Python için PyDev ve Databricks Connect ile Eclipse kullanma

Not

Bu makale Databricks Runtime 13.3 LTS ve üzeri için Databricks Connect'i kapsar.

Bu makale, PyDev ile Scala ve Eclipse için Databricks Connect'in nasıl kullanılacağını kapsar. Databricks Connect popüler IDE'leri, not defteri sunucularını ve diğer özel uygulamaları Azure Databricks kümelerine bağlamanızı sağlar. Bkz. Databricks Connect nedir?.

Not

Databricks Connect'i kullanmaya başlamadan önce Databricks Connect istemcisini ayarlamanız gerekir.

Databricks Connect ve Eclipse'i PyDev ile kullanmak için bu yönergeleri izleyin.

1. Eclipse'i başlatın.
2. Proje oluşturma: Dosya Yeni Proje PyDev PyDev > Projesi'ne ve ardından İleri'ye tıklayın.> > >
3. Bir Proje adı belirtin.
4. Project içeriği için Python sanal ortamınızın yolunu belirtin.
5. Lütfen bir yorumlayıcıyı ilan etmeden önce yapılandırın'a tıklayın.
6. El ile yapılandırma'ya tıklayın.
7. Python/pypy exe için Yeni > Gözat'a tıklayın.
8. Sanal ortamdan başvuruda bulunup Python yorumlayıcısının tam yolunu seçin ve ardından Aç'a tıklayın.
9. Yorumlayıcı seç iletişim kutusunda Tamam'a tıklayın.
10. Seçim gerekiyor iletişim kutusunda Tamam'a tıklayın.
11. Tercihler iletişim kutusunda Uygula ve Kapat'a tıklayın.
12. PyDev Projesi iletişim kutusunda Son'a tıklayın.
13. Perspektif Aç'a tıklayın.
14. Projeye örnek kodu veya kendi kodunuzu içeren bir Python kodu (.py) dosyası ekleyin. Kendi kodunuzu kullanıyorsanız, en azından örnek kodda gösterildiği gibi başlatmanız DatabricksSession gerekir.
15. Python kod dosyası açıkken, çalışırken kodunuzun duraklatılmasını istediğiniz kesme noktalarını ayarlayın.
16. Kodu çalıştırmak için Çalıştır'a >tıklayın. Tüm Python kodu yerel olarak çalıştırılırken, DataFrame işlemlerini içeren tüm PySpark kodu uzak Azure Databricks çalışma alanında küme üzerinde çalışır ve çalıştırma yanıtları yerel arayana geri gönderilir.
17. Kodda hata ayıklamak için Hata Ayıklamayı Çalıştır'a > tıklayın. Tüm Python kodu yerel olarak hata ayıklanırken, tüm PySpark kodu uzak Azure Databricks çalışma alanında kümede çalışmaya devam eder. Çekirdek Spark altyapısı kodu doğrudan istemciden hata ayıklanamaz.

Daha ayrıntılı çalıştırma ve hata ayıklama yönergeleri için bkz . Program Çalıştırma.