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用の を備えたクラシックなJupyterノートブックを使用するDatabricks ConnectPython

注記

この記事では、Databricks Runtime13.3LTLTS以降のDatabricks Connectについて説明します。

この記事では、Databricks Connect Python従来の Jupyter ノートブック で for を使用する方法について説明します。Databricks Connect を使用すると、一般的なノートブック サーバー、 IDEs、およびその他のカスタム アプリケーションを Databricks クラスターに接続できます。 「Databricks Connect とは」を参照してください。

注記

Databricks Connect の使用を開始する前に、 Databricks Connect クライアントを設定する必要があります。

Databricks Connect従来の Jupyter ノートブックと でPython を使用するには、次の手順に従います。

  1. 従来の Jupyter ノートブックをインストールするには、 Python 仮想環境をアクティブにして、ターミナルまたはコマンド プロンプトから次のコマンドを実行します。

    Bash
    pip3 install notebook

  2. Web ブラウザーで従来の Jupyter ノートブックを起動するには、アクティブ化された仮想環境 Python から次のコマンドを実行します。

    Bash
    jupyter notebook

    従来の Jupyter ノートブックが Web ブラウザーに表示されない場合は、仮想環境から localhost または 127.0.0.1 で始まる URL をコピーし、Web ブラウザーのアドレス バーに入力します。

  3. 新しいノートブックを作成する: クラシック Jupyter ノートブックの [ ファイル ] タブで、[ 新規 > Python 3 (ipykernel)] をクリックします。

  4. ノートブックの最初のセルに、 サンプル コード または独自のコードを入力します。 独自のコードを使用する場合は、少なくともサンプルコードに示すようにDatabricksSession初期化する必要があります。

  5. ノートブックを実行するには、[ セル] > [すべて実行 ] をクリックします。 すべてのPython コードはローカルで実行されますが、リモートPySpark DataFrameワークスペースのクラスターで実行されるDatabricks 操作と実行応答を含むすべての コードは、ローカルの呼び出し元に送り返されます。

  6. ノートブックをデバッグするには、ノートブックの先頭に次のコード行を追加します。

    from IPython.core.debugger import set_trace

    次に、 set_trace() を呼び出して、ノートブックの実行のその時点でデバッグ ステートメントを入力します。 Pythonすべてのコードはローカルでデバッグされますが、すべてのPySparkコードはリモート Databricks ワークスペースのクラスターで引き続き実行されます。コア Spark エンジン コードは、クライアントから直接デバッグできません。

  7. 従来の Jupyter ノートブックをシャットダウンするには、[ ファイル] > [閉じて停止 ] をクリックします。 従来の Jupyter ノートブック プロセスがまだターミナルまたはコマンド プロンプトで実行されている場合は、 Ctrl + c キーを押してから y と入力して確認し、このプロセスを停止します。

に最終更新