Python용 PyDev 및 Databricks Connect에서 Eclipse 사용

참고 항목

이 문서에서는 Databricks Runtime 13.3 LTS 이상에 대한 Databricks Connect에 대해 설명합니다.

이 문서에서는 PyDev와 함께 Scala 및 Eclipse용 Databricks Connect를 사용하는 방법을 설명합니다. Databricks Connect를 사용하면 인기 있는 IDE, Notebook 서버 및 기타 사용자 지정 애플리케이션을 Azure Databricks 클러스터에 연결할 수 있습니다. Databricks Connect란?을 참조하세요.

참고 항목

Databricks Connect 사용을 시작하기 전에 Databricks Connect 클라이언트를 설정해야 합니다.

PyDev에서 Databricks Connect 및 Eclipse를 사용하려면 다음 지침을 따릅니다.

1. Eclipse를 시작합니다.
2. 프로젝트 만들기: 파일 새 프로젝트 PyDev > PyDev 프로젝트를 클릭한 다음 다음을 클릭합니다.> > >
3. 프로젝트 이름을 지정합니다.
4. 프로젝트 콘텐츠의 경우 Python 가상 환경의 경로를 지정합니다.
5. 프로시저를 실행하기 전에 인터프리터 구성을 클릭합니다.
6. 수동 구성을 클릭합니다.
7. Python/pypy exe에 대한 새 > 찾아보기를 클릭합니다.
8. 가상 환경에서 참조되는 Python 인터프리터의 전체 경로를 찾아 선택한 다음 열기를 클릭합니다.
9. 인터프리터 선택 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
10. 필요한 선택 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
11. 기본 설정 대화 상자에서 적용 및 닫기를 클릭합니다.
12. PyDev 프로젝트 대화 상자에서 마침을 클릭합니다.
13. 원근 열기를 클릭합니다.
14. 예제 코드 또는 사용자 고유의 코드가 포함된 Python 코드(.py) 파일을 프로젝트에 추가합니다. 사용자 고유의 코드를 사용하는 경우 최소한 예제 코드에 표시된 대로 초기화 DatabricksSession 해야 합니다.
15. Python 코드 파일이 열려 있는 상태에서 실행하는 동안 코드를 일시 중지할 중단점을 설정합니다.
16. 코드를 실행하려면 실행 실행을 > 클릭합니다. 모든 Python 코드는 로컬로 실행되지만 DataFrame 작업과 관련된 모든 PySpark 코드는 원격 Azure Databricks 작업 영역의 클러스터에서 실행되고 실행 응답은 로컬 호출자에게 다시 전송됩니다.
17. 코드를 디버그하려면 디버그 실행을 > 클릭합니다. 모든 Python 코드는 로컬로 디버그되지만 모든 PySpark 코드는 원격 Azure Databricks 작업 영역의 클러스터에서 계속 실행됩니다. 코어 Spark 엔진 코드는 클라이언트에서 직접 디버그할 수 없습니다.

보다 구체적인 실행 및 디버그 지침은 프로그램 실행을 참조 하세요.