helyi fejlesztési eszközök
A Databricks olyan eszközök ökoszisztémáját kínálja, amelyekkel olyan alkalmazásokat és megoldásokat fejleszthet, amelyek integrálhatók az Azure Databricks szolgáltatással, és programozott módon kezelik a Databricks-erőforrásokat és -adatokat.
Ez a cikk áttekintést nyújt ezekről az eszközökről és javaslatokról a gyakori fejlesztői forgatókönyvek legjobb eszközeihez.
Milyen eszközöket biztosít a Databricks a helyi fejlesztéshez?
Az alábbi táblázat a Databricks által biztosított fejlesztői eszközök listáját tartalmazza.
| Eszköz | Leírás |
|---|---|
| Hitelesítés és engedélyezés | Konfigurálja az eszközök, szkriptek és alkalmazások hitelesítését és engedélyezését az Azure Databricks használatához. |
| Databricks Connect | Csatlakozzon az Azure Databrickshez olyan népszerű integrált fejlesztési környezetek (IDE-k) használatával, mint a PyCharm, az IntelliJ IDEA, az Eclipse, az RStudio és a JupyterLab. Ha Visual Studio Code-ot használ, a Databricks a Databricks Connectre épülő Databricks-bővítményt javasolja a Visual Studio Code-hoz, mivel további funkciókat biztosít a könnyebb konfigurálás érdekében. |
| Databricks-bővítmény a Visual Studio Code-hoz | Csatlakozzon távoli Azure Databricks-munkaterületeihez a Visual Studio Code integrált fejlesztési környezetéből (IDE). |
| PyCharm Databricks plugin | Konfiguráljon kapcsolatot egy távoli Databricks-munkaterülethez, és futtasson fájlokat a PyCharmból származó Databricks-fürtökön. Ezt a beépülő modult a JetBrains fejlesztette ki és biztosítja a Databricks együttműködésével. |
| Databricks SDK-k | Az Azure Databricks automatizálása olyan népszerű nyelvekhez írt kódtárakból, mint a Python, a Java, a Go és az R. Ahelyett, hogy közvetlenül a Curl/ Postman használatával küldene REST API-hívásokat, egy SDK-val egy tetszőleges programozási nyelv használatával kezelheti a Databrickset. A Databricks SDK-k támogatják a teljes REST API-t, és más funkciókat is biztosítanak, például egységes hitelesítést és lapozást, amelyek megkönnyítik a használatukat, és számos forgatókönyvre kiterjednek. |
| SQL-illesztőprogramok és -eszközök | Csatlakozzon az Azure Databrickshez SQL-parancsok és szkriptek futtatásához, az Azure Databricks programozott módon való használatához, és integrálja az Azure Databricks SQL-funkciókat olyan népszerű nyelveken írt alkalmazásokba, mint a Python, a Go, a JavaScript és a TypeScript. |
| Databricks CLI | Az Azure Databricks funkcióinak elérése a Databricks parancssori felületével (CLI). A parancssori felület körbefuttatja a Databricks REST API-t, így ahelyett, hogy közvetlenül a Curl vagy a Postman használatával küldene REST API-hívásokat, a Databricks parancssori felületével kezelheti a Databricks szolgáltatást. |
| Databricks-eszközcsomagok | Iparági szabványoknak megfelelő fejlesztési, tesztelési és üzembe helyezési (CI/CD) ajánlott eljárások implementálása Azure Databricks-adatokhoz és AI-projektekhez a Databricks Asset Bundles (DAB-k) használatával. |
| Databricks Terraform szolgáltatóteljesítmény és Terraform CDKTF Databrickshez | Azure Databricks-infrastruktúra és -erőforrások kiépítése a Terraform használatával. |
| CI/CD-eszközök | Integrálja a népszerű CI/CD-rendszereket és keretrendszereket, például a GitHub Actionst, a Jenkinst és az Apache Airflow-t. |
Tipp.
Számos további népszerű külső eszközt is csatlakoztathat fürtökhöz és SQL-raktárakhoz az Azure Databricks adatainak eléréséhez. Tekintse meg a technológiai partnereket.
Melyik fejlesztői eszközt használjam?
Az alábbi táblázat a Databricks-eszközök általános fejlesztői forgatókönyvekre vonatkozó javaslatait ismerteti.
| Eszköz | Használati javaslat |
|---|---|
|
Databricks-bővítmény a Visual Studio Code-hoz PyCharm Databricks beépülő modul Egyéb IDE-k esetén használja a Databricks CLI-t a Databricks Connect segítségével. |
|
| Databricks CLI |
|
| Databricks-eszközcsomagok (a parancssori felület egyik funkciója) |
|
| Databricks Terraform-szolgáltató |
|
|
Databricks Python SDK Databricks Java SDK Databricks Go SDK Databricks R SDK |
|
| Databricks REST API |
|