Databricks のリファレンス ドキュメント

このページには、 Databricks APIs 、 SQL 、CLI、SDK、その他のリソースのリファレンスへのリンクを含む、包括的なリファレンス ドキュメントへのリンクが含まれています。

REST APIリファレンス

• • Databricks REST API
  • Databricks サービスの REST API リファレンス。
• • MLflow REST API
  • MLflow 機械学習ライフサイクル管理とモデル追跡の REST API リファレンス。
• • アカウント SCIM v2.1 API
  • Databricks アカウント全体のユーザーとグループを管理するための SCIM API の REST API リファレンス。
• • ジョブ v2.0 API
  • Jobs REST API バージョン 2.0 の REST API リファレンス。Databricks では、新規および既存のクライアントとスクリプトに最新のDatabricks REST API を使用することをお勧めします。

Pythonリファレンス

• • PySpark API
  • PySparkのリファレンスドキュメント。
• • Delta Lake Python API
  • Delta Lake の操作とバージョン管理に関する Python API リファレンス。
• • Lakeflow Spark宣言型パイプPython API
  • Lakeflow Spark宣言型パイプラインの開発と変換に固有のPython APIリファレンス。
• • データ品質モニタリングAPI
  • データ品質モニタリングのためのPython APIリファレンス。
• • サーバレス GPU Python API
  • AI Runtimeとモデル推論の分散トレーニング用のPython APIリファレンス。

AIとML Python APIs

• • エージェント評価 Python API
  • データセット管理、レビュー アプリ、ラベル付けセッション、組み込み審査員など、エージェント評価のリファレンス。
• • エージェントフレームワーク Python API
  • エージェントの展開、権限の管理、および展開の構成を行うためのdatabricks-agentsパッケージのリファレンス。
• • AutoML Python API
  • AutoML 機能と自動化された機械学習ワークフローのリファレンス。
• • Databricks AI ブリッジ Python API
  • Genieクライアントと一括検索ツール用の共有ユーティリティを含む、 databricks-ai-bridgeパッケージのリファレンス。
• • データブリックス ランチェーン Python API
  • Databricks モデル、埋め込み、ベクトル検索、MCP サーバーを LangChain と統合するためのdatabricks-langchainパッケージのリファレンス。
• • データブリックス-MCP Python API
  • Databricks 上の MCP サーバーに接続するためのdatabricks-mcpパッケージの参照。
• • データブリックス Openai Python API
  • MCP サーバーと一括検索サポートを含む、 OpenAI SDKでDatabricksでホストされるモデルを使用するためのdatabricks-openaiパッケージのリファレンス。
• • 特徴量エンジニアリング Python API
  • フィーチャー エンジニアリングおよびフィーチャー ストアの操作に関するリファレンス。
• • Feature Store Python API （非推奨）
  • 非推奨。代わりに、機能エンジニアリング Python API を使用してください。
• • GenAI Python APIのレイクハウスモニタリング
  • レイクハウスモニタリングによるモニタリング生成AIアプリケーションのリファレンス。
• • MLflow Python API
  • MLflowの Python API リファレンス。
• • Vector Search
  • ベクトル検索サービスでエンドポイントとインデックスを管理するためのPython APIのリファレンス。

Scalaリファレンス

• • Delta Lake Scala API
  • Delta Lake の操作とバージョン管理に関する Scala API リファレンス。
• • Scala Spark API
  • Scala Spark API リファレンス。

SQLリファレンス

• • Databricks SQL
  • 構文、関数、演算子を含む、Databricks SQL の SQL リファレンス。
• • Lakeflow Spark宣言型パイプラインSQL
  • Lakeflow Spark宣言型パイプライン開発および変換に固有のSQLリファレンス。

開発者ツールリファレンス

• • Databricks CLI コマンド
  • Databricks CLIのコマンド リファレンス。
• • 宣言型自動化バンドルの構成
  • 宣言型自動化バンドルの設定YAMLに関するリファレンス。
• • Databricks Terraformプロバイダー
  • Databricks Terraform プロバイダーのリファレンス ドキュメント。
• • Databricks SDK for Python
  • Databricks との統合および Python アプリケーションの自動化のためのPython SDKのリファレンス。
• • Databricks SDK for R
  • データサイエンス ワークフローおよびDatabricksを使用した統計コンピューティング用のR SDKのリファレンス。
• • Databricks SDK for Java
  • エンタープライズ アプリケーションおよび JVM ベースの統合用のJava SDKのリファレンス。
• • Databricks SDK for Go
  • 高パフォーマンス アプリケーションとクラウド ネイティブ統合のためのGo SDKのリファレンス。

エラー参照

• • SQLエラーコード
  • Databricks における SQL エラー コードとその意味の完全なリファレンス。
• • エラークラス
  • 分類されたエラーの種類と解決ガイダンスのエラー クラスのドキュメント。

追加リソース

• • Apache Spark API
  • Apache Spark APIsのリファレンス ドキュメントの概要。
• • Delta Lake APIs
  • Delta Lake の操作とバージョン管理 (Delta Spark) の参照リンク。
• • Python開発
  • Databricks での Python 開発の概要。
• • Scala開発
  • Databricks での Scala 開発の概要。
• • Rドキュメント
  • R ベースのデータ処理とDatabricksの分析の概要。