Delta Live Tablesパイプラインの開発

このセクションの記事では、Delta Live Tables Databricksデスクトップ、Databricks ファイル エディター、またはローカルの統合開発環境 (IDE) を使用して パイプラインを開発およびテストするための手順と推奨事項について説明します。

Python または SQL を使用してパイプライン コードを記述できます。 Python と SQLで記述された複数のソース コード アセット (ノートブックとファイル) を使用してパイプラインを構成できますが、個々のノートブックまたはファイルで使用できる言語は 1 つだけです。

Databricks UIでパイプラインを作成する

UI ステップ でノートブックのコードから Delta Live Tables パイプラインを構成する方法については、「Delta Live Tables パイプラインを構成する」を参照してください。

Delta Live Tables コード開発のためのノートブック エクスペリエンス (パブリック プレビュー)

既存の パイプラインのソース コードである PythonまたはSQLDelta Live Tables データベースで作業する場合、データベースをパイプラインに接続し、 コードの開発とデバッグを支援するデータベースの一連の機能にアクセスできます。Delta Live TablesDelta Live Tables コード開発のノートブック エクスペリエンスを参照してください。

パイプラインの開発とテストに関するヒント、推奨事項、機能

パイプラインの開発とテストに関するヒント、推奨事項、機能については、 Delta Live Tablesパイプラインの開発とテストに関するヒント、推奨事項、機能」を参照してください。

パイプラインの CI/CD

Databricks アセット バンドルを使用すると 、Delta Live Tables パイプラインなどの Databricks リソースをプログラムで検証、デプロイ、実行できます。 パイプラインをプログラムで管理するバンドルを使用するために、ローカルの開発マシンから完了できるステップDelta Live Tables については、「 アセット Delta Live Tablesバンドルを使用した パイプラインの開発Databricks 」を参照してください。

ローカル開発環境でパイプラインコードを開発する

Databricks ワークスペースのノートブックまたはファイル エディターを使用して Delta Live Tables Python インターフェイスを使用するパイプライン コードを実装するだけでなく、ローカル開発環境でコードを開発することもできます。 たとえば、Visual Studio Code や PyCharm などのお気に入りの統合開発環境 (IDE) を使用できます。 パイプライン コードをローカルで記述した後、それを手動で Databricks ワークスペースに移動するか、Databricks ツールを使用してパイプラインを運用化 (パイプラインのデプロイと実行を含む) することができます。

「ローカル開発環境で Delta Live Tables パイプライン コードを開発する」を参照してください。