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适用于 Python 的 Databricks Connect

  • 项目

注意

本文介绍适用于 Databricks Runtime 13.0 及更高版本的 Databricks Connect。

本文演示如何使用 Python 和 PyCharm 快速开始使用 Databricks Connect。

可以使用 Databricks Connect 将热门的 IDE（例如 PyCharm、笔记本服务器和其他自定义应用程序）连接到 Azure Databricks 群集。 请参阅什么是 Databricks Connect？。

教程

若要跳过此教程并使用其他 IDE，请参阅后续步骤。

要求

若要完成此教程，必须满足以下要求：

  • 目标 Azure Databricks 工作区和群集必须满足 Databricks Connect 群集配置的要求。

  • 必须提供群集 ID。 若要获取你的群集 ID，请在工作区中单击边栏上的“计算”，然后单击群集的名称。 在 Web 浏览器的地址栏中，复制 URL 中 clusters 和 configuration 之间的字符串。

  • 已安装 PyCharm。

  • 已在开发计算机上安装 Python 3，并且客户端 Python 安装次要版本与 Azure Databricks 群集的次要 Python 版本相同。 下表显示了随每个 Databricks Runtime 一起安装的 Python 版本。

    Databricks Runtime 版本 Python 版本
    13.0 ML - 14.3 ML,
    13.0 - 14.3    		 3.10

步骤 1：配置 Azure Databricks 身份验证

本教程使用 Azure Databricks OAuth 用户到计算机 (U2M) 身份验证和 Azure Databricks 配置文件向 Azure Databricks 工作区进行身份验证。 若要改用其他身份验证类型，请参阅配置连接属性。

配置 OAuth U2M 身份验证需要 Databricks CLI，如下所示：

  1. 如果尚未安装，请安装 Databricks CLI，如下所示：

    Linux、macos

    运行以下两个命令，使用 Homebrew 安装 Databricks CLI：

    brew tap databricks/tap
brew install databricks

    Windows

    可以使用 winget、Chocolatey 或适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 安装 Databricks CLI。 如果无法使用 winget、Chocolatey 或 WSL，则应跳过此过程，改为使用命令提示符或 PowerShell 从源安装 Databricks CLI。

    注意

    使用 Chocolatey 安装 Databricks CLI 是试验性的。

    若要使用 winget 安装 Databricks CLI，请运行以下两个命令，然后重启命令提示符：

    winget search databricks
winget install Databricks.DatabricksCLI

    若要使用 Chocolatey 安装 Databricks CLI，请运行以下命令：

    choco install databricks-cli

    若要使用 WSL 安装 Databricks CLI：

    1. 通过 WSL 安装 curl 和 zip。 有关详细信息，请参阅操作系统文档。

    2. 使用 WSL 通过运行以下命令来安装 Databricks CLI：

      curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/databricks/setup-cli/main/install.sh | sh

  2. 通过运行以下命令确认安装了 Databricks CLI，该命令显示已安装的 Databricks CLI 的当前版本。 此版本应为 0.205.0 或更高版本：

    databricks -v

    注意

    如果运行 databricks 但收到错误（如 command not found: databricks），或者如果运行 databricks -v 而列出的版本号为 0.18 或更低，则表示计算机找不到正确版本的 Databricks CLI 可执行文件。 若要修复此问题，请参阅验证 CLI 安装。

启动 OAuth U2M 身份验证，如下所示：

  1. 通过对每个目标工作区运行以下命令，使用 Databricks CLI 在本地启动 OAuth 令牌管理。

    在以下命令中，将 <workspace-url> 替换为 Azure Databricks 每工作区 URL，例如 https://adb-1234567890123456.7.databricks.azure.cn。

    databricks auth login --configure-cluster --host <workspace-url>

  2. Databricks CLI 会提示将输入的信息保存为 Azure Databricks 配置文件。 按 Enter 接受建议的配置文件名称，或输入新的或现有的配置文件的名称。 任何具有相同名称的现有配置文件都会被输入的信息覆盖。 可以使用配置文件在多个工作区之间快速切换身份验证上下文。

    若要获取任何现有配置文件的列表，请在单独的终端或命令提示符中使用 Databricks CLI 来运行 databricks auth profiles 命令。 要查看特定配置文件的现有设置，请运行命令 databricks auth env --profile <profile-name>。

  3. 在 Web 浏览器中，按照屏幕上的说明登录到 Azure Databricks 工作区。

  4. 通过终端或命令提示符，在显示的可用群集列表中，使用向上键和向下键选择工作区中的目标 Azure Databricks 群集，然后按 Enter。 还可以键入群集显示名称的任何部分来筛选可用群集的列表。

  5. 要查看配置文件的当前 OAuth 令牌值和令牌即将过期的时间戳，请运行以下命令之一：

    • databricks auth token --host <workspace-url>
    • databricks auth token -p <profile-name>
    • databricks auth token --host <workspace-url> -p <profile-name>

    如果你有多个配置文件有相同的 --host 值，则可能需要同时指定 --host 和 -p 选项，以便 Databricks CLI 找到正确的、匹配的 OAuth 令牌信息。

步骤 2：创建项目

  1. 启动 PyCharm。
  2. 在主菜单上，单击“文件”>“新建项目”。
  3. 对于“位置”，单击文件夹图标，然后完成屏幕说明以指定新 Python 项目的路径。
  4. 展开“Python 解释器: 新建环境”。
  5. 单击“使用以下工具新建环境”选项。
  6. 在下拉列表中选择 Virtualenv。
  7. 将“位置”保留为文件夹的建议 venv 路径。
  8. 对于“基本解释器”，请使用下拉列表或单击省略号，根据上述要求指定 Python 解释器的路径。
  9. 单击 “创建” 。

创建 PyCharm 项目

步骤 3：添加 Databricks Connect 包

  1. 在 PyCharm 的主菜单上，单击“查看 > 工具窗口 > Python 包”。
  2. 在搜索框中输入 databricks-connect。
  3. 在“PyPI 存储库”列表中，单击“databricks-connect”。
  4. 在结果窗格“的最新”下拉列表中，选择与群集的 Databricks Runtime 版本匹配的版本。 例如，如果群集已安装 Databricks Runtime 13.3 LTS，请选择“13.3.0”。
  5. 单击“安装” 。
  6. 安装包后，可以关闭“Python 包”窗口。

安装 Databricks Connect 包

步骤 4：添加代码

  1. 在“项目”工具窗口中，右键点击项目的根文件夹，然后点击“新建 > Python 文件”。

  2. 输入 main.py 并双击“Python 文件”。

  3. 依据配置文件的名称，在文件中输入以下代码，然后保存文件。

    如果步骤 1 中的配置文件已命名为 DEFAULT，请在文件中输入以下代码，然后保存文件：

    from databricks.connect import DatabricksSession

spark = DatabricksSession.builder.getOrCreate()

df = spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")
df.show(5)

    如果步骤 1 中的配置文件没有命名为 DEFAULT，请改为在文件中输入以下代码。 替换占位符 <profile-name> 为步骤 1 中配置文件的名称，然后保存文件：

    from databricks.connect import DatabricksSession

spark = DatabricksSession.builder.profile("<profile-name>").getOrCreate()

df = spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")
df.show(5)

步骤 5：运行代码

  1. 在远程 Azure Databricks 工作区中启动目标群集。
  2. 群集启动后，在主菜单上，单击“运行”>“运行 ‘main’”。
  3. 在“运行”工具窗口（“视图”>“工具窗口”>“运行”）的“运行”选项卡的“主”窗格中，samples.nyctaxi.trips 的前 5 行会显示。

步骤 6：调试代码

  1. 群集仍在运行中，在前面的代码中，单击 df.show(5) 旁边的装订线以设置断点。
  2. 在主菜单上，单击“运行”>“调试‘main’”。
  3. 在“调试”工具窗口（“查看 > 工具窗口 > 调试”）中，在“调试程序”选项卡的“变量”窗格中展开 df 和 spark 变量节点可浏览有关代码的 df 和 spark 变量的信息。
  4. 在“调试”工具窗口的侧栏中，单击绿色箭头（恢复程序）图标。
  5. 在“调试程序”选项卡的“控制台”窗格中，将显示 samples.nyctaxi.trips 的前 5 行。

调试 PyCharm 项目

后续步骤

若要了解有关 Databricks Connect 的详细信息，请参阅如下文章：