Documentazione di riferimento di Azure Databricks

Questa pagina contiene collegamenti alla documentazione di riferimento completa, inclusi collegamenti a informazioni di riferimento per le API di Databricks, SQL, CLI, SDK e altre risorse.

Informazioni di riferimento sulle API REST

Reference	Description
Account SCIM v2.1 API	Informazioni di riferimento sulle API REST per l'API SCIM per la gestione di utenti e gruppi tra account Databricks.
API REST di Databricks	Informazioni di riferimento sulle API REST per i servizi Databricks.
Jobs v2.0 API	Riferimento API REST per la versione 2.0 del Jobs REST API. Databricks consiglia di usare l'API REST databricks più recente per client e script nuovi ed esistenti.
MLflow REST API	Informazioni di riferimento sulle API REST per la gestione del ciclo di vita di Machine Learning MLflow e il rilevamento dei modelli.

Informazioni di riferimento su Python

Informazioni di riferimento su Python	Description
API Di monitoraggio della qualità dei dati	Informazioni di riferimento sulle API Python per Il monitoraggio della qualità dei dati.
Delta Lake Python API	Informazioni di riferimento sulle API Python per operazioni e controllo delle versioni di Delta Lake .
API Python per le pipeline dichiarative di Lakeflow Spark	Riferimento API Python specifico alle pipeline dichiarative di Lakeflow Spark nello sviluppo e nelle trasformazioni.
PySpark API	Documentazione di riferimento per PySpark.
Serverless GPU Python API	Riferimento API Python per l'elaborazione GPU serverless e l'inferenza dei modelli.

API Python per intelligenza artificiale e Machine Learning

Informazioni di riferimento su Python	Description
API Python di valutazione dell'agente	Informazioni di riferimento per la valutazione dell'agente, tra cui la gestione dei set di dati, le app di revisione, le sessioni di etichettatura e i giudici predefiniti.
Agent Framework Python API	Informazioni di riferimento sul pacchetto per la distribuzione, la databricks-agents gestione delle autorizzazioni e la configurazione delle distribuzioni degli agenti.
AutoML Python API	Informazioni di riferimento sulle funzionalità autoML e i flussi di lavoro automatizzati di Machine Learning.
Databricks AI Bridge Python API	Riferimento per il databricks-ai-bridge pacchetto, inclusi il client Genie e le utilità condivise per gli strumenti di ricerca vettoriale.
API Python databricks-langchain	Informazioni di riferimento per il pacchetto per l'integrazione databricks-langchain di modelli di Databricks, incorporamenti, ricerca vettoriale e server MCP con LangChain.
API Python databricks-mcp	Riferimento per il pacchetto per la databricks-mcp connessione ai server MCP in Databricks.
API Python databricks-openai	Informazioni di riferimento per il pacchetto per l'uso databricks-openai di modelli ospitati da Databricks con OpenAI SDK, incluso il supporto per il server MCP e la ricerca vettoriale.
Ingegneria delle funzionalità API Python	Informazioni di riferimento per la progettazione delle funzionalità e le operazioni di archiviazione delle funzionalità.
API Python dell'archivio funzionalità (deprecato)	Deprecated. Usare invece l'API Python di progettazione delle funzionalità .
Monitoraggio di Lakehouse per l'API Python GenAI	Informazioni di riferimento per il monitoraggio delle applicazioni di intelligenza artificiale generative con Lakehouse Monitoring.
MLflow Python API	Informazioni di riferimento sulle API Python per MLflow.
Ricerca vettoriale	Informazioni di riferimento per l'API Python per la gestione di endpoint e indici nel servizio Ricerca vettoriale.

Informazioni di riferimento su Scala

Informazioni di riferimento su Scala	Description
Delta Lake Scala API	Informazioni di riferimento sulle API Scala per operazioni e controllo delle versioni di Delta Lake .
Scala Spark API	Informazioni di riferimento sulle API Spark di Databricks per Scala.

Informazioni di riferimento su SQL

Informazioni di riferimento sul linguaggio SQL	Description
Databricks SQL	Informazioni di riferimento su SQL per Databricks SQL, tra cui sintassi, funzioni e operatori.
Pipelines SQL dichiarative di Lakeflow Spark	Riferimento SQL specifico per lo sviluppo e le trasformazioni delle pipeline dichiarative di Lakeflow Spark .

Informazioni di riferimento sugli strumenti di sviluppo

Reference	Description
Comandi CLI di Databricks	Informazioni di riferimento sui comandi per il CLI di Databricks.
Configurazione dei bundle di asset di Databricks	Informazioni di riferimento sulla configurazione YAML dei bundle di asset di Databricks .
Databricks Terraform Provider	Documentazione di riferimento per il provider Databricks Terraform.
Databricks SDK per Python	Informazioni di riferimento su Python SDK per l'integrazione con Databricks e automazione nelle applicazioni Python.
Databricks SDK per il linguaggio R	Informazioni di riferimento per R SDK per i flussi di lavoro di data science e il calcolo statistico con Databricks.
Databricks SDK per Java	Informazioni di riferimento su Java SDK per applicazioni aziendali e integrazioni basate su JVM.
Databricks SDK per il linguaggio Go	Informazioni di riferimento su Go SDK per applicazioni ad alte prestazioni e integrazioni native del cloud.

Informazioni di riferimento sugli errori

Reference	Description
Codici di errore SQL	Informazioni di riferimento complete per i codici di errore SQL e i relativi significati in Databricks.
Classi di errore	Documentazione della classe di errore per i tipi di errore classificati e le linee guida per la risoluzione.

Risorse aggiuntive

Conto risorse	Description
API Apache Spark	Panoramica della documentazione di riferimento per le API Apache Spark.
API Delta Lake	Collegamenti di riferimento per operazioni Delta Lake e controllo delle versioni (Delta Spark).
Sviluppo Python	Panoramica dello sviluppo python in Databricks.
Sviluppo in Scala	Panoramica dello sviluppo in Scala in Databricks.
Documentazione di R	Panoramica dell'elaborazione e dell'analisi dei dati basati su R in Databricks.