Udostępnij za pośrednictwem


Databricks Connect dla języka Scala

Uwaga

W tym artykule opisano usługę Databricks Connect dla środowiska Databricks Runtime 13.3 LTS lub nowszego.

W tym artykule pokazano, jak szybko rozpocząć pracę z usługą Databricks Connect przy użyciu języka Scala z narzędziem IntelliJ IDEA i wtyczką Scala.

Usługa Databricks Connect umożliwia łączenie popularnych środowisk IDE, takich jak IntelliJ IDEA, serwery notesów i inne aplikacje niestandardowe z klastrami usługi Azure Databricks. Zobacz Co to jest usługa Databricks Connect?.

Samouczek

Aby pominąć ten samouczek i użyć innego środowiska IDE, zobacz Następne kroki.

Wymagania

Aby ukończyć ten samouczek, musisz spełnić następujące wymagania:

  • Docelowy obszar roboczy i klaster usługi Azure Databricks muszą spełniać wymagania dotyczące konfiguracji klastra dla usługi Databricks Connect.

  • Musisz mieć dostępny identyfikator klastra. Aby uzyskać identyfikator klastra, w obszarze roboczym kliknij pozycję Obliczenia na pasku bocznym, a następnie kliknij nazwę klastra. Na pasku adresu przeglądarki internetowej skopiuj ciąg znaków między clusters i configuration w adresie URL.

  • Masz zainstalowany zestaw Java Development Kit (JDK) na komputerze deweloperskim. Usługa Databricks zaleca, aby wersja używanej instalacji zestawu JDK odpowiadała wersji zestawu JDK w klastrze usługi Azure Databricks. W poniższej tabeli przedstawiono wersję zestawu JDK dla każdego obsługiwanego środowiska Databricks Runtime.

    Wersja środowiska Databricks Runtime Wersja zestawu JDK
    13.3 LTS — 15.0,
    13,3 ML LTS — 15,0 ML
    JDK 8

    Uwaga

    Jeśli nie masz zainstalowanego zestawu JDK lub masz wiele instalacji zestawu JDK na komputerze deweloperskim, możesz zainstalować lub wybrać określony zestaw JDK w dalszej części kroku 1. Wybranie instalacji zestawu JDK poniżej lub nowszej wersji zestawu JDK w klastrze może spowodować nieoczekiwane wyniki lub kod może w ogóle nie działać.

  • Masz zainstalowany program IntelliJ IDEA. Ten samouczek został przetestowany przy użyciu środowiska IntelliJ IDEA Community Edition 2023.3.6. Jeśli używasz innej wersji lub wydania środowiska IntelliJ IDEA, poniższe instrukcje mogą się różnić.

  • Masz zainstalowaną wtyczkę Scala dla środowiska IntelliJ IDEA.

Krok 1. Konfigurowanie uwierzytelniania usługi Azure Databricks

W tym samouczku używane jest uwierzytelnianie użytkownika do komputera (U2M) usługi Azure Databricks oraz profil konfiguracji usługi Azure Databricks do uwierzytelniania w obszarze roboczym usługi Azure Databricks. Aby zamiast tego użyć innego typu uwierzytelniania, zobacz Konfigurowanie właściwości połączenia.

Konfigurowanie uwierzytelniania OAuth U2M wymaga interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks w następujący sposób:

  1. Jeśli nie został jeszcze zainstalowany, zainstaluj interfejs wiersza polecenia usługi Databricks w następujący sposób:

    Linux, macOS

    Użyj oprogramowania Homebrew , aby zainstalować interfejs wiersza polecenia usługi Databricks, uruchamiając następujące dwa polecenia:

    brew tap databricks/tap
    brew install databricks
    

    Windows

    Do zainstalowania interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks można użyć zestawu narzędzi winget, Chocolatey lub Podsystem Windows dla systemu Linux (WSL). Jeśli nie możesz użyć wingetpolecenia , Chocolatey lub WSL, należy pominąć tę procedurę i użyć wiersza polecenia lub programu PowerShell, aby zainstalować interfejs wiersza polecenia usługi Databricks ze źródła .

    Uwaga

    Instalowanie interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks za pomocą platformy Chocolatey jest eksperymentalne.

    winget Aby zainstalować interfejs wiersza polecenia usługi Databricks, uruchom następujące dwa polecenia, a następnie uruchom ponownie wiersz polecenia:

    winget search databricks
    winget install Databricks.DatabricksCLI
    

    Aby zainstalować interfejs wiersza polecenia usługi Databricks za pomocą aplikacji Chocolatey, uruchom następujące polecenie:

    choco install databricks-cli
    

    Aby użyć programu WSL do zainstalowania interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks:

    1. Instalowanie curl i zip za pośrednictwem programu WSL. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz dokumentację systemu operacyjnego.

    2. Użyj programu WSL, aby zainstalować interfejs wiersza polecenia usługi Databricks, uruchamiając następujące polecenie:

      curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/databricks/setup-cli/main/install.sh | sh
      
  2. Upewnij się, że interfejs wiersza polecenia usługi Databricks jest zainstalowany, uruchamiając następujące polecenie, które wyświetla bieżącą wersję zainstalowanego interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks. Ta wersja powinna mieć wartość 0.205.0 lub nowszą:

    databricks -v
    

    Uwaga

    Jeśli uruchomisz databricks polecenie , ale wystąpi błąd, taki jak command not found: databricks, lub jeśli uruchomisz databricks -v polecenie i zostanie wyświetlony numer wersji 0.18 lub poniżej, oznacza to, że maszyna nie może odnaleźć poprawnej wersji pliku wykonywalnego interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks. Aby rozwiązać ten problem, zobacz Weryfikowanie instalacji interfejsu wiersza polecenia.

Zainicjuj uwierzytelnianie OAuth U2M w następujący sposób:

  1. Użyj interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks, aby lokalnie zainicjować zarządzanie tokenami OAuth, uruchamiając następujące polecenie dla każdego docelowego obszaru roboczego.

    W poniższym poleceniu zastąp ciąg <workspace-url> adresem URL usługi Azure Databricks na obszar roboczy, na przykład https://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net.

    databricks auth login --configure-cluster --host <workspace-url>
    
  2. Interfejs wiersza polecenia usługi Databricks monituje o zapisanie informacji wprowadzonych jako profil konfiguracji usługi Azure Databricks. Naciśnij Enter , aby zaakceptować sugerowaną nazwę profilu lub wprowadź nazwę nowego lub istniejącego profilu. Każdy istniejący profil o tej samej nazwie zostanie zastąpiony wprowadzonymi informacjami. Profile umożliwiają szybkie przełączanie kontekstu uwierzytelniania między wieloma obszarami roboczymi.

    Aby uzyskać listę wszystkich istniejących profilów, w osobnym terminalu lub wierszu polecenia użyj interfejsu wiersza polecenia usługi Databricks, aby uruchomić polecenie databricks auth profiles. Aby wyświetlić istniejące ustawienia określonego profilu, uruchom polecenie databricks auth env --profile <profile-name>.

  3. W przeglądarce internetowej wykonaj instrukcje na ekranie, aby zalogować się do obszaru roboczego usługi Azure Databricks.

  4. Na liście dostępnych klastrów wyświetlanych w terminalu lub wierszu polecenia użyj strzałek w górę i w dół, aby wybrać docelowy klaster usługi Azure Databricks w obszarze roboczym, a następnie naciśnij Enter. Możesz również wpisać dowolną część nazwy wyświetlanej klastra, aby filtrować listę dostępnych klastrów.

  5. Aby wyświetlić bieżącą wartość tokenu OAuth profilu i zbliżający się znacznik czasu wygaśnięcia tokenu, uruchom jedno z następujących poleceń:

    • databricks auth token --host <workspace-url>
    • databricks auth token -p <profile-name>
    • databricks auth token --host <workspace-url> -p <profile-name>

    Jeśli masz wiele profilów o tej samej --host wartości, może być konieczne określenie --host opcji i -p , aby ułatwić interfejsowi wiersza polecenia usługi Databricks znalezienie prawidłowych pasujących informacji o tokenie OAuth.

Krok 2. Tworzenie projektu

  1. Uruchom środowisko IntelliJ IDEA.

  2. W menu głównym kliknij pozycję Plik > nowy > projekt.

  3. Nadaj projektowi znaczącą nazwę.

  4. W obszarze Lokalizacja kliknij ikonę folderu i ukończ wskazówki na ekranie, aby określić ścieżkę do nowego projektu Scala.

  5. W obszarze Język kliknij pozycję Scala.

  6. W obszarze System kompilacji kliknij pozycję sbt.

  7. Z listy rozwijanej zestaw JDK wybierz istniejącą instalację zestawu JDK na maszynie dewelopera zgodnej z wersją zestawu JDK w klastrze lub wybierz pozycję Pobierz zestaw JDK i postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby pobrać zestaw JDK zgodny z wersją zestawu JDK w klastrze.

    Uwaga

    Wybranie instalacji zestawu JDK, która znajduje się powyżej lub poniżej wersji zestawu JDK w klastrze, może spowodować nieoczekiwane wyniki lub kod może w ogóle nie działać.

  8. Z listy rozwijanej sbt wybierz najnowszą wersję.

  9. Z listy rozwijanej Scala wybierz wersję języka Scala zgodną z wersją języka Scala w klastrze. W poniższej tabeli przedstawiono wersję języka Scala dla każdego obsługiwanego środowiska Databricks Runtime:

    Wersja środowiska Databricks Runtime Wersja języka Scala
    13.3 LTS — 15.0,
    13,3 ML LTS — 15,0 ML
    2.12.15

    Uwaga

    Wybranie wersji języka Scala poniżej lub nowszej wersji języka Scala w klastrze może spowodować nieoczekiwane wyniki lub kod może w ogóle nie działać.

  10. Upewnij się, że pole Pobierz źródła obok pozycji Scala jest zaznaczone.

  11. W polu Prefiks pakietu wprowadź wartość prefiksu pakietu dla źródeł projektu, na przykład org.example.application.

  12. Upewnij się, że pole Dodaj przykładowy kod jest zaznaczone.

  13. Kliknij pozycję Utwórz.

Tworzenie projektu IntelliJ IDEA

Krok 3. Dodawanie pakietu Databricks Connect

  1. Po otwarciu nowego projektu Scala w oknie narzędzia Project (Wyświetl > narzędzie > Windows Project) otwórz plik o nazwie build.sbt, w polu docelowym nazwy> projektu.

  2. Dodaj następujący kod na końcu build.sbt pliku, który deklaruje zależność projektu od określonej wersji biblioteki Databricks Connect dla języka Scala:

    libraryDependencies += "com.databricks" % "databricks-connect" % "14.3.1"
    

    Zastąp 14.3.1 element wersją biblioteki Databricks Connect zgodną z wersją środowiska Databricks Runtime w klastrze. Numery wersji biblioteki usługi Databricks Connect można znaleźć w centralnym repozytorium Maven.

  3. Kliknij ikonę powiadomienia Załaduj zmiany sbt , aby zaktualizować projekt Scala przy użyciu nowej lokalizacji biblioteki i zależności.

  4. Poczekaj, sbt aż wskaźnik postępu w dolnej części środowiska IDE zniknie. Proces sbt ładowania może potrwać kilka minut.

Instalowanie pakietu Databricks Connect

Krok 4. Dodawanie kodu

  1. W oknie narzędzia Project otwórz plik o nazwie Main.scalaw nazwie projektu> src > main > scala.

  2. Zastąp istniejący kod w pliku następującym kodem, a następnie zapisz plik w zależności od nazwy profilu konfiguracji.

    Jeśli profil konfiguracji z kroku 1 nosi nazwę DEFAULT, zastąp dowolny istniejący kod w pliku następującym kodem, a następnie zapisz plik:

    package org.example.application
    
    import com.databricks.connect.DatabricksSession
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    object Main {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val spark = DatabricksSession.builder().remote().getOrCreate()
        val df = spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")
        df.limit(5).show()
      }
    }
    

    Jeśli profil konfiguracji z kroku 1 nie ma nazwy DEFAULT, zastąp dowolny istniejący kod w pliku poniższym kodem. Zastąp symbol zastępczy <profile-name> nazwą profilu konfiguracji z kroku 1, a następnie zapisz plik:

    package org.example.application
    
    import com.databricks.connect.DatabricksSession
    import com.databricks.sdk.core.DatabricksConfig
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    object Main {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val config = new DatabricksConfig().setProfile("<profile-name>")
        val spark = DatabricksSession.builder().sdkConfig(config).getOrCreate()
        val df = spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")
        df.limit(5).show()
      }
    }
    

Krok 5. Uruchamianie kodu

  1. Uruchom klaster docelowy w zdalnym obszarze roboczym usługi Azure Databricks.
  2. Po uruchomieniu klastra w menu głównym kliknij pozycję Uruchom > polecenie "Main".
  3. W oknie Uruchom narzędzie (Wyświetl > narzędzie > Windows Run) na karcie Main (Główne) zostanie wyświetlonych pierwszych 5 wierszy samples.nyctaxi.trips tabeli.

Krok 6. Debugowanie kodu

  1. Gdy klaster docelowy jest nadal uruchomiony, w poprzednim kodzie kliknij gutter obok, aby ustawić df.limit(5).show() punkt przerwania.
  2. W menu głównym kliknij pozycję Uruchom > debugowanie "Main".
  3. W oknie Narzędzia debugowania (Wyświetl > narzędzie Debugowanie systemu Windows>) na karcie Konsola kliknij ikonę kalkulatora (Oceń wyrażenie).
  4. Wprowadź wyrażenie df.schema i kliknij przycisk Oceń , aby wyświetlić schemat ramki danych.
  5. Na pasku bocznym okna narzędzia debugowania kliknij ikonę zielonej strzałki (wznów program).
  6. W okienku Konsola zostanie wyświetlonych pierwszych 5 wierszy samples.nyctaxi.trips tabeli.

Debugowanie projektu IntelliJ IDEA

Następne kroki

Aby dowiedzieć się więcej o programie Databricks Connect, zobacz artykuły, takie jak: