Alat pengembangan lokal

Databricks menyediakan ekosistem alat untuk membantu Anda mengembangkan aplikasi dan solusi yang terintegrasi dengan Azure Databricks dan mengelola sumber daya dan data Databricks secara terprogram.

Artikel ini memberikan gambaran umum tentang alat dan rekomendasi ini untuk alat terbaik untuk skenario pengembang umum.

Alat apa yang disediakan Databricks untuk berkembang secara lokal?

Tabel berikut ini menyediakan daftar alat pengembang yang disediakan oleh Databricks.

Alat	Deskripsi
Autentikasi dan Otorisasi	Konfigurasikan autentikasi dan otorisasi untuk alat, skrip, dan aplikasi Anda agar berfungsi dengan Azure Databricks.
Databricks Connect	Sambungkan ke Azure Databricks menggunakan lingkungan pengembangan terintegrasi (IDEs) populer seperti PyCharm, IntelliJ IDEA, Eclipse, RStudio, dan JupyterLab. Jika Anda menggunakan Visual Studio Code, Databricks merekomendasikan ekstensi Databricks untuk Visual Studio Code, yang dibangun di atas Databricks Connect, karena menyediakan fitur tambahan untuk mengaktifkan konfigurasi yang lebih mudah.
Ekstensi Databricks untuk Visual Studio Code	Sambungkan ke ruang kerja Azure Databricks jarak jauh Anda dari lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) Visual Studio Code .
Plugin PyCharm Databricks	Konfigurasikan koneksi ke ruang kerja Databricks jarak jauh dan jalankan file pada kluster Databricks dari PyCharm. Plugin ini dikembangkan dan disediakan oleh JetBrains dalam kemitraan dengan Databricks.
Databricks SDK	Mengotomatiskan Azure Databricks dari pustaka kode yang ditulis untuk bahasa populer seperti Python, Java, Go, dan R. Alih-alih mengirim panggilan REST API secara langsung menggunakan curl atau Postman, gunakan SDK untuk berinteraksi dengan Databricks menggunakan bahasa pemrograman pilihan Anda. SDK Databricks mendukung REST API lengkap dan menyediakan fitur lain, termasuk autentikasi terpadu dan penomoran halaman, yang membuatnya mudah digunakan dan diperluas untuk mencakup banyak skenario.
Driver dan alat SQL	Sambungkan ke Azure Databricks untuk menjalankan perintah dan skrip SQL, berinteraksi secara terprogram dengan Azure Databricks, dan mengintegrasikan fungsionalitas Azure Databricks SQL ke dalam aplikasi yang ditulis dalam bahasa populer seperti Python, Go, JavaScript, dan TypeScript.
Databricks CLI	Akses fungsionalitas Azure Databricks menggunakan antarmuka baris perintah (CLI) Databricks. CLI membungkus Databricks REST API, jadi alih-alih mengirim panggilan REST API secara langsung menggunakan curl atau Postman, gunakan Databricks CLI untuk berinteraksi dengan Databricks.
Kumpulan Aset Databricks	Terapkan praktik terbaik pengembangan, pengujian, dan penyebaran standar industri (CI/CD) untuk data Azure Databricks dan proyek AI Anda menggunakan Bundel Aset Databricks.
Databricks Terraform Provider dan Terraform CDKTF untuk Databricks	Memprovisikan infrastruktur dan sumber daya Azure Databricks menggunakan Terraform.
Alat CI/CD	Integrasikan sistem dan kerangka kerja CI/CD populer seperti GitHub Actions, Jenkins, dan Apache Airflow.

Petunjuk

Anda juga dapat menghubungkan banyak alat pihak ketiga populer tambahan ke kluster dan gudang SQL untuk mengakses data di Azure Databricks. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mitra teknologi.

Alat pengembang mana yang harus saya gunakan?

Tabel berikut menguraikan rekomendasi alat Databricks untuk skenario pengembang umum.

Alat	Rekomendasi penggunaan
Ekstensi Databricks untuk Visual Studio Code Plugin PyCharm Databricks Untuk IDE yang lain, gunakan Databricks CLI dengan Databricks Connect	Pengembangan dan debugging interaktif dari IDE lokal
Databricks CLI	Interaksi langsung dengan Databricks dari baris perintah Pembuatan skrip shell Eksperimen Memanggil REST API secara langsung Mengelola profil autentikasi lokal Menyinkronkan kode dari IDE ke ruang kerja Databricks
Paket Aset Databricks (sebuah fitur dari CLI)	Mengelola alur kerja dan menyebarkan proyek ke Databricks Menerapkan praktik terbaik CI/CD Versi bersama, penulis bersama, dan menyebarkan bersama sumber daya serta aset Anda sebagai satu kesatuan. Mendukung sumber daya yang paling umum
Provider Databricks Terraform	Infrastruktur sebagai kode, CI/CD Mengelola dan membuat ruang kerja, katalog, metastores, dan menerapkan izin Menjamin portabilitas lingkungan dan pemulihan bencana Banyak sumber daya yang didukung
Databricks Python SDK Databricks Java SDK Databricks Go SDK Databricks R SDK	Pengembangan aplikasi Integrasikan dengan sistem penyebaran yang ada Membuat alur kerja Databricks kustom dan layanan web baru
Driver SQL	Menjalankan perintah dan skrip SQL dari aplikasi klien
Databricks REST API	Mengotomatiskan proses di mana SDK dalam bahasa pemrograman pilihan Anda tidak tersedia Skenario tingkat lanjut saja Hampir semua sumber daya Databricks tersedia