Requisitos de uso do Databricks Connect

nota

Este artigo abrange o Databricks Connect para Databricks Runtime 13.3 LTS e acima.

Este artigo fornece requisitos de uso para Databricks Connect. Para obter informações sobre Databricks Connect, consulte What is Databricks Connect?

requisitos de espaço de trabalho

Para usar o Databricks Connect para se conectar ao seu workspace:

• Os sites Databricks account e workspace devem ter o Unity Catalog ativado. Consulte Get começar with Unity Catalog e Enable a workspace for Unity Catalog.

• A versão Databricks Runtime do seu compute deve ser maior ou igual à versão do pacote Databricks Connect. A Databricks recomenda que o senhor use o pacote Databricks Connect mais recente que corresponda à sua versão do Databricks Runtime.

  Para usar os recursos que estão disponíveis em versões posteriores do Databricks Runtime, o senhor deve atualizar o pacote Databricks Connect. Consulte o site Databricks Connect notas sobre a versão para obter uma lista das versões disponíveis em Databricks Connect. Para obter notas sobre a versão Databricks Runtime, consulte Databricks Runtime notas sobre a versão versões e compatibilidade.

• Se o senhor estiver se conectando a serverless computeseu workspace deve atender aos requisitos de serverless compute .

nota

O compute sem servidor é compatível a partir da versão 15.1 do Databricks Connect. As versões do Databricks Connect que são inferiores ou iguais à versão do Databricks Runtime em serverless são totalmente compatíveis. Veja as notas sobre a versão. Para verificar se a versão Databricks Connect é compatível com serverless compute, consulte Validar a conexão com Databricks.

• Se o senhor estiver se conectando a um cluster, o cluster de destino deverá usar um modo de acesso ao cluster Atribuído ou Compartilhado. Consulte Modos de acesso.

Requisitos ambientais locais

Para instalar o Databricks Connect, seu ambiente de desenvolvimento local deve atender aos seguintes requisitos:

Python

• A autenticação para o Databricks está configurada. Dependendo do tipo de autenticação do Databricks, pode haver requisitos:

  • Para a autenticaçãoOAuth user-to-machine (U2M), o senhor deve usar o Databricks CLI para se autenticar antes de executar o código. Consulte o tutorial do Databricks Connect for Python.

  • OAuth A autenticação usuário-máquina (U2M) e a OAuth autenticação máquina-máquina (M2M) são suportadas em Databricks SDK para Python 0.19.0 e acima. Para atualizar a versão instalada do seu projeto do Databricks SDK para Python, consulte Get começar with the Databricks SDK para Python.

• O Python 3 está instalado e a versão secundária do Python instalada atende aos requisitos de versão da tabela de compatibilidade de versões abaixo.

• Se estiver usando funções definidas pelo usuário (UDFs), a versão local secundária de Python corresponde à versão secundária de Python da versão Databricks Runtime da versão cluster ou serverless compute. Para encontrar a versão secundária Python da versão Databricks Runtime do seu cluster, consulte a seção Ambiente do sistema do Databricks Runtime notas sobre a versão para essa versão. Consulte Databricks Runtime notas sobre a versão, versões e compatibilidade e serverless compute notas sobre a versão.

Scala

• A autenticação para o Databricks está configurada. Dependendo do tipo de autenticação do Databricks, pode haver requisitos:

  • Para a autenticaçãoOAuth user-to-machine (U2M), o senhor deve usar o Databricks CLI para se autenticar antes de executar o código. Consulte o tutorial do Databricks Connect for Scala.

  • OAuth A autenticação usuário-máquina (U2M) e a OAuth autenticação máquina-máquina (M2M) são suportadas em Databricks SDK para Java 0.18.0 e acima. Para atualizar a versão instalada do seu projeto do Databricks SDK para Java, consulte Get começar with the Databricks SDK para Java.

  • Para Databricks Connect para Databricks Runtime 13.3 LTS e acima, para Scala, Databricks Connect inclui o Databricks SDK para Java. Este SDK implementa o padrão de autenticação unificada do cliente Databricks.

• O Java Development Kit (JDK) está instalado. A Databricks recomenda que a versão de sua instalação do JDK corresponda à versão do JDK em seu cluster da Databricks. Para encontrar a versão do JDK do Databricks Runtime no seu cluster, consulte a seção Ambiente do sistema do Databricks Runtime notas sobre a versão ou a tabela de compatibilidade de versões.

nota

O uso de uma versão do JDK que não corresponde à versão do JDK do cluster pode causar um comportamento inesperado ou impedir a execução do código.

• O Scala está instalado. A Databricks recomenda que a versão de sua instalação do Scala corresponda à versão do Scala em seu cluster da Databricks. Para encontrar a versão Scala da versão Databricks Runtime do seu cluster, consulte a seção Ambiente do sistema do Databricks Runtime notas sobre a versão ou a tabela de compatibilidade de versões.

• Se estiver usando funções definidas pelo usuário (UDFs), as versões locais de Scala e Java correspondem às versões de Scala e Java da versão do Databricks Runtime do cluster. Para encontrar as versões Scala e Java da versão Databricks Runtime do seu cluster, consulte a seção Ambiente do sistema das Databricks Runtime notas sobre a versão ou a tabela de compatibilidade de versões abaixo.

• Uma ferramenta de compilação Scala, como sbt, está instalada.

Versões do Databricks Connect

A tabela a seguir mostra o Databricks Connect suportado e as versões de idioma compatíveis. Os números de versão do Databricks Connect correspondem aos números de versão do Databricks Runtime. Consulte o site Databricks Connect notas sobre a versão para obter uma lista das versões disponíveis em Databricks Connect. Para obter notas sobre a versão Databricks Runtime, consulte Databricks Runtime notas sobre a versão versões e compatibilidade.

Python

Para obter suporte a UDF, consulte Ambiente básico do Python.

Versão do Databricks Connect	Tipo de Compute	Versão compatível do Python
16.4.1 a 17.1.x	Serverless	3,12
15.4.10 até abaixo da versão 16.0.x	Serverless	3,11
16,4. x e acima	Cluster	3,12
15.4.x	Cluster	3,11
13.3.x e 14.3.x	Cluster	3.10

Scala

Versão do Databricks Connect	Tipo de Compute	Versão JDK	Versão Scala
16,4. x e acima	Cluster	JDK 17	2.12.18
15.4.x	Cluster	JDK 8	2.12.18
13.3.x e 14.3.x	Cluster	JDK 8	2.12.15

Versões de fim de suporte

O Databricks Connect segue os ciclos de vida de suporte do Databricks Runtime. As versões a seguir chegaram ao fim do suporte. Se o senhor estiver usando uma versão do Databricks Connect que chegou ao fim do suporte, atualize para uma versão suportada.

Python

Versão do Databricks Connect	Tipo de Compute	Versão compatível do Python
16.0.x para 16.3.x	Cluster	3,12
15.1.x para 15.3.x	Cluster	3,11
14.0.x a 14.2.x	Cluster	3.10

Scala

Versão do Databricks Connect	Tipo de Compute	Versão JDK	Versão Scala
16.0.x para 16.3.x	Cluster	JDK 17	2.12.18
15.1.x para 15.3.x	Cluster	JDK 8	2.12.18
14.0.x a 14.2.x	Cluster	JDK 8	2.12.15