Databricks Notebook 소개
Notebook은 코드를 개발하고 결과를 제시하기 위한 데이터 과학 및 기계 학습의 일반적인 도구입니다. Azure Databricks에서 Notebook은 데이터 과학 및 기계 학습 워크플로를 만들고 동료와 협업하기 위한 기본 도구입니다. Databricks Notebook은 여러 언어로 실시간 공동 작성, 자동 버전 관리, 기본 제공 데이터 시각화를 제공합니다.
Azure Databricks Notebook을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- Python, SQL, Scala, R을 사용하여 코드를 개발합니다.
- 선택한 라이브러리를 사용하여 환경을 사용자 지정합니다.
- 정기적으로 예약된 작업을 만들어 다중 Notebook 워크플로를 포함하여 작업을 자동으로 실행합니다.
- 테이블과 볼륨을 찾아보고 액세스합니다.
.html
또는.ipynb
형식으로 결과 및 Notebook을 내보냅니다.- Git 기반 리포지토리를 사용하여 연결된 파일 및 종속성을 사용하여 Notebook을 저장합니다.
- 대시보드를 빌드하고 공유합니다.
- Delta Live Tables 파이프라인을 열거나 실행합니다.
- (실험적) 고급 편집 기능을 사용합니다.
Notebook은 탐색적 데이터 분석(EDA)에도 유용합니다.
예제 notebooks을 가져와 실행하는 방법
Azure Databricks 설명서에는 Databricks 기능을 사용하는 방법을 설명하기 위한 많은 예제 Notebook이 포함되어 있습니다. 이러한 Notebook 중 하나를 Databricks 작업 영역으로 가져오려면 다음을 수행합니다.
페이지에 표시되는 Notebook 미리 보기의 오른쪽 위에서 가져오기를 위한 링크 복사를 클릭합니다.
MLflow Autologging 빠른 시작 Python Notebook
작업 영역 브라우저에서 Notebook을 가져올 위치로 이동합니다.
폴더를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 메뉴에서 가져오기를 선택합니다.
URL 라디오 단추를 클릭하고 방금 필드에 복사한 링크를 붙여넣습니다.
가져오기를 클릭합니다. Notebook을 가져오고 작업 영역에서 자동으로 열립니다. Notebook에 대한 변경 내용은 자동으로 저장됩니다. 작업 영역에서 Notebook을 편집하는 방법에 대한 자세한 내용은 Databricks Notebook에서 코드 개발을 참조하세요.
Notebook을 실행하려면 notebook 상단의 을(를) 클릭합니다. Notebook 및 개별 Notebook 셀 실행에 대한 자세한 내용은 Databricks Notebook 실행을 참조하세요.
작업 영역에서 비어 있는 새 Notebook을 만들려면 Notebook 만들기를 참조하세요.
Notebook 방향
Databricks Notebook 사용 시작
- Notebook 관리: 만들기, 이름 바꾸기, 삭제, Notebook 경로 가져오기, 편집기 설정 구성.
- Notebook에서 코드를 개발하고 편집합니다.
- AI 지원 코딩 도움을 받으세요.
- 대화형 디버거를 사용합니다.
- 셀 출력 작업: 결과 및 시각화 다운로드, Notebook의 결과 표시 제어.
- Notebook을 실행하고 일반 작업을 예약합니다.
- Notebook을 사용하여 협업: Notebook 공유, Notebook에서 주석 사용.
- Notebook을 가져오고 내보냅니다.
- Notebook을 테스트합니다.
- Notebook에 대한 라이브러리를 사용자 지정합니다.