Megjegyzés
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhat bejelentkezni vagy módosítani a címtárat.
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatja módosítani a címtárat.
Ez az oktatóanyag végigvezeti a Databricks-bővítmény beállításán a Visual Studio Code-ban, majd a Python futtatásán egy Azure Databricks-fürtön és Azure Databricks feladatként a távoli munkaterületen. Lásd a Databricks bővítmény a Visual Studio Code.
Követelmények
Ehhez az oktatóanyaghoz a következőket kell megkövetelni:
- Telepítette a Databricks bővítményt a Visual Studio Code-hoz. Lásd: A Databricks bővítmény telepítése a Visual Studio Code-hoz.
- Egy távoli Azure Databricks fürtöt kell használnia. Jegyezze fel a fürt nevét. Az elérhető fürtök megtekintéséhez az Azure Databricks munkaterületének oldalsávjában kattintson a Compute elemre. Lásd: Compute.
1. lépés: Új Databricks-projekt létrehozása
Ebben a lépésben létrehoz egy új Databricks-projektet, és konfigurálja a kapcsolatot a távoli Azure Databricks-munkaterülettel.
- Indítsa el a Visual Studio Code, majd kattintson a File > Mappa megnyitása elemre, és nyisson meg egy üres mappát a helyi fejlesztőgépen.
- Az oldalsávon kattintson a Databricks embléma ikonra. Ekkor megnyílik a Databricks bővítmény.
- A Konfiguráció nézetben kattintson a Konfiguráció létrehozásaelemre.
-
Megnyílik a Databricks-munkaterület konfigurálásához használandó parancskatalógus. A Databricks-gazdagép esetében adja meg, vagy válassza ki a munkaterület URL-jét, például
https://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net. - Válasszon egy hitelesítési profilt a projekthez. Lásd: Az Visual Studio Code Databricks-bővítmény engedélyezésének beállítása.
2. lépés: Fürtinformációk hozzáadása a Databricks-bővítményhez, majd a fürt indítása
Amikor a Konfiguráció nézet már meg van nyitva, válassza ki a klasztert, vagy kattintson a fogaskerék (klaszter konfigurálása) ikonra.
A Parancs palettán válassza ki a korábban létrehozott fürt nevét.
Ha a "Cluster" még nem indult el, kattintson a lejátszás ikonra (Cluster indítása).
3. lépés: Python kód létrehozása és futtatása
Hozzon létre egy helyi Python kódfájlt: az oldalsávon kattintson a mappára (Explorer) ikonra.
A főmenüben kattintson a File > New File elemre, és válasszon egy Python fájlt. Nevezze el a fájlt demo.py , és mentse a projekt gyökérmappájába.
Adja hozzá a következő kódot a fájlhoz, majd mentse. Ez a kód egy alapszintű PySpark DataFrame tartalmát hozza létre és jeleníti meg:
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import * spark = SparkSession.builder.getOrCreate() schema = StructType([ StructField('CustomerID', IntegerType(), False), StructField('FirstName', StringType(), False), StructField('LastName', StringType(), False) ]) data = [ [ 1000, 'Mathijs', 'Oosterhout-Rijntjes' ], [ 1001, 'Joost', 'van Brunswijk' ], [ 1002, 'Stan', 'Bokenkamp' ] ] customers = spark.createDataFrame(data, schema) customers.show()# +----------+---------+-------------------+ # |CustomerID|FirstName| LastName| # +----------+---------+-------------------+ # | 1000| Mathijs|Oosterhout-Rijntjes| # | 1001| Joost| van Brunswijk| # | 1002| Stan| Bokenkamp| # +----------+---------+-------------------+Kattintson a Szerkesztőfülek listája melletti Futtatás a Databricksen ikonra, majd a Fájl feltöltése és futtatása parancsra. A kimenet a Hibakeresési konzol nézetben jelenik meg.
Alternatívaként az Explorer nézetben kattintson a jobb gombbal a
demo.pyfájlra, majd kattintson a Run on Databricks>Fájl feltöltése és futtatása lehetőségre.
4. lépés: A kód futtatása feladatként
Feladatként való futtatáshoz demo.py kattintson a Szerkesztőfülek listája melletti Futtatás a Databricksen ikonra, majd a Fájl futtatása munkafolyamatként parancsra. A kimenet egy külön szerkesztőlapon jelenik meg a demo.py fájlszerkesztő mellett.
Másik lehetőségként kattintson a jobb gombbal a demo.py fájlra az Explorer panelen, majd válassza a következő lehetőségek közül: Futtatás Databricks-en, vagy Fájl futtatása munkafolyamatként>.
Következő lépések
Most, hogy sikeresen használta a Databricks bővítményt Visual Studio Code egy helyi Python fájl feltöltéséhez és távoli futtatásához, a következőket is megteheti:
- Fedezze fel a deklaratív automatizálási csomagok erőforrásait és változóit az bővítmény felhasználói felületének segítségével. Lásd a Deklaratív Automation Bundles bővítmény funkcióit.
- Futtasson vagy hibakeressen Python kódot a Databricks Connect használatával. Lásd: A Databricks Connect használatával történő kódhibakeresés a Databricks-kiterjesztéshez a Visual Studio Code szoftverhez.
- Fájl vagy jegyzetfüzet futtatása Azure Databricks feladatként. Lásd: Fájl futtatása egy fürtön, vagy fájlként vagy jegyzetfüzetként mint feladat az Azure Databricksben a Visual Studio Code Databricks-bővítményének használatával.
- Teszteket futtass a következővel:
pytest. Lásd: Python tesztek futtatása a Databricks bővítmény használatával Visual Studio Code.