Visual Studio Code 用の Databricks 拡張機能とは

Visual Studio Code 用の Databricks 拡張機能をすぐに使い始めるには、「Databricks 用 VSCode 拡張機能チュートリアル: クラスター上でジョブとして Python を実行する」に進んでください。

Visual Studio Code 用 Databricks 拡張機能を使用すると、ローカルの開発マシンで実行されている Visual Studio Code 統合開発環境 (IDE) からリモートの Azure Databricks ワークスペースに接続できます。 これらの接続を使用すると、次のことができます。

• Visual Studio Code で開発したローカル コードを、リモート ワークスペースのコードと同期します。
• リモート ワークスペース内の Azure Databricks クラスターで Visual Studio Code からローカル Python コード ファイルを実行します。
• Visual Studio Code からローカルの Python コード ファイル (.py) と Python、R、Scala、および SQL の各ノートブック (.py、.ipynb、.r、.scala、.sql) を、リモート ワークスペースで自動化された Azure Databricks ジョブとして実行します。

注意

Visual Studio Code 用の Databricks 拡張機能では、R、Scala、SQL の各ノートブックを自動ジョブとして実行することがサポートされていますが、Visual Studio Code 内でこれらの言語に対するそれ以上のサポートは提供されません。

はじめに

• まずはハンズオン チュートリアルを開始して、拡張機能を試してみます。 「Databricks 用 VSCode 拡張機能チュートリアル: クラスター上でジョブとして Python を実行する」を参照してください。
• チュートリアルを完了したら、拡張機能を使用して次の 1 つ以上の操作を行います。
  • Azure Databricks 個人用アクセス トークン認証以外の Azure Databricks 認証の種類を使用して、Visual Studio Code 用の Databricks 拡張機能を Azure Databricks ワークスペースに対して認証します。 「VS Code 用 Databricks 拡張機能の認証の設定」をご参照ください。
  • ワークスペース内の別の接続先クラスターを選択します。 Visual Studio Code 用 Databricks 拡張機能のクラスターの選択に関するページを参照してください。
  • ワークスペース内の別の接続先ワークスペース ディレクトリを選択します。 Visual Studio Code 用 Databricks 拡張機能のワークスペース ディレクトリの選択に関するページを参照してください。
  • Databricks Connect 統合を使用してコードをデバッグします。 Visual Studio Code 用 Databricks 拡張機能の Databricks Connect を使用したコードのデバッグに関するページを参照してください。
  • pytest を使用してコードをテストします。 Visual Studio Code 用 Databricks 拡張機能の pytestを使用したテストの実行に関するページを参照してください。