Conecte-se a partir do seu IDE

Esta página resume os recursos das ferramentas de desenvolvedor que permitem que você se conecte ao Databricks a partir do seu IDE.

Comparar ferramentas de IDE

A tabela a seguir compara ferramentas para conectar-se ao Databricks a partir da sua IDE.

Ferramenta	Casos de uso
Túnel SSH	Conecte sua IDE local ao compute clássico, serverless ou de GPU serverless via SSH. Execute código no mesmo ambiente que seu cluster ou compute serverless. Para obter detalhes adicionais sobre o recurso, consulte IDE conectada via SSH.
Databricks Sandbox	Conecte sua IDE local ao compute serverless leve do Databricks via SSH. O ambiente default inclui ferramentas comuns de agente de codificação e suporte para o Omnigent. Para obter detalhes adicionais sobre o recurso, consulte IDE conectada via SSH.
Extensão de IDE	Conecte o Visual Studio Code ou o Cursor a um workspace do Databricks com poucos cliques. Defina, implante e execute Pacotes de Automação Declarativa a partir do seu IDE. Execute arquivos Python locais no compute do Databricks ou execute arquivos e notebooks como Lakeflow Jobs.
Databricks Connect	Conecte qualquer IDE, servidor de notebook ou aplicativo personalizado ao compute do Databricks. Escreva código com Spark API e faça a execução remotamente no compute do Databricks em vez de uma sessão local do Spark.

Ferramenta	Casos de uso
Túnel SSH	Conecte sua IDE local ao compute clássico, serverless ou de GPU serverless via SSH. Execute código no mesmo ambiente que seu cluster ou compute serverless. Para obter detalhes adicionais sobre o recurso, consulte IDE conectada via SSH.
Databricks Sandbox	Conecte sua IDE local ao compute serverless leve do Databricks via SSH. O ambiente default inclui ferramentas comuns de agente de codificação e suporte para o Omnigent. Para obter detalhes adicionais sobre o recurso, consulte IDE conectada via SSH.
Extensão de IDE	Conecte o Visual Studio Code ou o Cursor a um workspace do Databricks com poucos cliques. Defina, implante e execute Pacotes de Automação Declarativa a partir do seu IDE. Execute arquivos Python locais no compute do Databricks ou execute arquivos e notebooks como Lakeflow Jobs.
Databricks Connect	Conecte qualquer IDE, servidor de notebook ou aplicativo personalizado ao compute do Databricks. Escreva código com Spark API e faça a execução remotamente no compute do Databricks em vez de uma sessão local do Spark.

IDE conectada via SSH

Tanto o túnel SSH quanto o Databricks Sandbox conectam-se ao compute do Databricks em seu workspace com SSH (Secure Shell). A tabela a seguir compara os casos de uso e as diferenças técnicas dos dois recursos.

	Túnel SSH do Databricks	Databricks Sandbox
Caso de uso principal	Desenvolvimento orientado por IDE para cargas de trabalho de engenharia de dados, ciência de dados e machine learning no compute do Databricks.	Execute loops de agente e execute com segurança código arbitrário não Spark e não Databricks Runtime que não seja confiável.
Onde o compute é executado	Plano de dados clássico ou serverless no workspace do Databricks	Plano de dados Serverless no workspace do Databricks
Tipo de Compute	computação sem servidor Clusters dedicados de usuário único AI Runtime	Compute serverless leve especial
Hora de início	Semelhante aos tempos de Startup de compute existentes	Segundos
Propagação de identidade	Autenticado automaticamente para o usuário que inicia a sessão SSH	Autenticado automaticamente para o usuário que inicia a sessão SSH
Persistência de dados	Você tem uma conexão direta com o workspace do Databricks. Os dados em arquivos de workspace e no Unity Catalog estão disponíveis na interface do usuário do IDE, na API REST e na CLI do Databricks.	Os dados estão disponíveis em /home/sandbox-agent/, que persistem quando o sandbox é parado. Os dados em arquivos de workspace e no Unity Catalog estão disponíveis com a API REST e a CLI do Databricks.
Ambiente default	O mesmo que seu cluster ou ambiente serverless. Gerencie dependências no cluster, aproveite ambientes base do workspace para serverless e AI Runtime, ou instale dependências durante a execução do projeto.	O ambiente default inclui ferramentas comuns de agente de codificação e suporte para o Omnigent.
SEG (controles de saída)	Herdado do workspace	Ainda não disponível
Controles de entrada (PrivateLink, ACL de IP)	Disponível	Disponível

	Túnel SSH do Databricks	Databricks Sandbox
Caso de uso principal	Desenvolvimento orientado por IDE para cargas de trabalho de engenharia de dados, ciência de dados e machine learning no compute do Databricks.	Execute loops de agente e execute com segurança código arbitrário não Spark e não Databricks Runtime que não seja confiável.
Onde o compute é executado	Plano de dados clássico ou serverless no workspace do Databricks	Plano de dados Serverless no workspace do Databricks
Tipo de Compute	computação sem servidor Clusters dedicados de usuário único AI Runtime	Compute serverless leve especial
Hora de início	Semelhante aos tempos de Startup de compute existentes	Segundos
Propagação de identidade	Autenticado automaticamente para o usuário que inicia a sessão SSH	Autenticado automaticamente para o usuário que inicia a sessão SSH
Persistência de dados	Você tem uma conexão direta com o workspace do Databricks. Os dados em arquivos de workspace e no Unity Catalog estão disponíveis na interface do usuário do IDE, na API REST e na CLI do Databricks.	Os dados estão disponíveis em /home/sandbox-agent/, que persistem quando o sandbox é parado. Os dados em arquivos de workspace e no Unity Catalog estão disponíveis com a API REST e a CLI do Databricks.
Ambiente default	O mesmo que seu cluster ou ambiente serverless. Gerencie dependências no cluster, aproveite ambientes base do workspace para serverless e AI Runtime, ou instale dependências durante a execução do projeto.	O ambiente default inclui ferramentas comuns de agente de codificação e suporte para o Omnigent.
SEG (controles de saída)	Herdado do workspace	Ainda não disponível
Controles de entrada (PrivateLink, ACL de IP)	Disponível	Disponível