Udostępnij za pośrednictwem

Migrowanie do usługi Databricks Połączenie dla języka Scala

  • Artykuł

Uwaga

Usługa Databricks Połączenie dla środowiska Databricks Runtime 13.3 LTS i nowszego dla języka Scala jest dostępna w publicznej wersji zapoznawczej.

W tym artykule opisano sposób migracji z usługi Databricks Połączenie dla środowiska Databricks Runtime 12.2 LTS i poniżej do usługi Databricks Połączenie dla środowiska Databricks Runtime 13.3 LTS i nowszego dla języka Scala. Usługa Databricks Połączenie umożliwia łączenie popularnych środowisk IDE, serwerów notesów i aplikacji niestandardowych z klastrami usługi Azure Databricks. Zobacz Co to jest usługa Databricks Połączenie?. Aby zapoznać się z wersją tego artykułu w języku Python, zobacz Migrowanie do usługi Databricks Połączenie dla języka Python.

Uwaga

Przed rozpoczęciem korzystania z usługi Databricks Połączenie należy skonfigurować klienta usługi Databricks Połączenie.

  1. Zainstaluj poprawną wersję zestawu Java Development Kit (JDK) i języka Scala zgodnie z wymaganiami dotyczącymi instalacji, aby dopasować klaster usługi Azure Databricks, jeśli nie został jeszcze zainstalowany lokalnie.

  2. W pliku kompilacji projektu Scala, takim jak build.sbt dla sbtpom.xml programu , dla programu Maven lub build.gradle narzędzia Gradle zaktualizuj następujące odwołanie do klienta usługi Databricks Połączenie:

    Sbt

    libraryDependencies += "com.databricks" % "databricks-connect" % "14.0.0"

    Maven

    <dependency>
  <groupId>com.databricks</groupId>
  <artifactId>databricks-connect</artifactId>
  <version>14.0.0</version>
</dependency>

    Gradle

    implementation 'com.databricks.databricks-connect:14.0.0'

    Zastąp 14.0.0 element wersją biblioteki usługi Databricks Połączenie zgodną z wersją środowiska Databricks Runtime w klastrze. Numery wersji biblioteki usługi Databricks Połączenie można znaleźć w centralnym repozytorium Maven.

  3. Zaktualizuj kod Scala, aby zainicjować spark zmienną (która reprezentuje wystąpienie DatabricksSession klasy, podobnie jak SparkSession na platformie Spark). Przykłady kodu można znaleźć w temacie Przykłady kodu dla usługi Databricks Połączenie dla języka Scala.