注
この記事では、Databricks Runtime 13.3 LTS 以降用の Databricks Connect について説明します。
Databricks Connect を使用すると、PyCharm、ノートブック サーバー、その他のカスタム アプリケーションなどの一般的な IDE を Azure Databricks コンピューティングに接続できます。 「Databricks Connect とは」を参照してください。
- Scala 用 Databricks Connect については、Scala 用 Databricks Connect に関する説明を参照してください。
- Databricks Connect for R については、「 Databricks Connect for R」を参照してください。
概要
Databricks Connect for Python の使用を開始するには:
- ワークスペースとローカル開発環境が Databricks Connect の要件を満たしていることを確認し、構成と互換性のある Databricks Connect パッケージバージョンを選択します。 Databricks Connect の使用要件を参照してください。
- Databricks Connect をインストールします。 「Python 用 Databricks Connect のインストール」を参照してください。
- Databricks Connect for Python のチュートリアルに従ってください。選択肢としては、チュートリアル: クラシックコンピューティングで PyCharm からコードを実行またはチュートリアル: サーバーレスコンピューティングで Python コードを実行があります。
その他のリソース
Databricks Connect の詳細については、次を参照してください。
- コンピューティングを構成するには、「 Databricks Connect のコンピューティング構成」を参照してください。
- Databricks Connect を他の IDE、ノートブック サーバー、Spark シェルと共に使用します。
- 簡単なコード例については、 Databricks Connect for Python のコード例を参照してください。
- より複雑なコード例を表示するには、GitHub の Databricks Connect リポジトリのサンプル アプリケーションを参照してください。具体的には、次を参照してください。
- Databricks Connect で Databricks Utilities を使用するには、「Databricks Utilities と Databricks Connect for Python」を参照してください。
- Databricks Runtime 12.2 LTS 以下用の Databricks Connect から Databricks Runtime 13.3 LTS 以上用の Databricks Connect に移行するには、「Databricks Connect for Python に移行する」を参照してください。
- トラブルシューティングと制限に関する情報も参照してください。