從你的 IDE 連線

本頁總結了開發者工具的功能，讓您能從 IDE 連接 Databricks。

比較 IDE 工具

下表比較了從 IDE 連接 Databricks 的工具。

Tool	應用案例
SSH 隧道	將你的本地 IDE 連接到經典運算、無伺服器運算或 AI 執行時（透過 SSH）。 在與您的叢集或無伺服器運算相同的環境中執行程式碼。 欲了解更多功能細節，請參閱 透過 SSH 連線的 IDE。
Databricks 沙盒	將你的本地 IDE 連接到輕量級的 Databricks 無伺服器運算系統，透過 SSH 連接。 預設環境包含通用的編碼代理工具及對 Omnigent 的支援。 欲了解更多功能細節，請參閱 透過 SSH 連線的 IDE。
IDE 擴充功能	只需幾下點擊，就能將 Visual Studio Code 或 Cursor 連接到 Databricks 工作區。 從你的 IDE 定義、部署並執行宣告式自動化套件。 可以在 Databricks 運算上執行本地 Python 檔案，或以 Lakeflow Job 方式執行檔案和筆記本。
Databricks Connect	將任何 IDE、Notebook 伺服器或自訂應用程式連接到 Databricks 運算資源。 用 Spark API 撰寫程式碼，並在 Databricks 計算資源上遠端執行，而不是在本機的 Spark 工作階段中。

透過 SSH 連線的 IDE

SSH 隧道和 Databricks 沙盒都透過 SSH（安全殼層協定）連線到您工作區中的 Databricks 運算資源。 下表比較了這兩種功能的使用情境與技術差異。

	Databricks SSH 隧道	Databricks 沙盒
主要使用情境	在 Databricks 運算上，為資料工程、資料科學及機器學習工作負載提供 IDE 驅動開發。	執行代理迴圈，並安全地執行不受信任、任意的非 Spark 與 Databricks 執行時程式碼。
計算執行位置	Databricks 工作區中的經典資料平面或無伺服器資料平面	Databricks 工作區中的無伺服器資料平面
計算類型	無伺服器計算 專用的單使用者叢集 AI 運行環境	特殊的輕量級無伺服器運算
開始時間	與現有的運算啟動時間相似	Seconds
身分傳遞	自動向發起 SSH 工作階段的使用者進行驗證	自動驗證發起 SSH 工作階段的使用者
資料持續性	你與 Databricks 工作區有直接連線。 工作空間檔案與 Unity Catalog 中的資料可從 IDE UI、REST API 及 Databricks CLI 取得。	資料在 /home/sandbox-agent/中可用，當沙盒停止時仍會持續存在。 工作區檔案與 Unity Catalog 中的資料可透過 REST API 與 Databricks CLI 取得。
默認環境	與你的叢集或無伺服器環境相同。 管理叢集的相依性、利用 工作空間基礎環境 供無伺服器和 AI Runtime 使用，或在專案執行時安裝相依性。	預設環境包含通用的編碼代理工具及對 Omnigent 的支援。
SEG（出口控制）	繼承自工作空間	尚未開放
入口控制（PrivateLink、IP ACL）	Available	Available