使用适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展将 R、Scala 或 SQL notebook 作为作业运行

本文介绍如何使用适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展将 R、Scala 或 SQL notebook 作为 Azure Databricks 作业运行。 请参阅什么是 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展？。

若要将 Python 笔记本作为 Azure Databricks 作业运行，请参阅使用适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展将 Python 笔记本作为作业运行。

此信息假定你已安装并设置适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展。 请参阅安装 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展。

打开扩展和代码项目后，执行以下操作：

1. 在代码项目中，打开要作为作业运行的 R、Scala 或 SQL 笔记本。

   提示

   若要在 Visual Studio Code 中创建 R、Scala 或 SQL 笔记本文件，首先请单击“文件”>“新建文件”，选择“Python 文件”，然后分别使用 .r、.scala 或 .sql 文件扩展名保存新文件。

   若要将 .r、.scala 或 .sql 文件转换为 Azure Databricks 笔记本，请将特殊注释 Databricks notebook source 添加到该文件的开头，并在每个单元之前添加特殊注释 COMMAND ----------。 请务必为每种语言使用正确的注释标记（# 表示 R，// 表示 Scala，-- 表示 SQL）。 有关详细信息，请参阅导入文件并将其转换为笔记本。

   这类似于 Python 笔记本的模式：

   

2. 在“运行和调试”视图（“视图”>“运行”）中，从下拉列表中选择“在 Databricks 上作为工作流运行”，然后单击绿色播放箭头（“开始调试”）图标。

   

   注意

   如果在 databricks 上运行工作流不可用，请参阅 为 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展创建自定义运行配置。

此时会显示一个新的编辑器选项卡，其标题为“Databricks 作业运行”。 笔记本在工作区中作为作业运行。 笔记本及其输出显示在新编辑器选项卡的“输出”区域中。

若要查看有关作业运行的信息，请单击“Databricks 作业运行”编辑器选项卡中的“任务运行 ID”链接。工作区随即会打开，作业运行详细信息显示在工作区中。