Ferramentas de desenvolvimento local

Databricks fornece um ecossistema de ferramentas para ajudá-lo a desenvolver aplicativos e soluções que se integram ao Databricks e gerenciam programaticamente Databricks recursos e dados.

Este artigo apresenta uma visão geral dessas ferramentas e recomendações sobre as melhores ferramentas para cenários comuns de desenvolvedores.

Quais ferramentas a Databricks oferece para o desenvolvimento local?

A tabela a seguir fornece uma lista das ferramentas de desenvolvedor fornecidas pela Databricks.

Ferramenta	Descrição
Autenticação e autorização	Configure a autenticação e a autorização para que suas ferramentas, scripts e aplicativos funcionem com a Databricks.
Databricks Connect	Conecte-se ao Databricks usando ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) populares, como PyCharm, IntelliJ IDEA, Eclipse, RStudio e JupyterLab. Se o senhor estiver usando o Visual Studio Code, o site Databricks recomenda a extensãoDatabricks para o Visual Studio Code, que foi desenvolvida com base no site Databricks Connect, pois oferece recursos adicionais para facilitar a configuração.
Extensão do Databricks para Visual Studio Code	Conecte-se ao espaço de trabalho remoto do Databricks a partir do ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) do Visual Studio Code.
Plugin PyCharm Databricks	Configure uma conexão com um site remoto Databricks workspace e execute arquivos em Databricks clustering a partir de PyCharm. Esse plug-in é desenvolvido e fornecido pela JetBrains em parceria com a Databricks.
SDKs da Databricks	Automatize Databricks a partir da biblioteca de códigos escritos para linguagens populares, como Python, Java, Go e R. Em vez de enviar REST API chamadas diretamente usando curl/ Postman, o senhor pode usar um SDK para interagir com Databricks usando uma linguagem de programação de sua escolha. Os SDKs do Databricks são compatíveis com o REST API completo e oferecem outros recursos, incluindo autenticação unificada e paginação, que os tornam fáceis de usar e estendidos para abranger muitos cenários.
Drivers e ferramentas SQL	Conecte-se a Databricks para executar SQL comandos e scripts, interagir programaticamente com Databricks e integrar a funcionalidade Databricks SQL a aplicativos escritos em linguagens populares, como Python, Go, JavaScript e TypeScript.
CLI do Databricks	Acesse a funcionalidade do Databricks usando a interface de linha de comando (CLI) do Databricks. A CLI envolve a API REST do Databricks, portanto, em vez de enviar chamadas à API REST diretamente usando curl ou Postman, o senhor pode usar a CLI do Databricks para interagir com o Databricks.
Databricks Asset Bundles	Implemente práticas recomendadas de desenvolvimento, teste e implantação padrão da indústria (CI/CD) para seus dados Databricks e projetos AI usando Databricks ativo Bundles.
Provedor Terraform da Databricks e Terraform CDKTF para Databricks	provisionamento Databricks infraestrutura e recurso usando Terraform.
Ferramentas de CI/CD	Integrar sistemas e estruturas populares de CI/CD, como GitHub Actions, Jenkins e Apache Airflow.

dica

O senhor também pode conectar muitas outras ferramentas populares de terceiros ao clustering e ao warehouse SQL para acessar os dados em Databricks. Veja o parceiro tecnológico.

Qual ferramenta de desenvolvedor devo usar?

A tabela a seguir descreve as recomendações de ferramentas da Databricks para cenários comuns de desenvolvedores.

Ferramenta	Recomendação de uso
Extensão do Databricks para Visual Studio Code Plugin PyCharm Databricks Para outros IDEs, use o Databricks CLI com o Databricks Connect	Desenvolvimento interativo e depuração a partir de um IDE local
CLI do Databricks	Interação direta com o Databricks a partir da linha de comando Script de shell Experimentação Chamar a API REST diretamente gerenciar perfis de autenticação local Sincronizar o código do IDE com o site Databricks workspace
Databricks ativo Bundles (um recurso do site CLI)	gerenciar fluxo de trabalho e projetos implantados para Databricks Aplicar as práticas recomendadas de CI/CD Co-versão, coautor, co-implantado seu recurso e ativo como uma unidade Suporta os recursos mais comuns
Provedor Databricks Terraform	Infraestrutura como código, CI/CD Administrar e criar espaços de trabalho, catálogos, metastores e aplicar permissões Garanta a portabilidade do ambiente e a recuperação de desastres Muitos apoiaram o recurso
SDK Python da Databricks SDK Java da Databricks Databricks Go SDK Databricks R SDK	Desenvolvimento de aplicativos Integre com os sistemas de implantação existentes Criar um Databricks fluxo de trabalho personalizado e um novo serviço da web
API REST da Databricks	Automatizar processos em que não há um SDK disponível em sua linguagem de programação preferida Somente cenários avançados Quase todos os Databricks recursos estão disponíveis