyvtárat, majd futtassa a másolt parancsokat:

   databricks workspace export-dir /Workspace/Users/my-email@org.com/databricks_apps/gradio-hello-world_2026_02_03-22_34/gradio-hello-world-app .
   
   ...
   Export complete
   
   gradio-hello-world % databricks sync --watch . /Workspace/Users/my-email@org.com/databricks_apps/gradio-hello-world_2026_02_03-22_34/gradio-hello-world-app
   
   ...
   Initial Sync Complete
   

   Az első parancs három fájlt exportál a munkaterületről a helyi könyvtárba: app.py, app.yamlés requirements.txt. A második parancs elindít egy szinkronizálási folyamatot, amely figyeli a helyi fájlmódosításokat, és automatikusan feltölti őket a munkaterületre.

   • app.py az alkalmazás funkcióit és felhasználói felületét megvalósító kódot tartalmazza.
   • app.yaml Meghatározza az alkalmazás konfigurációját, beleértve annak belépési pontját és engedélyeit.
   • requirements.txt felsorolja az alkalmazás által igényelt Python csomagokat.

5. lépés: Az alkalmazás helyi módosítása és tesztelése

1. Igény szerint testre szabhatja és fejlesztheti az alkalmazást helyileg. Módosíthatja például, app.py hogy interaktívsá tegye az adatokat, témát vagy stílusbeállításokat adjon hozzá, vagy engedélyezze az adatfeltöltést.

2. Az alkalmazás teszteléséhez futtassa a következőt python app.py:

   python app.py
   
   Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
   ...
   

3. Az alkalmazás megtekintéséhez nyissa meg http://127.0.0.1:7860 egy böngészőablakban.

4. Az alkalmazás futtatásához és hibakereséséhez használja a databricks-alkalmazások helyi parancsát :

   databricks apps run-local --prepare-environment --debug
   

   Ez a parancs telepíti az összes függőséget, és előkészíti a virtuális környezetet, majd elindítja az alkalmazást és a hibakeresőt az 5678-os porton. Navigáljon http://localhost:8001 az alkalmazás megtekintéséhez.

   Töréspontok beállításához a Visual Studio Code-ban telepítse a Python hibakereső bővítményt, majd lépjen a Futtatás>Hibakeresés indítása>Távoli csatlakozás lehetőségre.

6. lépés: Az alkalmazás ismételt üzembe helyezése a munkaterületen

Az alkalmazás újbóli üzembe helyezéséhez másolja az „Üzembe helyezés a Databricks alkalmazásokhoz” parancsot az alkalmazás áttekintési oldalán:

Futtassa a parancsot a gradio-hello-world helyi könyvtárból.

A parancs a következőkkel sikeres:

{
  "create_time": "2026-02-03T23:25:38Z",
  "creator": "my-email@org.com",
  "deployment_artifacts": {
    "source_code_path": "/Workspace/Users/4cfd4a36-2cef-4155-88c4-d258ed6d0d91/src/01f10157a60a113e980014bebd5f4a03"
  },
  "deployment_id": "01f10157a60a113e980014bebd5f4a03",
  "mode": "SNAPSHOT",
  "source_code_path": "/Workspace/Users/my-email@org.com/databricks_apps/gradio-hello-world_2026_02_03-22_34/gradio-hello-world-app",
  "status": {
    "message": "App started successfully",
    "state": "SUCCEEDED"
  },
  "update_time": "2026-02-03T23:25:41Z"
}

Az üzembe helyezés állapotának megtekintéséhez nyissa meg az alkalmazás Áttekintés lapját.

7. lépés (nem kötelező): Üzembe helyezés Git-adattárból

Az előző lépések munkaterület-szinkronizálást használnak az alkalmazás üzembe helyezéséhez. A méretezhetőbb munkafolyamat érdekében küldje le az alkalmazáskódot egy Git-adattárba, és onnan telepítse. Ez lehetővé teszi a verziókövetés használatát, a csapattagokkal való együttműködést és opcionálisan az automatikus üzembe helyezést minden leküldésen.

1. Inicializáljon egy Git-adattárat a gradio-hello-world címtárban, és küldje el a Git-szolgáltatónak (például GitHub):

   git init
   git add .
   git commit -m "Initial app code"
   git remote add origin https://github.com/your-org/gradio-hello-world
   git push -u origin main
   

2. Konfigurálja a Git-adattárat az alkalmazásban:

   databricks apps create-update gradio-hello-world \
      --json '{"update_mask": "git_repository", "git_repository": {"url": "https://github.com/your-org/gradio-hello-world", "provider": "gitHub"}}'
   

3. Privát adattárak esetén adjon hozzá egy Git-hitelesítő adatot az alkalmazás szolgáltatásnévéhez. Tekintse meg a Git-adattárból történő üzembe helyezés parancssori felületének utasításait.

4. Üzembe helyezés a Gitből:

   databricks apps deploy gradio-hello-world \
      --json '{"git_source": {"branch": "main"}}'
   

A Git üzembe helyezésének konfigurálása után újra üzembe helyezheti az adattárba való leküldéssel és az üzembe helyezési parancs ismételt futtatásával. Ha minden leküldésen automatikusan újra üzembe szeretne helyezni, engedélyezze az automatikus Git-telepítéseket. Lásd: Automatikus Git-környezetek engedélyezése (bétaverzió).

További erőforrások

Most, hogy üzembe helyezte és testre szabta az első alkalmazást, a következőt teheti:

• Üzembe helyezés Git-adattárból az alkalmazáskód verziókövetéssel történő kezeléséhez.
• Engedélyezze az automatikus Git-telepítéseket , hogy minden leküldéskor újra üzembe helyezhesse az alkalmazást egy ágba.
• Állítson be CI/CD-folyamatokat a GitHub Actions használatával az éles üzembe helyezési munkafolyamatokhoz, validálással és állapotellenőrzésekkel.
• Konfigurálja az engedélyezést annak kezelésére, hogy ki férhet hozzá és szerkessze az alkalmazást.
• Integráld az appodat az Azure Databricks platform funkcióival, mint az Azure Databricks titkok vagy a Databricks SQL.
• Ossza meg az alkalmazást a munkaterületen vagy a szervezet más felhasználóival.
• További alkalmazássablonok felfedezése különböző keretrendszerekkel és képességekkel való kísérletezéshez.