本文列出了有关 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展的常见问题解答。 请参阅什么是 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展？。
如果已安装适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展，该怎么办？
如果安装了较新版本的适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展，则该扩展会尽力升级。 只要拥有 Visual Studio Code 版本 1.86.0 或更高版本，就始终可以切换回预发布版本或选择特定版本。 请参阅安装不同版本的扩展。
如果已安装 Databricks CLI，该怎么办？
适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展使用 Databricks CLI 的当前安装版本。
如果在安装扩展之前创建了一个 Databricks 资产捆绑包项目，会发生什么情况？
只需在扩展版本 2 中打开项目即可。 请参阅打开现有的 Databricks 资产捆绑包项目。
我在 Visual Studio Code 中有一个现有项目，如果想迁移到 Databricks 资产包，会怎么样？
该扩展可以轻松地将 Visual Studio Code 项目转换为 Databricks 项目。 请参阅将项目转换为 Databricks 项目。
我发现我可以在扩展中向我的配置添加一个群集。 使用此配置运行捆绑包时，会发生什么情况？
对于任务，如果开启该设置，配置的群集将在开发环境中优先。 对于管道任务，始终会创建一个新的群集来运行管道。
使用适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展需要哪个 Databricks 运行时版本？
基本扩展功能（如部署捆绑包和运行笔记本）需要 Databricks Runtime 版本 11.2 及更高版本。 依赖 Databricks Connect 的功能（如调试笔记本单元格）必须使用 Databricks Runtime 版本 13.3 或更高版本。
Databricks Labs 的 dbx 与 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展之间存在哪种关系？
Databricks Labs 的 dbx 主要功能包括：
- 项目基架。
- 通过
dbx execute命令进行有限的本地开发。 - Lakeflow 作业的 CI/CD。
用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展支持本地开发和远程运行 Azure Databricks 群集上的 Python 代码文件，并在 Lakeflow 作业中远程运行 Python 代码文件和笔记本。
dbx 可以继续用于项目脚手架和 CI/CD 作业。
如果我已有一个通过 Databricks CLI 创建的现有 Azure Databricks 配置文件，会发生什么情况？
配置 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展时，可以选择现有的配置文件。 在打开扩展和项目后，进行以下操作：
在“配置”视图中，单击“身份验证类型”，然后单击齿轮（“登录到 Databricks 工作区”）图标。
在命令面板中，选择现有的配置文件。
是否可以将 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展与代理配合使用？
是的。 请参阅通过代理同步时出错中建议的解决方法。