이 글에서는 Databricks IDE 확장 내의 Databricks Connect 통합을 사용하여 개별 Python (.py) 파일을 실행하고 디버깅하는 방법을 설명합니다. 확장에 대한 정보는 Databricks IDE 확장 기능을 참조하세요.
Databricks Connect 통합을 사용하면 Notebook 셀을 실행하고 디버그할 수도 있습니다. Databricks IDE 확장 프로그램을 사용하여 Databricks Connect로 노트북 셀을 실행하고 디버깅하는 방법을 참고하세요.
요구 사항
Databricks IDE 확장 내에서 Databricks Connect를 사용하려면 먼저 Databricks Connect 요구사항을 충족해야 합니다. 이러한 요구 사항에는 Unity 카탈로그 사용 작업 영역, 컴퓨팅 요구 사항 및 로컬 Python 설치에 대한 버전 요구 사항 등이 포함됩니다.
Python 가상 환경 활성화
Python 프로젝트에 대해 Python virtual environment 활성화합니다. Python 가상 환경은 프로젝트에서 호환되는 버전의 Python 및 Python 패키지(이 경우 Databricks Connect 패키지)를 사용하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
구성 창에서 다음을 수행 합니다.
Python 환경 에서 빨간색가상 환경 활성화 항목을 클릭합니다. - 명령 팔레트Venv 또는 Conda를 선택합니다.
- 설치하려는 종속성을 선택합니다(있는 경우).
Databricks Connect 설치
컨피거레이션 보기의 Python 환경:
- 빨간색 Install databricks-connect 실행 버튼을 클릭합니다.
- 클러스터를 연결합니다.
- 확장에 클러스터 섹션이 아직 구성되지 않은 경우 다음 메시지가 나타납니다. "Databricks Connect를 사용하려면 클러스터를 연결하세요." 클러스터 연결을 클릭한 후 Databricks Connect 요구 사항을 충족하는 클러스터를 선택합니다.
클러스터 섹션이 구성되어 있지만 클러스터가 Databricks Connect와 호환되지 않는 경우 빨간색Databricks Connect 사용 안 함 단추를 클릭하고 클러스터연결클릭하고 호환되는 클러스터를 선택합니다.
- Databricks Connect 패키지(및 해당 종속성)가 아직 설치되지 않은 경우 다음과 같은 메시지가 나타납니다. "대화형 디버깅 및 자동 완성의 경우 Databricks Connect가 필요합니다. 환경에 설치하시겠습니까?
<environment-name>설치를 클릭합니다. - Visual Studio Code 상태 표시줄에서 빨간색 Databricks Connect 사용 안 함 단추가 나타나면 해당 단추를 클릭하고 화면의 지침을 완료하여 사용하도록 설정합니다.
- Databricks Connect 사용 단추가 나타나면 이제 Databricks Connect를 사용할 준비가 되었습니다.
참고
Poetry를 사용하는 경우, 다음 명령어를 실행하여 설치된 Databricks Connect 패키지(및 그 종속성)와 pyproject.tomlpoetry.lock 파일을 동기화할 수 있습니다. Databricks Connect 패키지의 버전은 프로젝트에 Databricks IDE 확장 확장에서 설치된 버전과 일치하는 버전으로 교체 16.4.1 하세요.
poetry add databricks-connect==16.4.1
Python 코드 실행 또는 디버그
Databricks Connect를 사용하도록 설정한 후 Python 파일(.py)을 실행하거나 디버그합니다.
프로젝트에서 실행하거나 디버그하려는 Python 파일을 엽니다.
Python 파일 내에서 디버깅 중단점을 설정합니다.
편집기 탭 목록 옆에 있는 Databricks에서 실행 아이콘을 클릭한 다음 Databricks Connect를 사용하여 현재 파일 디버그를 클릭합니다.
출력이 디버그 콘솔 창에 나타납니다.
파일을 마우스 오른쪽 버튼으로
.py클릭한 다음 Databricks에서 실행을 클릭하고 >를 선택할 수도 있습니다.