Configurez votre projet Databricks à l'aide de l'extension Databricks pour Visual Studio Code
L'extension Databricks pour Visual Studio Code offre une vue **Configuration** dans le panneau d'extension qui vous permet de configurer et de mettre à jour facilement les paramètres de votre projet Databricks. Ces fonctionnalités incluent un sélecteur de déploiement de Workspace cible, une configuration facile de l’authentification et du compute, la synchronisation des dossiers de Workspace et des étapes simples pour activer l’environnement virtuel Python nécessaire au debugging.
La vue **Configuration** de l'extension Databricks pour Visual Studio Code est disponible une fois que vous avez créé ou migré un projet vers un projet Databricks. Consultez Créer un nouveau projet Databricks.
Les versions antérieures de l'extension Databricks pour Visual Studio Code définissaient les paramètres de configuration dans un fichier JSON de projet et les variables d'environnement étaient définies dans le terminal. Dans la version de la publication, la configuration du projet et de l'environnement se trouve dans les fichiers databricks.yml et databricks.env.
Si votre projet est un package d'assets Databricks, l'interface utilisateur de l'extension Databricks fournit également un explorateur de ressources de package et une vue des variables de package pour gérer les ressources et les variables de votre package. Voir les fonctionnalités d'extension Declarative Automation Bundles.
Modifier le workspace de déploiement cible
Pour sélectionner ou modifier la cible de déploiement de votre projet Databricks (par exemple, pour passer d'une cible dev à une cible prod) :
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Dans la vue Configuration du panneau d'extension Databricks, cliquez sur l'icône d'engrenage ( Sélectionner une cible de Databricks Asset Bundle ) associée à Cible .
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Dans la Palette de commandes , sélectionnez la cible de déploiement souhaitée.
Une fois qu'une cible est configurée, le Hôte et le Mode de déploiement sont affichés. Pour obtenir des informations sur les modes de déploiement des Declarative Automation Bundles, consultez Modes de déploiement des Declarative Automation Bundles.
L'hôte du Workspace peut être modifié en changeant le paramètre cible workspace dans le fichier de configuration databricks.yml associé au projet. Voir les cibles.
Les fonctionnalités suivantes de l'extension Databricks pour Visual Studio Code ne sont disponibles que lorsque le mode de déploiement cible est le développement :
- Utilisez le cluster de développement joint pour les jobs de bundle.
- Synchroniser les fichiers du dossier Workspace
- Sélectionnez un cluster de développement interactif
Configurez le profil Databricks pour le projet
Lorsque vous créez un projet Databricks ou convertissez un projet en projet Databricks, vous configurez un profil qui inclut les paramètres d'authentification utilisés pour vous connecter à Databricks. Si vous souhaitez modifier le profil d'authentification utilisé, cliquez sur l'icône en forme d'engrenage associée à **AuthType** dans la vue **Configuration**.
Pour plus d'informations sur l'authentification de l'extension Databricks pour Visual Studio Code, consultez Configurer l'autorisation pour l'extension Databricks pour Visual Studio Code.
Sélectionnez le compute pour l'exécution du code et des jobs
À l'aide de l'extension Databricks pour Visual Studio Code, vous pouvez sélectionner serverless, sélectionner un cluster Databricks existant ou créer un nouveau cluster Databricks pour exécuter votre code et vos jobs. Une fois que vous êtes connecté au compute, l'ID d'un cluster, la version de Databricks Runtime, son créateur, son état et son mode d'accès sont affichés. Vous pouvez également start et arrêter un cluster, et naviguer directement vers la page des détails du cluster.
Si vous ne voulez pas attendre que le cluster de jobs **start**, cochez Remplacer le cluster de jobs dans le bundle juste en dessous de la sélection du cluster pour utiliser le cluster sélectionné pour exécuter les jobs de bundle en mode développement. Ceci n'est pas disponible si vous utilisez le compute serverless.
Utiliser Serverless
Le compute Serverless est géré par Databricks. Lorsque vous exécutez des charges de travail sur le compute Serverless, Databricks alloue et gère automatiquement les ressources de compute nécessaires.
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Dans l'affichage **Configuration**, à côté de **Cluster**, cliquez sur **Sélectionner un cluster** ou sur l'icône d'engrenage (**Configurer le cluster**).
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Dans la Palette de commandes , sélectionnez Serverless .
Utiliser un cluster existant
Si vous disposez d'un cluster Databricks existant que vous souhaitez utiliser :
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Dans l'affichage **Configuration**, à côté de **Cluster**, cliquez sur **Sélectionner un cluster** ou sur l'icône d'engrenage (**Configurer le cluster**).
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Dans la palette de commandes , sélectionnez le cluster que vous souhaitez utiliser.
Créer un nouveau cluster
Si vous n'avez pas de cluster Databricks existant, ou si vous souhaitez en créer un nouveau :
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Dans la vue **Configuration**, à côté de **Cluster**, cliquez sur l'icône d'engrenage (**Configurer le cluster**).
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Dans la Palette de commandes , cliquez sur Créer un nouveau cluster .
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Lorsque vous êtes invité à ouvrir le site web externe (votre Workspace Databricks), cliquez sur Ouvrir .
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Si vous y êtes invité, connectez-vous à votre Databricks Workspace.
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Suivez les instructions pour créer un cluster.
Databricks vous recommande de créer un cluster de Calcul personnel. Cela vous permet de start immédiatement des charges de travail, minimisant ainsi les frais généraux de gestion du compute.
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Une fois que le cluster est créé et en cours d'exécution, revenez à Visual Studio Code.
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Dans la vue **Configuration**, à côté de **Cluster**, cliquez sur l'icône d'engrenage (**Configurer le cluster**).
Dans la palette de commandes , cliquez sur le cluster que vous souhaitez utiliser.
Synchronisez votre dossier Workspace avec Databricks
Vous pouvez synchroniser le dossier de Databricks Workspace distant associé à votre projet Databricks en cliquant sur l'icône de synchronisation ( Start synchronization ) associée au Dossier distant dans la vue Configuration du panneau d'extension Databricks.
L'extension Databricks pour Visual Studio Code ne fonctionne qu'avec les répertoires workspace qu'elle crée. Vous ne pouvez pas utiliser un répertoire workspace existant dans votre projet à moins qu'il n'ait été créé par l'extension.
Pour naviguer vers la vue Workspace dans Databricks, cliquez sur l'icône de Link externe ( Ouvrir le Link en externe ) associée au Dossier distant .
L'extension détermine le dossier Databricks Workspace à utiliser en fonction du paramètre file_path dans le mappage workspace de la configuration du bundle associé au projet. See Workspace.
L'extension Databricks pour Visual Studio Code effectue uniquement une synchronisation automatique et unidirectionnelle des modifications de fichiers de votre projet Visual Studio Code local vers le dossier Workspace associé de votre Workspace Databricks distant. Les fichiers de ce répertoire Workspace distant sont destinés à être transitoires. N'initiez pas de modifications à ces fichiers à partir de votre workspace distant, car ces modifications ne seront pas synchronisées avec votre projet local.
Pour plus de détails sur l'utilisation de la fonctionnalité de synchronisation de répertoires du Workspace pour les versions antérieures de l'extension Databricks pour Visual Studio Code, consultez Sélectionner un répertoire de Workspace pour l'extension Databricks pour Visual Studio Code.
Configurez votre environnement Python et Databricks Connect
La section Environnement Python de la vue Configuration permet de configurer facilement votre environnement de développement virtuel Python et d'installer Databricks Connect pour exécuter et déboguer le code et les cellules de notebook. Les environnements virtuels Python garantissent que votre projet utilise des versions compatibles de Python et de packages Python (dans ce cas, le package Databricks Connect).
Pour configurer l’ environnement virtuel Python de votre projet, dans la vue Configuration du panneau d’extension :
- Cliquez sur l'élément rouge Activer l'environnement virtuel sous Environnement Python .
- Dans la **palette de commandes**, sélectionnez Venv ou Conda.
- Sélectionnez les dépendances que vous souhaitez installer, le cas échéant.
Pour changer d'environnements, cliquez sur l'icône d'engrenage ( Changer l'environnement virtuel ) associée à Environnement actif .
Pour en savoir plus sur l'installation de Databricks Connect, qui permet l'exécution et le débogage de code et de Notebooks dans Visual Studio Code, consultez Déboguer le code à l'aide de Databricks Connect pour l'extension Databricks pour Visual Studio Code.