Databricks Utilities med Databricks Anslut för Python

Artikel
03/01/2024

Kommentar

Den här artikeln beskriver Databricks Anslut för Databricks Runtime 13.0 och senare.

Den här artikeln beskriver hur du använder Databricks Utilities med Databricks Anslut för Python. Med Databricks Anslut kan du ansluta populära ID:er, notebook-servrar och anpassade program till Azure Databricks-kluster. Se Vad är Databricks Anslut?. Scala-versionen av den här artikeln finns i Databricks Utilities with Databricks Anslut for Scala (Databricks Utilities with Databricks Anslut for Scala).

Kommentar

Innan du börjar använda Databricks Anslut måste du konfigurera Databricks-Anslut-klienten.

Du använder Databricks Anslut för att komma åt Databricks Utilities på följande sätt:

WorkspaceClient Använd klassens dbutils variabel för att komma åt Databricks Utilities. Klassen WorkspaceClient tillhör Databricks SDK för Python och ingår i Databricks Anslut.
Använd dbutils.fs för att komma åt verktyget Databricks Utilities fs .
Använd dbutils.secrets för att komma åt verktyget Databricks Utilities-hemligheter.
Inga andra databricks-verktygsfunktioner än de föregående verktygen är tillgängliga via dbutils.

Dricks

Du kan också använda den inkluderade Databricks SDK för Python för att få åtkomst till alla tillgängliga Databricks REST-API:er, inte bara de föregående API:erna för Databricks Utilities. Se databricks-sdk på PyPI.

Om du vill initiera WorkspaceClientmåste du ange tillräckligt med information för att autentisera en Databricks SDK med arbetsytan. Du kan t.ex.:

Hårdkoda arbetsytans URL och din åtkomsttoken direkt i koden och initiera WorkspaceClient sedan på följande sätt. Även om det här alternativet stöds rekommenderar Databricks inte det här alternativet eftersom det kan exponera känslig information, till exempel åtkomsttoken, om koden är incheckad i versionskontroll eller på annat sätt delas:
```
from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient(host  = f"https://{retrieve_workspace_instance_name()}",
                    token = retrieve_token())
```
Skapa eller ange en konfigurationsprofil som innehåller fälten host och tokenoch initiera sedan följande WorkspaceClient :
```
from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient(profile = "<profile-name>")
```
Ange miljövariablerna DATABRICKS_HOST och DATABRICKS_TOKEN på samma sätt som du anger dem för Databricks Anslut och initiera WorkspaceClient sedan på följande sätt:
```
from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()
```

Databricks SDK för Python känner inte igen SPARK_REMOTE miljövariabeln för Databricks Anslut.

Ytterligare autentiseringsalternativ för Azure Databricks för Databricks SDK för Python samt hur du initierar AccountClient i Databricks SDK:er för att komma åt tillgängliga Databricks REST-API:er på kontonivå i stället för på arbetsytans nivå finns i databricks-sdk på PyPI.

I följande exempel visas hur du använder Databricks SDK för Python för att automatisera Databricks Utilities. Det här exemplet skapar en fil med namnet zzz_hello.txt i en Unity Catalog-volymsökväg på arbetsytan, läser data från filen och tar sedan bort filen. Det här exemplet förutsätter att miljövariablerna DATABRICKS_HOST och DATABRICKS_TOKEN redan har angetts:

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

file_path = "/Volumes/main/default/my-volume/zzz_hello.txt"
file_data = "Hello, Databricks!"
fs = w.dbutils.fs

fs.put(
  file      = file_path,
  contents  = file_data,
  overwrite = True
)

print(fs.head(file_path))

fs.rm(file_path)

Se även Interaktion med dbutils i dokumentationen för Databricks SDK för Python.

Databricks Utilities med Databricks Anslut för Python

Ytterligare resurser