Visual Studio Code の Databricks 拡張機能を使用して Databricks プロジェクトを構成する
Visual Studio Code の Databricks 拡張機能には、拡張機能パネル内に [構成 ] ビューが用意されており、Databricks プロジェクトの設定を簡単に構成および更新できます。 これらの機能には、ターゲット ワークスペース デプロイ セレクター、認証とコンピュートの簡単な構成、ワークスペース フォルダーの同期、デバッグに必要な Python 仮想環境をアクティブ化するための簡単な手順が含まれます。
Visual Studio Code の Databricks 拡張機能内の [構成 ] ビューは、プロジェクトを作成または Databricks プロジェクトに移行した後で使用できます。 「新しい Databricks プロジェクトを作成する」を参照してください。
以前のバージョンの Databricks 拡張機能 for Visual Studio Code では、プロジェクトの JSON ファイルで構成設定を定義し、環境変数がターミナルで設定されていました。 リリース バージョンでは、プロジェクトと環境の構成は databricks.yml ファイルと databricks.env ファイルにあります。
プロジェクトがDatabricksアセット バンドルである場合、 Databricks拡張機能 UI には バンドル エクスプローラー と バンドル変数ビュー も提供され、バンドル と変数を管理できます。 宣言型自動化バンドルの拡張機能を参照してください。
ターゲット・デプロイメント・ワークスペースの変更
Databricks プロジェクトのデプロイ ターゲットを選択または切り替えるには (たとえば、 dev ターゲットから prod ターゲットに切り替えるには):
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Databricks 拡張パネルの [構成 ] ビューで、 ターゲット に関連付けられている歯車アイコン ( [Databricks アセットバンドルターゲットの選択 ]) をクリックします。
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コマンド パレット で、目的のデプロイ ターゲットを選択します。
ターゲットが設定されると、 ホスト と展開 Mode が表示されます。 宣言型自動化バンドルのデプロイモードに関する情報については、 「宣言型自動化バンドルのデプロイモード」を参照してください。
ワークスペース ホストは、プロジェクトに関連付けられている databricks.yml 構成ファイルのターゲット workspace設定を変更することで変更できます。「ターゲット」を参照してください。
Visual Studio Code 機能用の次の Databricks 拡張機能は、ターゲット デプロイ モードが開発の場合にのみ使用できます。
- 添付の development クラスターをバンドルジョブに使用する
- ワークスペースフォルダファイルを同期する
- 対話型開発クラスターの選択
プロジェクトの Databricks プロファイルを構成する
Databricks プロジェクト を作成する とき、またはプロジェクトを Databricks プロジェクト に変換する ときは、Databricks への接続に使用される認証設定を含むプロファイルを構成します。 使用する認証プロファイルを変更する場合は、 設定 ビューで AuthType に関連付けられている歯車アイコンをクリックします。
Visual Studio Code 認証の拡張機能 Databricks 詳細については、「 Visual Studio Code の Databricks 拡張機能の承認を設定する」を参照してください。
コードとジョブを実行するためのコンピュートを選択
Visual Studio Code の Databricks 拡張機能を使用すると、サーバレスを選択したり、既存の Databricks クラスターを選択したり、新しい Databricks クラスターを作成したりして、コードとジョブを実行できます。 コンピュートに接続すると、クラスターのID、 Databricks Runtime バージョン、作成者、状態、アクセスモードが表示されます。 また、クラスターを開始および停止したり、クラスターのページ詳細に直接移動したりすることもできます。
ジョブ クラスターが起動するのを待たない場合は、クラスター選択のすぐ下にある [Override Jobs clustering] (バンドル内のジョブ クラスターをオーバーライド する) をオンにして、選択したクラスターを開発モードでバンドル ジョブを実行するために使用します。 サーバレス コンピュートを使用している場合は使用できません。
サーバレスを使用する
サーバレス コンピュートは Databricksによって管理されています。 サーバレス コンピュートでワークロードを実行すると、必要なコンピュート リソースが自動的に割り当てられ、管理 Databricks 。
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「Configuration 」ビューで、「 クラスター 」の横にある「 Select a clustering」または歯車の「Select a clustering 」または「Select a clustering」アイコン ( Configure clustering ) をクリックします。
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コマンド パレット で、[ サーバレス ] を選択します。
既存のクラスターを使用する
使用する既存の Databricks クラスターがある場合:
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「Configuration 」ビューで、「 クラスター 」の横にある「 Select a clustering」または歯車の「Select a clustering 」または「Select a clustering」アイコン ( Configure clustering ) をクリックします。
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コマンド パレット で、使用するクラスターを選択します。
新しいクラスターを作成する
既存の Databricks クラスターがない場合、または新しいクラスターを作成する場合は、次のようにします。
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「Configuration 」ビューで、「 クラスター 」の横にある歯車( 「Configure clustering 」)アイコンをクリックします。
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コマンド パレット で、[ 新しいクラスターの作成 ] をクリックします。
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外部 Web サイト (Databricks ワークスペース) を開くように求められたら、[ 開く ] をクリックします。
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メッセージが表示されたら、Databricks ワークスペースにサインインします。
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指示に従って クラスターを作成します。
Databricksパーソナル コンピュート クラスターを作成することをお勧めします。これにより、ワークロードの実行をすぐに開始でき、コンピュート管理のオーバーヘッドを最小限に抑えることができます。
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クラスターが作成されて実行されたら、Visual Studio Code に戻ります。
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「Configuration 」ビューで、「 クラスター 」の横にある歯車( 「Configure clustering 」)アイコンをクリックします。
コマンド パレット で、使用するクラスターをクリックします。
ワークスペース フォルダーを Databricks と同期する
Databricks 拡張パネル の構成 ビューで 、リモート フォルダー に関連付けられている同期アイコン ( 同期の開始 ) をクリックすると、Databricks プロジェクトに関連付けられているリモート Databricks ワークスペース フォルダーを同期できます。
Visual Studio Code の Databricks 拡張機能は、作成したワークスペース ディレクトリでのみ機能します。 プロジェクト内の既存のワークスペースディレクトリは、拡張機能によって作成されていない限り、使用できません。
Databricks のワークスペース ビューに移動するには、 リモート フォルダー に関連付けられている外部リンク アイコン ( 外部リンクを開く) アイコンをクリックします。
この拡張機能は、プロジェクトに関連付けられたバンドル構成のworkspaceマッピングのfile_path設定に基づいて、使用する Databricks ワークスペースフォルダを決定します。See ワークスペース.
Visual Studio Code の Databricks 拡張機能は、ローカルの Visual Studio Code プロジェクトからリモートの Databricks ワークスペース内の関連するワークスペース フォルダーへのファイル変更の一方向の自動同期のみを実行します。 このリモート・ワークスペース・ディレクトリ内のファイルは、一時的なものとして意図されています。 これらのファイルに対する変更は、ローカル プロジェクトに同期されないため、リモート ワークスペース内から開始しないでください。
以前のバージョンの Visual Studio Code 用 Databricks 拡張機能のワークスペース ディレクトリ同期機能の使用方法の詳細については、「 Visual Studio Code 用 Databricks 拡張機能のワークスペース ディレクトリを選択する」を参照してください。
Python 環境と Databricks Connect をセットアップする
[構成 ] ビューの [Python 環境 ] セクションでは、Python 仮想開発環境のセットアップと、コードとノートブックセルの実行とデバッグのための Databricks Connect のインストールを簡単に行うことができます。Python 仮想環境では、プロジェクトで互換性のあるバージョンの Python と Python パッケージ (この場合は Databricks Connect パッケージ) が使用されていることを確認します。
プロジェクトの Python 仮想環境 を設定するには、拡張機能パネルの Configuration ビューで、次の操作を行います。
- 「Python Environment 」の下にある赤い 「Activate Virtual Environment 」項目をクリックします。
- コマンド パレット で、[Venv] または [Conda] を選択します。
- インストールする依存関係を選択します (存在する場合)。
環境を変更するには、 アクティブ環境に関連付けられている歯車アイコン （ 仮想環境を変更 ）をクリックします。
Visual Studio Code 内でコードとノートブックを実行およびデバッグできるようにする のインストールに関する情報については、「Databricks ConnectDatabricks ConnectDatabricksVisual Studio Code の 拡張機能の を使用したコードのデバッグ 」を参照してください。