本機開發工具
Databricks 提供工具生態系統，可協助您開發與 Azure Databricks 整合的應用程式和解決方案，並以程式設計方式管理 Databricks 資源和數據。
本文提供這些工具的概觀，以及適用於常見開發人員案例的最佳工具建議。
Databricks 提供哪些工具以支援本機開發？
下表提供 Databricks 所提供的開發人員工具清單。
| 工具 | 描述 |
|---|---|
| 驗證與授權 | 設定工具、腳本和應用程式的驗證和授權，以使用 Azure Databricks。 |
| Databricks Connect | 使用 PyCharm、IntelliJ IDEA、Eclipse、RStudio 和 JupyterLab 等熱門集成開發環境連線到 Azure Databricks。 如果您使用 Visual Studio Code，Databricks 建議使用 專為 Visual Studio Code 提供的 Databricks 擴充功能，該擴充功能是建構在 Databricks Connect 之上，因為它能提供額外功能，讓設置更輕鬆。 |
| 適用於 Visual Studio Code 的 Databricks 延伸模組 | 從 Visual Studio Code 集成開發環境 （IDE） 連線到遠端 Azure Databricks 工作區。 |
| PyCharm Databricks 外掛程式 | 設定遠端 Databricks 工作區的連線，並從 PyCharm 在 Databricks 叢集上執行檔案。 此外掛程式是由 JetBrains 與 Databricks 合作開發及提供。 |
| Databricks SDK | 從針對 Python、Java、Go 和 R 等熱門語言撰寫的程式代碼連結庫，將 Azure Databricks 自動化。您可以使用 SDK，使用您選擇的程式設計語言來與 Databricks 互動，而不是使用 curl/ Postman 直接傳送 REST API 呼叫。 Databricks SDK 支援完整的 REST API，並提供其他功能，包括統一驗證和分頁，讓它們易於使用並擴充以涵蓋許多案例。 |
| SQL 驅動程式和工具 | 聯機到 Azure Databricks 以執行 SQL 命令和腳本、以程式設計方式與 Azure Databricks 互動，並將 Azure Databricks SQL 功能整合到以 Python、Go、JavaScript 和 TypeScript 等熱門語言撰寫的應用程式。 |
| Databricks CLI | 使用 Databricks 命令行介面 （CLI） 存取 Azure Databricks 功能。 CLI 會包裝 Databricks REST API，因此您可以使用 Databricks CLI 來與 Databricks 互動，而不是使用 curl 或 Postman 直接傳送 REST API 呼叫。 |
| Databricks Asset Bundles | 使用 Databricks 資產組合（DAB）為您的 Azure Databricks 數據和 AI 專案實作業界標準開發、測試和部署 （CI/CD） 最佳做法。 |
| Databricks Terraform 提供者 和 Terraform CDKTF for Databricks | 使用 Terraform 布建 Azure Databricks 基礎結構和資源。 |
| CI/CD 工具 | 整合熱門的 CI/CD 系統和架構，例如 GitHub Actions、 Jenkins 和 Apache Airflow。 |
提示
您也可以將許多其他熱門的第三方工具連線到叢集和 SQL 倉儲，以存取 Azure Databricks 中的數據。 請參閱技術合作夥伴。
我應該使用哪個開發人員工具？
下表概述常見開發人員案例的 Databricks 工具建議。
| 工具 | 使用方式建議 |
|---|---|
|
適用於 Visual Studio Code 的 Databricks 延伸模組 PyCharm Databricks 外掛程式 若為其他 IDE，請使用 Databricks CLI 搭配 Databricks Connect |
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| Databricks CLI |
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| Databricks 資產套件組合 （CLI 的功能） |
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| Databricks Terraform 提供者 |
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Databricks Python SDK Databricks Java SDK Databricks Go SDK Databricks R SDK |
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| Databricks REST API |
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