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Visual Studio Code の Databricks 拡張機能を使用して、クラスター上のファイル、またはファイルまたはノートブックを Databricks のジョブとして実行する

Visual Studio Code の Databricks 拡張機能を使用すると、 Python コードをクラスターで実行したり、 Python、R、 Scala、 SQL コード、ノートブックを Databricksのジョブとして実行したりできます。

この情報は、Visual Studio Code の Databricks 拡張機能を既にインストールして設定していることを前提としています。 「Visual Studio Code の Databricks 拡張機能のインストール」を参照してください。

注記

Visual Studio Code 内からコードまたはノートブックをデバッグするには、Databricks Connect を使用します。 Visual Studio Code の Databricks 拡張機能については、「Databricks Connect を使用したコードのデバッグ」を、Visual Studio Code の Databricks 拡張機能を使用して Databricks Connect でノートブック セルを実行およびデバッグするを参照してください。

クラスター上の Python ファイルの実行​

注記

この機能は、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。

Visual Studio Code の 拡張機能を使用してPython クラスターで ファイルを実行し、その拡張機能とプロジェクトを開いた状態で実行するには、次のようにします。DatabricksDatabricks

  1. クラスターで実行する Python ファイルを開きます。

  2. 以下のいずれかを実行します。

    • ファイル エディターのタイトル バーで、[ Databricks で実行 ] アイコンをクリックし、[ ファイルのアップロードと実行 ] をクリックします。

      アイコンからファイルをアップロードして実行する

    • エクスプローラー ビュー ( エクスプローラー>表示 ) で、ファイルを右クリックし、コンテキスト メニューから Databricks > アップロードしてファイルを実行 ] を選択します。

      コンテキストメニューからのファイルのアップロードと実行

クラスターで実行され、出力されたファイルは デバッグコンソール ( デバッグコンソールの表示> )で使用できます。

Python ファイルをジョブとして実行する​

Visual Studio Code の Databricks 拡張機能を使用して Python ファイルを Databricks ジョブとして実行するには、拡張機能とプロジェクトを開いた状態で、次のようにします。

  1. ジョブとして実行する Python ファイルを開きます。

  2. 以下のいずれかを実行します。

    • ファイル エディターのタイトル バーで、[ Databricks で実行 ] アイコンをクリックし、[ ファイルをワークフローとして実行] をクリックします。

      アイコンからファイルをワークフローとして実行

    • エクスプローラー ビュー ( エクスプローラー>の表示 ) で、ファイルを右クリックし、コンテキスト メニューから [Databricks で実行 ] > [ファイルをワークフローとして実行 ] を選択します。

      コンテキストメニューからワークフローとしてファイルを実行する

[Databricks ジョブの実行 ] というタイトルの新しいエディター タブが表示されます。ファイルはワークスペースでジョブとして実行され、出力は新しいエディター タブの [出力 ] 領域に印刷されます。

ジョブ実行に関する情報を表示するには、新しい Databricks ジョブ実行 エディター タブの[タスク 実行 ID] リンクをクリックします。ワークスペースが開き、ジョブ実行の詳細がワークスペースに表示されます。

Python、R、Scala、または SQL ノートブックをジョブとして実行する​

Visual Studio Code の Databricks 拡張機能を使用してノートブックを Databricks ジョブとして実行するには、拡張機能とプロジェクトを開いた状態で、次の操作を行います。

  1. ジョブとして実行するノートブックを開きます。
ヒント

Python、R、Scala、または SQL ファイルを Databricks ノートブックに変換するには、ファイルの先頭にコメント # Databricks notebook source を追加し、各セルの前にコメント # COMMAND ---------- を追加します。 詳細については、「 ファイルをインポートしてノートブックに変換する」を参照してください。

Databricks ノートブックとして書式設定された Python コード ファイル1

  1. 以下のいずれかを実行します。

    • ノートブック ファイル エディターのタイトル バーで、[ Databricks で実行 ] アイコンをクリックし、[ ファイルをワークフローとして実行] をクリックします。
注記

[Databricks as ワークフロー] が 使用できない場合は、「カスタム実行構成の作成」を参照してください。

  • エクスプローラー ビュー ( エクスプローラー>表示 ) で、ノートブック ファイルを右クリックし、コンテキスト メニューから [Databricks で実行 ] > [ファイルをワークフローとして実行 ] を選択します。

[Databricks ジョブの実行 ] というタイトルの新しいエディター タブが表示されます。ノートブックは、ワークスペースでジョブとして実行されます。 ノートブックとその出力は、新しいエディター タブの [出力 ] 領域に表示されます。

ジョブ実行に関する情報を表示するには、 Databricks ジョブ実行 エディター タブの タスク実行 ID リンクをクリックします。ワークスペースが開き、ジョブ実行の詳細がワークスペースに表示されます。

カスタム実行構成を作成する​

Visual Studio Code の Databricks 拡張機能のカスタム実行構成を使用すると、カスタム引数をジョブまたはノートブックに渡したり、ファイルごとに異なる実行設定を作成したりできます。

カスタム実行構成を作成するには、Visual Studio Code のメイン メニューから [ 実行] > [構成の追加 ] をクリックします。 次に、クラスターベースの実行構成の場合は Databricks を、ジョブベースの実行構成の場合は Databricks: ワークフロー を選択します。

たとえば、次のカスタム実行構成では、 実行ファイルをワークフロー 起動コマンドとして変更し、 --prod 引数をジョブに渡します。

JSON
{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "type": "databricks-workflow",
      "request": "launch",
      "name": "Run on Databricks as Workflow",
      "program": "${file}",
      "parameters": {},
      "args": ["--prod"]
    }
  ]
}
ヒント

Python 構成を使用するが、拡張機能のセットアップの一部である Databricks Connect 認証を利用する場合は、"type": "python" 構成に "databricks": true を追加します。

カスタム実行構成を使用すると、コマンド ライン引数を渡して 、F5 キーを押すだけでコードを実行することもできます。 詳細については、Visual Studio Code ドキュメントの 「起動構成 」を参照してください。

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