Databricks IDE 확장 기능을 사용하면 로컬 개발 머신의 Visual Studio Code나 커서에서 원격 Azure Databricks 작업 공간에 연결할 수 있습니다. 그러면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 선언적 자동화 번들을 정의, 배포 및 실행하여 Visual Studio Code UI를 사용하여 Lakeflow 작업, Lakeflow 파이프라인 및 MLOps 스택에 CI/CD 패턴 및 모범 사례를 적용합니다. 선 언적 자동화 번들이란 무엇인가? 그리고 번들 및 탐색기 기능을 참조하세요.
- 원격 작업 영역의 Azure Databricks 클러스터 또는 서버리스 컴퓨팅의 Visual Studio Code 로컬 Python 코드 파일을 실행합니다. 클러스터에서 Python 파일 실행 참조하세요.
- 로컬 Python 코드 파일(
.py)과 Python, R, Scala, 그리고 SQL 노트북(.py,.ipynb,.r,.scala,.sql)을 Visual Studio Code에서 실행하여, 이를 원격 작업 공간에서 Lakeflow 작업으로 수행합니다. Python 파일을 작업으로 실행 참조하세요. - 선택 대화 상자를 트리거하는 간단한 검사 목록을 사용하여 디버깅 환경 및 Databricks Connect를 설정하고 구성합니다. Databricks IDE 확장 기능에 대해서는 Databricks Connect 사용된 디버그 코드를 참조하세요.
- Databricks Connect를 사용하여 Visual Studio Code 내의 셀별로 Notebook 셀을 디버그합니다. Databricks IDE 확장 프로그램을 사용하여 Databricks Connect로 노트북 셀을 실행하고 디버깅하는 방법을 참고하세요.
- Visual Studio Code 개발한 로컬 코드를 원격 작업 영역의 코드와 동기화합니다. 작업 영역 폴더를 Databricks와 동기화하기 참조
참고
Databricks IDE 확장 프로그램은 R, Scala, SQL 노트북을 자동화된 작업으로 실행하는 것을 지원하지만, Visual Studio Code 내에서 이들 언어에 대한 더 깊은 지원은 제공하지 않습니다.
시작
Databricks IDE 확장 기능을 사용해 시작하려면:
- 익스텐션을 설치합니다.
- 새 Databricks 프로젝트를 생성하거나 기존 Visual Studio Code 프로젝트를 변환하세요.
- Databricks 확장 UI를 사용하여 프로젝트를 쉽게 구성합니다.
- 일부 Python 코드를 extension 자습서 일부로 실행합니다.
- Databricks Connect 통합을 사용하여 코드를 디버그합니다.
-
pytest를 사용하여 코드를 테스트합니다. Databricks IDE 확장 기능을 사용해 Python 테스트 실행하기를 참조하세요.
새 Databricks 프로젝트 만들기
확장 프로그램이 설치되면, Databricks IDE 확장 기능을 사용해 새로운 Databricks 프로젝트를 생성할 수 있습니다:
- Visual Studio Code 시작합니다.
- Visual Studio Code 사이드바에서 Databricks 아이콘을 클릭하여 확장을 엽니다.
- 새 프로젝트 만들기클릭합니다.
- 명령 팔레트프로젝트의 호스트 및 인증 방법을 선택합니다. Databricks IDE 확장 기능에 대한 인증 설정 항목을 참조하세요.
- 새 프로젝트를 만들고자 하는 폴더의 경로를 제공하십시오. 또는 로컬 개발 컴퓨터의 원하는 프로젝트 폴더 경로를 입력하세요. 폴더 선택 대화 상자 열기를 클릭하고 프로젝트 폴더의 경로를 선택합니다.
- 템플릿이 Databricks 프로젝트 초기화 보기에서 사용하려면 위쪽 및 아래쪽 화살표를 사용하여 프로젝트 템플릿을 선택한 다음 Enter누릅니다. 번들 프로젝트 템플릿에 대한 자세한 내용은 선언적 자동화 번들 프로젝트 템플릿을 참조하세요.
- 프로젝트에 대한 이 프로젝트용 고유 이름을 입력하거나 기본 프로젝트 이름
my_project를 그대로 두고 Enter 키를 누릅니다. - 스텁(샘플) Notebook, 스텁(샘플) Delta Live Tables 파이프라인 또는 스텁(샘플) Python 패키지를 프로젝트에 추가할지 또는 이러한 스텁(샘플)의 조합을 추가할지 선택합니다.
- 아무 키나 눌러 Databricks Project Init 편집기 탭을 닫습니다.
- 열려는 프로젝트를 선택하십시오. 방금 만든 프로젝트를 선택하세요.
기존 선언적 자동화 번들 프로젝트 열기
선언적 자동화 번들 프로젝트에는 databricks.yml 프로젝트의 루트 폴더에 파일이 있습니다.
선언적 자동화 번들 구성을 참조하세요. 기존 선언적 자동화 번들 프로젝트에서 확장을 사용하려는 경우:
Visual Studio Code 시작합니다. 주 메뉴에서 파일>폴더 열기를 클릭하고 번들 프로젝트가 포함된 디렉터리로 이동합니다.
Visual Studio Code 사이드바에서 Databricks 아이콘을 클릭하여 확장 기능을 열고 사용하기 시작합니다.
Databricks IDE 확장 프로그램이 현재 폴더 내에 여러 개의 선언적 자동화 번들 프로젝트를 발견하면, 루트 폴더에서 프로젝트를 열거나 프로젝트 구성 파일을 생성할 수 있습니다.
- 프로젝트를 선택한 경우 명령 팔레트에서 기존 선언적 자동화 번들 프로젝트를 선택합니다.
- 루트 폴더에 구성을 만들면 해당 폴더가 번들 프로젝트가 됩니다.
프로젝트에 대한 호스트 및 인증 방법을 선택합니다. Databricks IDE 확장 기능에 대한 인증 설정 항목을 참조하세요.
참고
Databricks IDE 확장 기능 v1을 사용해 생성된 프로젝트를 열면, 프로젝트의 기존 인증 및 작업 공간 구성을 사용해 자동으로 마이그레이션이 시도됩니다. 마이그레이션 버튼은 자동 마이그레이션이 실패하는 경우에만 사용할 수 있습니다.
Databricks 프로젝트 간 전환
Databricks IDE 확장 기능을 사용하면 Visual Studio Code 작업 공간 내에 여러 Databricks 프로젝트를 자유롭게 전환할 수 있습니다. Visual Studio Code 작업 영역에서 다중 번들 프로젝트가 열려 있는 상태에서,
Visual Studio Code 사이드바에서 Databricks 아이콘을 클릭하여 확장을 엽니다.
로컬 폴더 클릭하여 확장에 사용할 프로젝트를 선택합니다.
로컬 폴더 선택기
Local Folder selector
참고
실행 작업은 활성 번들에 있는 파일에만 사용할 수 있습니다.
프로젝트를 Databricks 프로젝트로 변환
Databricks 프로젝트로 변환하려는 기존 프로젝트가 있는 경우:
- Visual Studio Code 시작합니다. 주 메뉴에서 파일>폴더 열기를 클릭하고 폴더를 열 프로젝트로 이동합니다.
- Visual Studio Code 사이드바에서 Databricks 아이콘을 클릭하여 확장을 엽니다.
- 구성 만들기를 클릭합니다.
- 명령 팔레트프로젝트의 호스트 및 인증 방법을 선택합니다. Databricks IDE 확장 기능에 대한 인증 설정 항목을 참조하세요.