Databricks IDE拡張機能は、拡張機能内に 設定 ビューを提供し、Databricksプロジェクトの設定を簡単に設定・更新できます。 これらの機能には、ローカルフォルダ設定、AIツールのインストール、ターゲットワークスペース展開セレクター、認証と計算の簡単な設定、ワークスペースフォルダ同期、デバッグに必要なPython仮想環境の起動手順などが含まれます。
Databricks IDE拡張機能内の 構成 ビューは、プロジェクトを作成またはDatabricksプロジェクトに移行した後に利用可能です。 「新しい Databricks プロジェクトを作成する」を参照してください。
注
以前のバージョンのDatabricks IDE拡張では、プロジェクトJSONファイルで設定設定が定義され、環境変数はターミナルで設定されていました。 リリース バージョンでは、プロジェクトと環境の構成は databricks.yml ファイルと databricks.env ファイルにあります。
プロジェクトが Databricks アセット バンドルの場合、Databricks 拡張機能 UI には、バンドル リソースと変数を管理するための Bundle リソース エクスプローラーとバンドル変数ビューも用意されています。 バンド ルおよびエクスプローラーの機能をご覧ください。
ローカルフォルダを設定してください
Databricksプロジェクト用の別のローカルフォルダを選択するには、設定ビューのローカルフォルダエントリに関連付けられた歯車アイコンをクリックしてください。
AIツールをインストールして活用しましょう
Important
この機能は ベータ版です。
設定ビューのAIツールセクションでは、コーディングエージェントがAzure Databricksと効果的に連携できるようにAIツールをインストールできます。 この拡張機能は、AIツールがグローバル範囲かプロジェクト範囲でインストールされているか、Azure Databricks CLIを通じて実施したインストールも含めてチェックし、表示された状態を更新します。 AIツールの詳細については、「AIコーディングアシスタントおよびコマンドグループのためのエージェントスキル」aitoolsをご覧ください。
AIツールをインストールするには:
- 拡張機能の設定ビューで「AI ツールのインストール」をクリックします。
- 設置を完了するために、指示に従って望遠鏡と工具を選択してください。
AIツールをインストールすると、 AIツールの横に緑色のロボットアイコンが表示されます。 AIツールは自動的に最新バージョンに更新されます。
AIツールをアンインストールするには、右クリックで AIツール を押し込み、 Uninstall AI toolsを選択してください。
ターゲット デプロイ ワークスペースの変更
Databricks プロジェクトのデプロイ ターゲットを選択または切り替える (たとえば、dev ターゲットから prod ターゲットに切り替える) には、次の操作を行います。
Databricks拡張機能の設定ビューで、ターゲットに関連付けられた歯車アイコン(Databricksアセットバンドルターゲットを選択してください)をクリックします。
[コマンド パレット] で、目的のデプロイ ターゲットを選択します。
ターゲットが設定されると、ホストとデプロイ モードが表示されます。 宣言型オートメーション バンドルのデプロイ モードの詳細については、「 宣言型オートメーション バンドルのデプロイ モード」を参照してください。
ワークスペース ホストは、プロジェクトに関連付けられている workspace 構成ファイルのターゲット databricks.yml 設定を変更することで変更できます。 「targets」を参照してください。
注
以下のDatabricksのIDE拡張機能機能は、対象展開モードが開発である場合にのみ利用可能です。
- バンドルジョブには添付の開発クラスターを使用してください
- ワークスペース フォルダー ファイルを同期する
- 対話型開発クラスターを選択する
プロジェクトの Databricks プロファイルを構成する
Databricks プロジェクトを作成するか、プロジェクトを Databricks プロジェクトに変換する場合は、Databricks への接続に使用する認証設定が含まれているプロファイルを構成します。 使用する認証プロファイルを変更する場合は、[構成] ビューで AuthType に関連付けられている歯車アイコンをクリックします。
Databricks IDE拡張認証の詳細については、「 Data bricks IDE拡張の認証設定」をご覧ください。
コードとジョブを実行するためのコンピューティングを選択する
Databricks IDE拡張機能を使えば、サーバーレスを選択したり、既存のAzure Databricksクラスタを選択したり、新しいAzure Databricksクラスタを作成してコードやジョブを実行できます。 コンピューティングに接続すると、クラスターの ID、Databricks Runtime のバージョン、作成者、状態、アクセス モードが表示されます。 クラスターを開始および停止し、クラスターのページの詳細に直接移動することもできます。
ヒント
ジョブ クラスターが起動するのを待機しない場合は、クラスターの選択のすぐ下 にあるバンドル内のジョブ クラスターをオーバーライド して、選択したクラスターを開発モードでバンドル ジョブを実行するために使用することを確認します。 これは、サーバーレス コンピューティングを使用している場合は使用できません。
サーバーレスを使用する
サーバーレス コンピューティングは、Azure Databricks によって管理されます。 サーバーレス コンピューティングでワークロードを実行すると、Azure Databricks によって必要なコンピューティング リソースが自動的に割り当ておよび管理されます。
設定ビューで「計算を選択する」または「コンピュートを構成」の歯車アイコンをクリックします。
コマンド パレットで、[サーバーレス] を選択します。
既存のクラスターを使用する
既存の Azure Databricks クラスターを使用する場合は、次の操作を行います。
設定ビューで「計算を選択する」または「コンピュートを構成」の歯車アイコンをクリックします。
[コマンド パレット] で、使用するクラスターを選択します。
新しいクラスターを作成する
既存の Azure Databricks クラスターがない場合、または新しいクラスターを作成する場合は、次の操作を行います。
設定ビューで「計算を選択する」または「コンピュートを構成」の歯車アイコンをクリックします。
コマンド パレットで、[新しいクラスターの作成] をクリックします。
外部 Web サイト (Azure Databricks ワークスペース) を開くよう求められたら、[開く] をクリックします。
メッセージが表示されたら、Azure Databricks ワークスペースにサインインします。
手順に従ってクラスターを作成します。
注
Databricks では、パーソナル コンピューター クラスターを作成することをお勧めします。 これにより、ワークロードがすぐに実行され始め、コンピューティング管理のオーバーヘッドを最小限に抑えることができます。
クラスターが作成されて実行されたら、Visual Studio Code に戻ります。
クラスタの横にある 設定 ビューで、歯車(コンピュート構成)アイコンをクリックしてください。
コマンド パレットで、使用するクラスターをクリックします。
ワークスペース フォルダーを Databricks と同期する
Databricksプロジェクトに関連付けられたリモートDatabricksワークスペースフォルダは、Databricks拡張機能の設定ビューでRemote Folderに関連付けられた同期アイコン(同期開始)をクリックすると、同期できます。
注
Databricks IDE拡張機能は、作成したワークスペースディレクトリでのみ動作します。 プロジェクト内の既存のワークスペース ディレクトリは、この拡張機能によって作成されたものでない限り使用できません。
Databricks のワークスペース ビューに移動するには、リモート フォルダー に関連付けられている外部リンク アイコン (外部リンクを開く) アイコンクリックします。
拡張機能は、プロジェクトに関連付けられているバンドル構成のfile_path マッピングのworkspace設定に基づいて、使用する Azure Databricks ワークスペース フォルダーを決定します。 「ワークスペース」を参照してください。
注
Databricks IDE拡張機能は、ローカルのVisual Studio CodeプロジェクトからリモートのAzure Databricksワークスペース内の関連するワークスペースフォルダへのファイル変更を一方向かつ自動で同期するのみです。 このリモート ワークスペース ディレクトリ内のファイルは、一時的なものです。 リモート ワークスペース内からこれらのファイルの変更を開始しないでください。これらの変更はローカル プロジェクトに同期されないからです。
Databricks IDE拡張機能の初期バージョンにおけるワークスペースディレクトリ同期機能の使用方法については、「 Databricks IDE拡張機能のワークスペースディレクトリを選択する」を参照してください。
SSHトンネルを開始
Important
この機能は ベータ版です。
Databricks IDE拡張からSSHトンネルを起動して、Azure Databricksのコンピュートでリモート開発セッションを開くことができます。 これにより、Visual Studio Code内からリモートコンピュートに対してファイルを編集し、コードを実行できます。
SSHトンネルを開始するには、拡張機能内のSSHトンネルビューで「SSHトンネル開始」ボタンをクリックしてください。
次に、接続するclassicまたはserverless computeを選択します:
- クラスタ:クラスタピッカーは専用(単一ユーザー)アクセスモードを使用しているクラスタのみを表示します。 ローカルのVisual Studio Codeセッションで既にシングルユーザークラスタを選択している場合、そのクラスタはSSH接続用に事前選択されています。
- サーバーレス:クラスタを選択しない場合、トンネルはデフォルトでサーバーレスコンピュートに接続されます。
トンネルを始めると、現在使っているのと同じIDE内で新しいVisual Studio Codeインスタンスが起動します。 リモートセッションはデフォルトでホームフォルダ(users/username@databricks.com)を開き、あなたが積極的に編集していた特定のファイルを自動で表示します。 認証は事前に設定されているため、リモートセッションに接続するために再度サインインする必要はありません。
Python 環境と Databricks Connect を設定する
[構成] ビューの [Python 環境] セクションでは、Python 仮想開発環境のセットアップと、コードとノートブックセルを実行およびデバッグするための Databricks Connect のインストールを簡単に行うことができます。 Python 仮想環境では、プロジェクトで互換性のあるバージョンの Python と Python パッケージ (この場合は Databricks Connect パッケージ) が使用されているかどうかを確認できます。
プロジェクトのためにPython仮想環境を設定するには、拡張機能の設定ビューで:
- [Python 環境] の下にある赤い [仮想環境のアクティブ化] 項目をクリックします。
- [コマンド パレット] で、Venv または Conda を選択します。
- インストールする依存関係を選択します (存在する場合)。
環境を変更するには、アクティブ環境に関連付けられている歯車アイコン ([仮想環境の変更]) をクリックします。
Visual Studio Code内でコードやノートブックの実行やデバッグを可能にするDatabricks Connectのインストールに関する情報は、「Databricks Connect を用いたデバッグコード」を参照してください。
