IntelliJ IDEA を Databricks Connect for Scala で使用する

注

この記事では、Databricks Connect for Databricks Runtime 13.3 LTS 以降について説明します。

この記事では、Databricks Connect for Scala および IntelliJ IDEA を Scala プラグインと共に使用する方法について説明します。 Databricks Connect を使用すると、一般的な IDE、ノートブックサーバー、およびその他のカスタムアプリケーションを Databricks クラスターに接続できます。「Databricks Connect とは」を参照してください。

注

Databricks Connectの使用を開始する前に、Databricks Connect クライアントをセットアップする必要があります。

Databricks Connect と IntelliJ IDEA を Scala プラグインと共に使用してサンプル Scala sbtプロジェクトを作成、実行、デバッグするには、次の手順に従います。これらの手順は、IntelliJ IDEA Community Edition 2023.3.6 でテストされています。 IntelliJ IDEA の異なるバージョンまたはエディションを使用する場合、次の手順は異なる場合があります。

Java 開発キット (JDK) がローカルにインストールされていることを確認します。 Databricks では、ローカル JDK のバージョンを Databricks クラスター上の JDK のバージョンと一致させることをお勧めします。
IntelliJ IDEAを起動します。
[ファイル] > [ 新しい>プロジェクト] をクリックします。
プロジェクトに意味のある 名前を付けます。
[場所] でフォルダーアイコンをクリックし、画面の指示を完了して、新しい Scala プロジェクトへのパスを指定します。
[言語] で [Scala] をクリックします。
[ビルドシステム] で sbt をクリックする。
「JDK」ドロップダウンリストで、クラスターの JDK バージョンと一致する開発マシン上の JDK の既存のインストールを選択するか、「JDK のダウンロード」を選択し、画面の指示に従って、クラスターの JDK バージョンと一致する JDK をダウンロードします。

注

クラスター上の JDK バージョンより上または下の JDK インストールを選択すると、予期しない結果が発生したり、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。
sbt のドロップダウンリストで、最新バージョンを選択する。
[Scala] ドロップダウンリストで、クラスター上の Scala バージョンと一致する Scala のバージョンを選択します。

注

クラスターで Scala バージョンより下または上位の Scala バージョンを選択すると、予期しない結果が発生したり、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。
[ パッケージ接頭辞] に、プロジェクトのソースのパッケージ接頭辞の値 ( org.example.applicationなど) を入力します。
[ サンプルコードの追加 ] ボックスがオンになっていることを確認します。
「作成」をクリックします。
Databricks Connect パッケージを追加します。新しい Scala プロジェクトを開いた状態で、[プロジェクト] ツールウィンドウ ( [ツール]build.sbt ウィンドウ> > [表示] で、プロジェクト名 >ターゲットでという名前のファイルを開きます。
次のコードを build.sbt ファイルの末尾に追加して、Scala 用 Databricks Connect ライブラリの特定のバージョンに対するプロジェクトの依存関係を宣言します。
```
libraryDependencies += "com.databricks" % "databricks-connect" % "14.3.1"
```
14.3.1、クラスター上の Databricks Runtime バージョンと一致するバージョンの Databricks Connect ライブラリに置き換えます。 Databricks Connect ライブラリのバージョン番号は、 Maven の中央リポジトリで確認できます。
sbt の変更をロードする通知アイコンをクリックして、Scala プロジェクトを新しいライブラリの場所と依存関係で更新する。
IDE の下部にある sbt 進行状況インジケーターが消えるまで待ちます。 sbtロードプロセスが完了するまでに数分かかる場合があります。
コードを追加する: [プロジェクト] ツールウィンドウで、プロジェクト名> src > メイン > Scalaで Main.scala という名前のファイルを開きます。

ファイル内の既存のコードを次のコードに置き換え、ファイルを保存します。

package org.example.application

import com.databricks.connect.DatabricksSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object Main {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = DatabricksSession.builder().remote().getOrCreate()
    val df = spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")
    df.limit(5).show()
  }
}

コードを実行します: リモート Databricks ワークスペースでターゲットクラスターを開始します。
クラスターが起動したら、メインメニューで [ 実行] をクリックし> ['Main' の実行] をクリックします。
[ 実行 ] ツールウィンドウ ([実行] >> [ツールウィンドウの表示]) の [ メイン ] タブに、 samples.nyctaxi.trips テーブルの最初の 5 行が表示されます。すべての Scala コードはローカルで実行されますが、DataFrame 操作に関連するすべての Scala コードはリモート Databricks ワークスペースのクラスターで実行され、実行応答はローカルの呼び出し元に送り返されます。
コードをデバッグする: リモート Databricks ワークスペースでターゲットクラスターを起動します (まだ実行されていない場合)。
すぐ前のコードでは df.limit(5).show() の横のガターをクリックしてブレークポイントを設定します。
クラスターが起動したら、メインメニューで [実行>デバッグ 'Main' をクリックします。
[デバッグ] ツールウィンドウ ([デバッグ] ウィンドウ> [> ツールの表示]) の [コンソール] タブで、電卓 ([式の評価]) アイコンをクリックします。
式df.schemaを入力し、[ 評価] をクリックして DataFrameのスキーマを表示します。
[デバッグ] ツールウィンドウのサイドバーで、緑色の矢印（[プログラムの再開]）アイコンをクリックします。
[コンソール] ウィンドウに、samples.nyctaxi.trips テーブルの最初の 5 行が表示されます。すべての Scala コードはローカルで実行されますが、DataFrame 操作に関連するすべての Scala コードはリモート Databricks ワークスペースのクラスターで実行され、実行応答はローカルの呼び出し元に送り返されます。