Databricks Connect para Python

Databricks Connect le permite conectar entornos de desarrollo integrados (IDEs) populares, como PyCharm, servidores de cuadernos y otras aplicaciones personalizadas al servicio de computación de Azure Databricks. Consulte ¿Qué es Databricks Connect?.

• Para Databricks Connect para Scala, consulte Databricks Connect para Scala.
• Para Databricks Connect para R, consulte Databricks Connect para R.

Comienza

Para empezar a trabajar con Databricks Connect para Python:

• Confirme que el área de trabajo y el entorno de desarrollo local cumplen los requisitos de Databricks Connect y elija una versión del paquete de Databricks Connect compatible con la configuración. Consulte Requisitos de uso de Databricks Connect.
• Instale Databricks Connect. Consulte Instalación de Databricks Connect para Python.
• Recorra un tutorial de Databricks Connect para Python, ya sea Tutorial: Ejecución de código desde PyCharm en proceso clásico o Tutorial: Ejecución de código de Python en proceso sin servidor.

Recursos adicionales

Para más información sobre Databricks Connect, consulte lo siguiente:

• Para configurar el proceso, consulte Configuración de proceso para Databricks Connect.
• Utilice Databricks Connect con otros IDEs, servidores de cuadernos y el shell de Spark.
• Para ver ejemplos de código sencillos, consulte Ejemplos de código para Databricks Connect para Python.
• Para ver ejemplos de código más complejos, consulte las aplicaciones de ejemplo para el repositorio de Databricks Connect en GitHub, en concreto:
  • Una aplicación ETL sencilla
  • Una aplicación de datos interactiva basada en Plotly
  • Una aplicación de datos interactiva basada en Plotly y PySpark-AI
• Para usar utilidades de Databricks con Databricks Connect, consulte Databricks Utilities con Databricks Connect para Python.
• Para migrar de Databricks Connect para Databricks Runtime 12.2 LTS y versiones anteriores a Databricks Connect para Databricks Runtime 13.3 LTS y versiones posteriores, consulte Migrar a Databricks Connect para Python.
• Consulte también la información sobre la solución de problemas y las limitaciones.