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Databricks Connect for Scala のインストール

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 for Scala をインストールする方法について説明します。 「Databricks Connect とは」を参照してください。この記事の Python バージョンについては、「 Databricks Connect for Python のインストール」を参照してください。

必要条件​

  • ターゲットDatabricksワークスペースとクラスターは、Databricks Connectのコンピュート構成の要件を満たしている必要があります。

  • Java Development Kit (JDK) が開発マシンにインストールされています。 Databricks では、JDK インストールのバージョンを Databricks クラスターの JDK バージョンと一致させることをお勧めします。 クラスターで の JDK バージョンを見つけるには、Databricks Runtime リリースノート の システム環境 Databricks Runtime セクションまたは バージョン互換性テーブル を参照してください。

注記

クラスターで JDK バージョンより下または上の JDK インストールを選択すると、予期しない結果が生じたり、コードがまったく実行されなかったりする可能性があります。

  • 開発マシンに Scala がインストールされています。 では、Databricks インストールのバージョンをScala クラスターのScala バージョンと一致させることをお勧めします。DatabricksScalaDatabricks Runtimeクラスターの バージョンの バージョンを見つけるには、Databricks Runtime リリースノート の システム環境 セクションまたは バージョン互換性テーブル を参照してください。

  • ユーザー定義関数 (UDF) を使用している場合、ローカルScala JavaScalaバージョンのJava U と バージョンは、Databricks Runtime バージョンのクラスターの バージョンと バージョンと一致する必要があります。クラスターの バージョンの ScalaバージョンとJava バージョンを見つけるには、Databricks RuntimeDatabricks Runtime リリースノート の システム環境 セクションまたは バージョン互換性テーブル を参照してください。

  • 開発マシン上の Scala ビルド ツール ( sbt.

バージョンサポートマトリックス​

次の表は、互換性のある Databricks Connect、JDK、および Scala のバージョンを示しています。 Databricks Connect のバージョン番号は、Databricks Runtime のバージョン番号に対応しています。

クラスタータイプ

Databricks Connect のバージョン

JDKバージョン

Scala バージョン

クラスター

16.0 以上

1.0 ML以上

JDK 17 の

2.12.18

クラスター

15.4 LTSの

1.4 ML LTSの

JDK 8 (英語)

2.12.18

クラスター

13.3 LTS から 14.3 LTS

1.3 ML LTS から 14.3 ML LTS

JDK 8 (英語)

2.12.15

Databricks Connect クライアントへの参照を追加する​

Databricks Connect クライアントを設定するには、まずクライアントへの参照を追加します。 sbtの build.sbt、Maven の pom.xml、Gradle の build.gradle など、Scala プロジェクトのビルド ファイルに、Databricks Connect クライアントに次の参照を追加します。を、クラスターの バージョンと一致する 14.0.0Databricks Connectライブラリのバージョンに置き換えます。Databricks RuntimeDatabricks Connect ライブラリのバージョン番号は、 Maven 中央リポジトリで確認できます。

libraryDependencies += "com.databricks" % "databricks-connect" % "14.0.0"

接続プロパティの構成​

次に、 Databricks Connect とリモート Databricks クラスターとの間の接続を確立するためのプロパティを構成します。 これらのプロパティには、クラスターで Databricks Connect を認証するための設定が含まれています。 については、コンピュートの設定Databricks Connect を参照してください。

Databricks Connect for Databricks Runtime 13.3 LTS 以降の場合、Scala の場合、Databricks Connect には Databricks SDK for Java が含まれています。 この SDK は、 Databricks クライアント統合認証 標準を実装しており、認証に対する統合された一貫性のあるアーキテクチャおよびプログラムによるアプローチです。 このアプローチにより、Databricks での認証の設定と自動化がより一元化され、予測可能になります。 これにより、Databricks 認証を一度構成すると、認証構成をさらに変更することなく、その構成を複数の Databricks ツールや SDK で使用できます。

注記

  • OAuth ユーザー間 (U2M) 認証 は、Databricks SDK for Java 0.18.0 以降でサポートされています。 OAuth U2M 認証を使用するには、コード プロジェクトにインストールされている Databricks SDK for Java のバージョンを 0.18.0 以降に更新することが必要な場合があります。 「Databricks SDK for Java の概要」を参照してください。

    OAuth U2M 認証の場合、Scala コードを実行する前に、Databricks CLI を使用して認証する必要があります。 チュートリアルを参照してください。

  • OAuth マシン間 (M2M) 認証 は、Databricks SDK for Java 0.17.0 以降でサポートされています。 OAuth U2M 認証を使用するには、コード プロジェクトにインストールされている Databricks SDK for Java のバージョンを 0.17.0 以降に更新することが必要な場合があります。 「Databricks SDK for Java の概要」を参照してください。

  • Google Cloud 資格情報認証 と Google Cloud ID 認証 は、Databricks SDK for Java 0.14.0 以降でサポートされています。 Google Cloud 資格情報認証または ID 認証を使用するには、コード プロジェクトにインストールされている Databricks SDK for Java のバージョンを 0.14.0 以降に更新する必要がある場合があります。 「Databricks SDK for Java の概要」を参照してください。

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