Databricks SDK for Python (Beta) 使用教程

Databricks SDK for Python (Beta) 使用教程

1. 项目介绍

Databricks SDK for Python 是一个用于加速 Python 开发者在 Databricks Lakehouse 平台上开发的工具包。它涵盖了所有公开的 Databricks REST API 操作，支持生产环境中的使用，但未来版本可能会有一些接口变化。开发者可以通过 GitHub 提交反馈和问题。

2. 项目快速启动

安装

首先，通过 pip 安装 Databricks SDK for Python：

pip install databricks-sdk

初始化 WorkspaceClient

安装完成后，可以通过以下代码初始化 WorkspaceClient：

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()
for c in w.clusters.list():
    print(c.cluster_name)

升级 SDK

如果使用的是 Databricks Runtime 13.1 及以上版本，建议升级到最新版本的 SDK：

%pip install --upgrade databricks-sdk
dbutils.library.restartPython()

3. 应用案例和最佳实践

日志记录

Databricks SDK for Python 提供了强大的日志记录功能，开发者可以根据需要自定义日志输出：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

与 dbutils 交互

可以通过 WorkspaceClient 的 dbutils 属性访问 dbutils 工具：

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()
dbutils = w.dbutils
files_in_root = dbutils.fs.ls('/')
print(f'number of files in root: {len(files_in_root)}')

处理长时间运行的操作

SDK 支持处理长时间运行的操作，开发者可以通过 SDK 提供的接口进行管理和监控。

4. 典型生态项目

Databricks Runtime

Databricks Runtime 是 Databricks 的核心运行环境，包含了 Databricks SDK for Python 的预打包版本。建议开发者使用最新版本的 Databricks Runtime 以获得最佳性能和功能支持。

Apache Spark

Databricks SDK for Python 与 Apache Spark 紧密集成，开发者可以通过 SDK 轻松管理和操作 Spark 集群。

Delta Lake

Delta Lake 是一个开源的存储层，提供了 ACID 事务支持，Databricks SDK for Python 支持与 Delta Lake 的无缝集成，方便开发者进行数据湖的管理和操作。

通过以上模块的介绍，开发者可以快速上手并深入使用 Databricks SDK for Python，提升在 Databricks Lakehouse 平台上的开发效率。