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

Visual Studio Code の Databricks 拡張機能には、拡張機能パネル内に [構成 ] ビューが用意されており、Databricks プロジェクトの設定を簡単に構成および更新できます。これらの機能には、ターゲットワークスペースデプロイセレクター、認証とコンピュートの簡単な構成、ワークスペースフォルダーの同期、デバッグに必要な Python 仮想環境をアクティブ化するための簡単なステップが含まれます。

Visual Studio Code の Databricks 拡張機能内の [構成 ] ビューは、プロジェクトを作成または Databricks プロジェクトに移行した後で使用できます。「新しい Databricks プロジェクトを作成する」を参照してください。

注：

以前のバージョンの Databricks 拡張機能 for Visual Studio Code では、プロジェクトの JSON ファイルで構成設定を定義し、環境変数がターミナルで設定されていました。リリースバージョンでは、プロジェクトと環境の構成は databricks.yml ファイルと databricks.env ファイルにあります。

プロジェクトが Databricks アセットバンドルの場合、Databricks 拡張 UI には、バンドルリソースと変数を管理するための Bundle リソースエクスプローラーとバンドル変数ビューも用意されています。「Databricks Asset Bundles 拡張機能」を参照してください。

ターゲット・デプロイメント・ワークスペースの変更

Databricks プロジェクトのデプロイターゲットを選択または切り替えるには (たとえば、 dev ターゲットから prod ターゲットに切り替えるには):

Databricks 拡張パネルの [構成] ビューで、ターゲットに関連付けられている歯車アイコン ([Databricks アセットバンドルターゲットの選択]) をクリックします。
コマンドパレットで、目的のデプロイターゲットを選択します。

ターゲットが設定されると、 ホスト とデプロイメント Mode が表示されます。アセットバンドルDatabricksデプロイメントモードに関する情報については、「アセットバンドルのデプロイメントモードDatabricks」を参照してください。

ワークスペースホストは、プロジェクトに関連付けられている databricks.yml 構成ファイルのターゲット workspace設定を変更することで変更できます。「ターゲット」を参照してください。

注：

Visual Studio Code 機能用の次の Databricks 拡張機能は、ターゲットデプロイモードが開発の場合にのみ使用できます。

バンドルジョブにアタッチされた開発クラスターを使用する
ワークスペースフォルダファイルを同期する
対話型開発クラスターの選択

プロジェクトの Databricks プロファイルを構成する

Databricks プロジェクトを作成するとき、またはプロジェクトを Databricks プロジェクトに移行するときは、Databricks への接続に使用される認証設定を含むプロファイルを構成します。使用する認証プロファイルを変更する場合は、設定ビューで AuthType に関連付けられている歯車アイコンをクリックします。

Visual Studio Code 認証の拡張機能 Databricks 詳細については、「 Visual Studio Code の Databricks 拡張機能の認証設定」を参照してください。

コードとジョブを実行するためのクラスターを選択する

Visual Studio Code の Databricks 拡張機能を使用すると、既存の Databricks クラスターを選択するか、コードとジョブを実行するための新しい Databricks クラスターを作成できます。コンピュートに接続すると、クラスターのID、 Databricks Runtime バージョン、作成者、状態、アクセスモードが表示されます。また、クラスターを開始および停止したり、クラスターのページ詳細に直接移動したりすることもできます。

ヒント

ジョブクラスターが起動するのを待ちたくない場合は、クラスター選択のすぐ下にある [ Override Jobs クラスター in bundle ] をオンにして、選択したクラスターを開発モードでバンドルジョブを実行するために使用します。

既存のクラスターを使用する

使用する既存の Databricks クラスターがある場合:

「Configuration」ビューで、「クラスター」の横にある「Select a cluster」または歯車の「Select a cluster」または「Select a cluster」アイコン (Configure cluster) アイコンをクリックします。
コマンドパレットで、使用するクラスターを選択します。

新しいクラスターを作成する

既存の Databricks クラスターがない場合、または新しいクラスターを作成する場合は、次のようにします。

「Configuration」ビューで、「クラスター」の横にある歯車(Configure Cluster)アイコンをクリックします。
コマンド・パレットで、「新規クラスターの作成」をクリックします。
外部 Web サイト (Databricks ワークスペース) を開くように求められたら、[ 開く] をクリックします。
メッセージが表示されたら、Databricks ワークスペースにサインインします。
指示に従ってクラスターを作成します。

注：

DatabricksPersonal コンピュートクラスターを作成することをお勧めします。これにより、ワークロードの実行をすぐに開始でき、コンピュート管理のオーバーヘッドを最小限に抑えることができます。
クラスターが作成されて実行されたら、Visual Studio Code に戻ります。
「Configuration」ビューで、「クラスター」の横にある歯車(Configure Cluster)アイコンをクリックします。

コマンドパレットで、使用するクラスターをクリックします。

ワークスペースフォルダーを Databricks と同期する

プロジェクトに関連付けられたリモート Databricksワークスペースフォルダを同期するには、DatabricksDatabricks 拡張機能パネルの Configuration ビューで、ワークスペースフォルダに関連付けられた同期アイコン ( Start synchronization ) をクリックします。

注：

Visual Studio Code の Databricks 拡張機能は、作成したワークスペースディレクトリでのみ機能します。プロジェクト内の既存のワークスペースディレクトリは、拡張機能によって作成されていない限り、使用できません。

Databricksでワークスペースビューに移動するには、ワークスペースフォルダに関連付けられている外部リンクアイコン(外部リンクを開く)をクリックします。

この拡張機能は、プロジェクトに関連付けられている Databricks アセットバンドル構成のworkspace マッピングの file_path 設定に基づいて、使用する Databricks ワークスペースフォルダーを決定します。ワークスペースを参照してください。

注：

Visual Studio Code の Databricks 拡張機能は、ローカルの Visual Studio Code プロジェクトからリモートの Databricks ワークスペース内の関連するワークスペースフォルダーへのファイル変更の一方向の自動同期のみを実行します。このリモート・ワークスペース・ディレクトリ内のファイルは、一時的なものとして意図されています。これらのファイルに対する変更は、ローカルプロジェクトに同期されないため、リモートワークスペース内から開始しないでください。

以前のバージョンの Visual Studio Code 用 Databricks 拡張機能のワークスペースディレクトリ同期機能の使用方法の詳細については、「 Visual Studio Code 用 Databricks 拡張機能のワークスペースディレクトリを選択する」を参照してください。

Python 環境と Databricks Connect をセットアップする

[構成] ビューの [Python 環境] セクションでは、Python 仮想開発環境のセットアップと、コードとノートブックセルの実行とデバッグのための Databricks Connect のインストールを簡単に行うことができます。Python 仮想環境では、プロジェクトで互換性のあるバージョンの Python と Python パッケージ (この場合は Databricks Connect パッケージ) が使用されていることを確認します。

プロジェクトの Python 仮想環境 を設定するには、拡張機能パネルの Configuration ビューで、次の操作を行います。

「Python Environment」の下にある赤い「Activate Virtual Environment」項目をクリックします。
コマンドパレットで、[Venv] または [Conda] を選択します。
インストールする依存関係を選択します (存在する場合)。

環境を変更するには、Active Environment に関連付けられている歯車アイコン (仮想環境の変更) をクリックします。

Visual Studio Code 内でコードとノートブックを実行およびデバッグできるようにするのインストールに関する情報については、「Databricks Connect Databricks ConnectDatabricksVisual Studio Code の Visual Studio Code 拡張機能のを使用したコードのデバッグ」を参照してください。