Requisiti di utilizzo di Databricks Connect

Annotazioni

Questo articolo illustra Databricks Connect per Databricks Runtime 13.3 LTS e versioni successive.

Questo articolo fornisce i requisiti di utilizzo per Databricks Connect. Per informazioni su Databricks Connect, vedere Informazioni su Databricks Connect.

Requisiti dell'area di lavoro

Per usare Databricks Connect per connettersi all'area di lavoro:

• L'account e l'area di lavoro di Azure Databricks devono avere Unity Catalog abilitato. Vedere Introduzione al catalogo unity e Abilitare un'area di lavoro per il catalogo unity.

• La versione di Databricks Runtime dell'ambiente di calcolo deve essere maggiore o uguale alla versione del pacchetto Databricks Connect. Databricks consiglia di usare il pacchetto Databricks Connect più recente che corrisponde alla versione di Databricks Runtime.

  Per usare le funzionalità disponibili nelle versioni successive di Databricks Runtime, è necessario aggiornare il pacchetto Databricks Connect. Per un elenco delle versioni disponibili di Databricks Connect, vedere le note sulle versioni di Databricks Connect. Per le note di rilascio sulla versione di Databricks Runtime, vedere Versioni e compatibilità delle note di rilascio di Databricks Runtime.

• Se ti connetti a serverless compute, l'area di lavoro deve soddisfare i requisiti per serverless compute.

  Annotazioni

  Il calcolo serverless è supportato a partire da Databricks Connect versione 15.1. Le versioni di Databricks Connect inferiori o uguali alla versione di Databricks Runtime in serverless sono completamente compatibili. Vedere Note di rilascio. Per verificare se la versione di Databricks Connect è compatibile con il calcolo serverless, vedere Convalidare la connessione a Databricks.

• Se ci si connette a un cluster, il cluster di destinazione deve usare una modalità di accesso al cluster assegnata o condivisa. Vedere Modalità di accesso.

Requisiti dell'ambiente locale

Per installare Databricks Connect, l'ambiente di sviluppo locale deve soddisfare i requisiti seguenti:

Pitone

• L'autenticazione in Databricks è configurata. A seconda del tipo di autenticazione di Databricks , potrebbero verificarsi requisiti:

  • Per l'autenticazione da utente a computer (U2M) OAuth, è necessario usare l'interfaccia della riga di comando di Databricks per eseguire l'autenticazione prima di eseguire il codice. Vedere l'esercitazione su Databricks Connect for Python.

  • L'autenticazione da utente a computer (U2M) OAuth e l'autenticazione da computer a computer (M2M) OAuth sono supportate in Databricks SDK per Python 0.19.0 e versioni successive. Per aggiornare la versione installata del progetto di Databricks SDK per Python, vedere Introduzione a Databricks SDK per Python.

• Python 3 è installato e la versione secondaria di Python installata soddisfa i requisiti di versione nella tabella di compatibilità delle versioni seguente.

• Se si utilizzano funzioni definite dall'utente (UDF), la versione minor locale di Python corrisponde alla versione minor di Python della stessa versione di Databricks Runtime del cluster o del calcolo serverless. Per trovare la sottoversione di Python della versione di Databricks Runtime del cluster, consultare la sezione ambiente di sistema delle note sulla versione di Databricks Runtime per tale versione. Consulta le note di rilascio delle versioni e della compatibilità di Databricks Runtime e le note di rilascio per il calcolo serverless.

Scala

• L'autenticazione in Databricks è configurata. A seconda del tipo di autenticazione di Databricks , potrebbero verificarsi requisiti:

  • Per l'autenticazione da utente a computer (U2M) OAuth, è necessario usare l'interfaccia della riga di comando di Databricks per eseguire l'autenticazione prima di eseguire il codice. Vedere l'esercitazione su Databricks Connect for Scala.

  • L'autenticazione da utente a computer (U2M) OAuth e l'autenticazione da computer a computer (M2M) OAuth sono supportate in Databricks SDK per Java 0.18.0 e versioni successive. Per aggiornare la versione installata del progetto di Databricks SDK per Java, vedere Introduzione a Databricks SDK per Java.

  • Per Databricks Connect con Databricks Runtime 13.3 LTS e versioni successive per Scala, Databricks Connect include il Databricks SDK per Java. Questo SDK implementa lo standard di autenticazione unificata di Databricks .

• Java Development Kit (JDK) è installato. Databricks consiglia che la versione dell'installazione di JDK corrisponda alla versione JDK nel cluster Azure Databricks. Per trovare la versione JDK di Databricks Runtime nel cluster, vedere la sezione Ambiente di sistema delle note sulla versione di Databricks Runtime o la tabella di compatibilità delle versioni.

  Annotazioni

  L'uso di una versione JDK che non corrisponde alla versione JDK del cluster potrebbe causare un comportamento imprevisto o impedire l'esecuzione del codice.

• Scala è installata. Databricks consiglia che la versione dell'installazione di Scala corrisponda alla versione scala nel cluster Azure Databricks. Per trovare la versione Scala della versione di Databricks Runtime del cluster, vedere la sezione Ambiente di sistema delle note sulla versione di Databricks Runtime o la tabella di compatibilità delle versioni.

• Se si usano funzioni definite dall'utente , le versioni locali di Scala e Java corrispondono alle versioni Scala e Java della versione di Databricks Runtime del cluster. Per trovare le versioni Scala e Java della versione di Databricks Runtime del cluster, vedere la sezione Ambiente di sistema delle note sulla versione di Databricks Runtime o la tabella di compatibilità delle versioni seguente.

• Viene installato uno strumento di compilazione Scala, ad esempio sbt.

Versioni di Databricks Connect

La tabella seguente illustra le versioni supportate di Databricks Connect e del linguaggio compatibili. I numeri di versione di Databricks Connect corrispondono ai numeri di versione di Databricks Runtime. Per un elenco delle versioni disponibili di Databricks Connect, vedere le note sulle versioni di Databricks Connect. Per le note di rilascio sulla versione di Databricks Runtime, vedere Versioni e compatibilità delle note di rilascio di Databricks Runtime.

Pitone

Per il supporto UDF, vedere Ambiente di base Python.

Versione di Databricks Connect	Tipo di ambiente di calcolo	Versione di Python compatibile
Da 17.2.x a 17.3.x	Serverless, versione 4	3.12
Da 16.4.1 a 17.0.x	Serverless, versione 3	3.12
16.4.x e versioni successive	Cluster	3.12
Da 15.4.10 fino a meno di 16.0.x	Serverless, versione 2	3.11
15.4.x	Cluster	3.11
13.3.x e 14.3.x	Cluster	3.10

Scala

Versione di Databricks Connect	Tipo di ambiente di calcolo	Versione di JDK	Versione Scala
17.3.x	Serverless, versione 4 Le funzioni definite dall'utente non sono ancora supportate. Vedere Limitazioni.	JDK 17	2.13.16
Da 17.0.x a 17.2.x	Serverless, versione 4	JDK 17	2.13.16
16.4.x e versioni successive	Cluster	JDK 17	2.12.18
15.4.x	Cluster	JDK 8	2.12.18
13.3.x e 14.3.x	Cluster	JDK 8	2.12.15

Versioni alla fine del supporto

Databricks Connect segue i cicli di vita del supporto di Databricks Runtime. Le versioni seguenti hanno raggiunto la fine del supporto. Se si usa una versione di Databricks Connect che ha raggiunto la fine del supporto, eseguire l'aggiornamento a una versione supportata.

Pitone

Versione di Databricks Connect	Tipo di ambiente di calcolo	Versione di Python compatibile
Da 17.0.x a 17.1.x	Serverless, versione 4	3.12
Da 16.0.0 a 16.4.0	Serverless	Non esiste alcuna versione compatibile di Python. Eseguire l'aggiornamento a Databricks Connect 16.4.1 o versione successiva.
Da 16.0.x a 16.3.x	Cluster	3.12
Da 15.1.0 a 15.4.9	Serverless	Non esiste alcuna versione compatibile di Python. Eseguire l'aggiornamento a Databricks Connect 15.4.10 o versione successiva.
Da 15.1.x a 15.3.x	Cluster	3.11
Da 14.0.x a 14.2.x	Cluster	3.10
Da 13.0.x a 13.2.x	Cluster	3.10

Scala

Versione di Databricks Connect	Tipo di ambiente di calcolo	Versione di JDK	Versione scala
Da 16.0.x a 16.3.x	Cluster	JDK 17	2.12.18
Da 15.1.x a 15.3.x	Cluster	JDK 8	2.12.18
Da 14.0.x a 14.2.x	Cluster	JDK 8	2.12.15