Visual Studio Code向けDatabricks拡張におけるコマンドパレットのコマンド
この記事では、Visual Studio Code の Databricks拡張機能の コマンド パレット コマンドの一覧を示します。Visual Studio Code の Databricks 拡張機能とはを参照してください。
コマンド・リファレンス
Visual Studio Code の Databricks 拡張機能は、次のコマンドを Visual Studio Code コマンド パレット に追加します。 Visual Studio Code ドキュメントの コマンド パレット も参照してください。
コマンド | 説明 |
|---|---|
| Python 仮想環境を変更する |
| Visual Studio Code コード エディターで、 PySpark、 Databricks ユーティリティ、および関連するグローバル ( |
| フォーカスをコマンド パレット に移動して、現在のプロジェクトに使用するDatabricks クラスターを作成、選択、または変更します。 コードとジョブを実行するためのコンピュートを選択するを参照してください。 |
| Databricks Connect を使用して現在のファイルをデバッグします。 |
| バンドルを Databricks ワークスペースにデプロイします。 |
| バンドルを Databricks ワークスペースにデプロイし、リソースを実行します。 デフォルト このコマンドは、実行するリソースの一覧を表示しますが、コマンド引数をカスタマイズして、特定のリソースの種類でコマンドを実行できます。 キーボードショートカットまたはコマンド引数のカスタマイズを参照してください。 |
| バンドルを破壊します。 |
| Databricks クラスターへの参照を現在のプロジェクトから削除します。 |
| Databricks パネルのフォーカスを バンドル リソース エクスプローラー ビューに移動します。 バンドル・リソース・エクスプローラーを参照してください。 |
| Databricks パネルのフォーカスを バンドル変数ビュー に移動します。 |
| Databricks パネルのフォーカスを [構成 ] ビューに移動します。 |
| 警告を無視し、バンドルを Databricks ワークスペースに強制的にデプロイします。 |
| 警告を無視して、バンドルを強制的に破棄します。 |
| Visual Studio Code で新しい Databricks プロジェクトの作成ワークフローを初期化します。 |
| Databricks パネルをリセットして、 構成 ビューに Databricksの設定 ボタンと クイックスタートの表示 ボタンを表示します。現在のプロジェクトの |
| 現在のプロジェクトの Databricks 構成プロファイル ファイルをデフォルトの場所から開きます。 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を参照してください。 |
| Visual Studio Code の Databricks 拡張機能が開発マシンに書き込むアプリケーション ログ ファイルを含むフォルダーを開きます。 |
| バンドル変数をオーバーライドします。 |
| Databricks パネルの Python 環境 ビューを更新します。 |
| ターゲットのバンドル設定を更新します。 |
| Databricks Connect を再インストールします。 Visual Studio Code の Databricks 拡張機能でDatabricks Connect を使用したコードのデバッグを参照してください。 |
| バンドル変数の値をリセットします。 |
| Databricks Connect を使用して現在のファイルを実行します。 Visual Studio Code の Databricks 拡張機能でDatabricks Connect を使用したコードのデバッグを参照してください。 |
| Databricks アセット バンドル ターゲットを選択します。 「ターゲット・デプロイメント・ワークスペースの変更」を参照してください。 |
| バンドル・ログを表示します。 Databricks ログ出力の表示を参照してください。 |
| エディターにクイックスタート ファイルを表示します。 |
| ワークスペースにサインインします。 |
| クラスターが既に停止している場合は、クラスターを開始します。 |
| 現在のプロジェクトのコードの Databricks ワークスペースへの同期を開始します。 このコマンドは、インクリメンタル同期を実行します。 |
| 現在のプロジェクトのコードの Databricks ワークスペースへの同期を開始します。 このコマンドは、インクリメンタル同期が可能な場合でも、完全同期を実行します。 |
| クラスターがすでに実行中の場合は停止します。 |
| 現在のプロジェクトのコードと Databricks ワークスペースの同期を停止します。 |
| Databricksノートブックのinitスクリプトを確認します。 |
PySpark and Databricks ユーティリティのコード補完
この記事では、Visual Studio CodeのDatabricksの 拡張機能の PySpark とDatabricks ユーティリティのコード補完を有効にする方法について説明します。Visual Studio Code の Databricks 拡張機能とはを参照してください。
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。
Visual Studio Code コード エディターでPySpark 、 Databricks ユーティリティ 、および関連するグローバル (spark やdbutilsなど)で IntelliSense ( コード補完 とも呼ばれます) を有効にするには、プロジェクトを開いた状態で次の操作を行います。
- コマンド パレット ( [表示] > [コマンド パレット] ) で、「
>Databricks: Configure autocomplete for Databricks globals」と入力して Enter キーを押します。 - 画面の指示に従って、Visual Studio Code の Databricks 拡張機能でプロジェクトに PySpark をインストールできるようにし、プロジェクトの
__builtins__.pyiファイルを追加または変更して Databricks ユーティリティを有効にします。
これで、 spark や dbutils などのグローバルを、関連する import ステートメントを事前に宣言せずにコードで使用できるようになりました。
キーボードショートカットまたはコマンド引数のカスタマイズ
コマンドのキーボード ショートカットを指定したり、コマンドの引数を設定したりするには、Visual Studio Code キーボード ショートカット エディター を使用するか、JSON キーバインド配列に新しいエントリを直接追加します。
たとえば、 バンドルをデプロイし、リソースを実行して my_pipelineを検証するコマンドを設定するには、キーバインディング 配列に以下を追加します。
{
// Replace with your desired shortcut
"key": "ctrl+shift+x",
"command": "databricks.bundle.deployAndRunFromInput",
"args": {
// "jobs" or "pipelines"
"resourceType": "pipelines",
// The key of the pipeline or job you want to run, as defined in your asset bundle configuration
"resourceKey": "my_pipeline",
// Any flags that will be passed to the "databricks bundle run" command
"args": "--validate-only"
}
}