databricks如何过入终端

最新推荐文章于 2025-12-16 15:44:43 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-16 15:44:43 发布 · 152 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#vim

这篇博客介绍了如何进入Databricks的Web Terminal，这是一个不常见的但实用的问题。作者分享了其通过Google搜索找到的解决方案，并提供了详细的链接，供其他遇到同样问题的用户参考。

1、早上刚来上班，同事问我databricks如何进入终端的
2、我想了一会儿，好像没有操作过，带着问题谷歌
3、这些都是不容易碰到的冷门问题发布出来大家可以参考，链接如下。解决

https://databricks.com/blog/2020/08/31/introducing-the-databricks-web-terminal.html

在这里插入图片描述

Azure Databricks
zhixingheyi_tian的博客
02-07 390
What is Databricks and Azure Databricks? Databricks is developed by the founders of Apache Spark and is an end-to end (from development to production) web-based analytics platform that makes it easy to combine Big Data, Data Science and Apacke Spark. n 201
使用Databricks进行嵌入模型的快速入门
safHTEAHE的博客
01-23 713
Databricks提供了一种便捷的方式来托管和使用嵌入模型，通过DatabricksEmbeddings类，我们可以轻松地包装一个托管在Databricks Model Serving上的嵌入模型终端，并在我们的应用中使用。无论是使用基础模型还是自定义的模型，Databricks都可以通过其兼容的格式进行服务。
蠢萌安装 dbt Core 及databricks快速入门
guangximasichun的博客
05-23 632
5.打开vs code 编辑器，点击view-terminal,打开终端命令窗口，并执行以下cd D:\WORK_RUAN\git_code\HLTH-KT命令，进入HLTH-KT文件夹，使用dbt命令初始化一个文件夹dbt init HLTH_DB，按enter后，会提示需要输入以下配置文件中的信息。1.cmd命令窗口执行以下命令：pip install dbt-databricks，这一步骤会一起把dbt core和dbt databricks一起安装了，如下图。，再执行dbt debug。
Databricks CLI
dilaoshuPN的博客
07-27 517
2、使用databricks configure --token命令在你的终端配置databricks CLI。token可以在databricks的workspace：右上角用户图标-->Settings-->Developer-->Access tokens-->Manage-->Generate new token里生成，可以指定有效期。CLI 封装了 Databricks REST API，该 API 提供用于修改或获取有关 Databricks 帐户和workspace对象信息的端点。
databricks_如何开始使用Databricks
cumi7754的博客
07-23 3926
databricksby Shubhi Asthana 通过Shubhi Asthana 如何开始使用Databricks (How to get started with Databricks) When I started learning Spark with Pyspark, I came across the Databricks platform and explored it. ...
Databricks笔记本最佳实践指南
gitblog_00771的博客
09-02 871
Databricks笔记本最佳实践指南 项目介绍 Databricks笔记本最佳实践 是一个由Databricks维护的开源项目，旨在提供一套详细的指南和示例，帮助开发者和数据科学家在Databricks平台上高效地使用Notebooks。该项目聚焦于提升代码的可读性、复用性以及团队协作的流畅度，通过一系列的最佳实践建议和模板，确保项目可持续发展并易于维护。 项目快速启动 要快速启动并运行此项目...
Harlequin与Databricks集成：大数据平台的终端访问方案
gitblog_01134的博客
12-16 301
在当今数据驱动的时代，**Databricks**作为业界领先的大数据平台，为数据工程师和分析师提供了强大的数据处理能力。然而，要在终端环境中高效访问Databricks数据湖，需要一个专业的SQL IDE工具。**Harlequin**正是这样一个专为终端设计的SQL集成开发环境，它通过与Databricks的无缝集成，为数据专业人士提供了终极的终端访问解决方案。 ## 为什么选择Harleq
22、Databricks 作业调度、笔记本运行及命令行接口使用指南
wdx012345的博客
10-07 29
本文详细介绍了Databricks中的作业调度、笔记本间调用、参数化执行及命令行接口（CLI）的使用方法。涵盖基于Cron的定时任务配置、通过dbutils.notebook.run构建逻辑链、使用小部件传递简单与复杂参数、带参运行作业的实践，以及CLI的安装、配置和常用管理命令。同时提供常见问题解决方案与操作流程图，帮助用户实现高效、自动化的数据处理工作流。
18、深入探索 Databricks：工作区、集群与数据操作指南
white的博客
07-24 102
本文详细介绍了如何使用 Databricks 进行数据分析和处理，包括工作区导航、集群创建与管理、笔记本使用、连接数据湖等操作。同时，还探讨了 Databricks 的高级功能，如机器学习集成和数据可视化，并提供了性能优化建议。通过本文，读者可以全面掌握 Databricks 的基础与进阶技巧，提升数据处理效率。
vscode 通过Databricks Buddle来连接databricks 跑databricks workspace里的代码
08-19
根据之前的对话历史，用户已经了解过通过Bitbucket Bundle连接Databricks的步骤，但这次用户更关注的是VSCode和Databricks Bundle的使用，且没有特别提到Bitbucket。 因此，我们将重点放在VSCode和Databricks ...
vim 快捷操作
bulucc的博客
12-12 547
在 Vim 编辑器中，掌握快捷键能显著提升效率。
Linux-vim
徐子元
12-11 715
vim 是 Linux/Unix 系统中最核心的文本编辑器之一，全称 Vi IMproved（Vi 编辑器的增强版）。它继承了原始 Vi 编辑器的轻量、高效特性，同时新增了语法高亮、多级撤销、分屏编辑、插件扩展等实用功能，是 Linux 运维、开发、系统管理的 “必备工具”—— 尤其在无图形界面（终端 / SSH 远程）场景下，vim 几乎是无可替代的编辑方案。~/.vimrc。
Vim 常用快捷键速查
weixin_57298395的博客
12-16 225
K 查看关键字帮助（如 man / Tcl / Verilog）gf（goto file）用于在普通模式下，跳转到光标所在位置的文件名对应的文件。4. Ctrl+i 向前跳转（与 Ctrl+o 成对）Ctrl+o 回到上一次位置（跳转返回神器）v / V 可视模式（字符 / 行）Ctrl+u / Ctrl+d 上翻 / 下翻半页。o / O 下 / 上插入新行。n / N 下一个 / 上一个。
vim入门
iCora的博客
12-16 72
从vi发展出的文本编辑器，具有代码补全，快速跳转，查找等功能i/a/o键：输入模式: 键：命令行模式esc键：正常模式练习工具：vimtutor zh（中文练习）显示行号：进入命令行模式，输入:set nu指定一些参数断点分析crash现场直接修改程序，看结果例：ps -A 列出进程gdb -p 进程号（进程需要有调试信息）gdb xx<可执行程序> core<core文件><可执行程序>：你运行时崩溃的那个二进制程序（比如 a.out、myapp 等）
Vim 标签页（Tab）操作详解
m0_70984261的博客
12-15 297
一个标签页可以包含多个分割窗口，而缓冲区是文件在内存中的表示。
【MongoDB实战】4.4 删除操作（Delete）：移除不需要的数据
kngines
12-15 1055
MongoDB提供了deleteOne()和deleteMany()两种文档删除方法，分别用于单文档删除和批量删除。deleteOne()会删除匹配条件的第一条文档，而deleteMany()会删除所有符合条件的文档。使用前需先连接数据库并准备测试数据，通过查询确认匹配结果后再执行删除操作。特别注意deleteMany({})会清空整个集合，生产环境需采取权限控制、数据备份等安全措施，推荐先执行find()验证条件并采用软删除方式降低风险。Node.js环境下可通过mongoose实现相同的删除逻辑。
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
12-16
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开，重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型，结合碳交易成本与能源调度成本，提出优化调度策略，以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现，验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性，为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景，熟悉Matlab编程，从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响；②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用；③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法；④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式，可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？.docx
12-16
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？
vscode databricks buddle 教程
08-19
<think>我们正在处理用户关于VSCode Databricks Bundle的教程和使用指南的请求。根据之前的交互，用户可能已经尝试过一些步骤但遇到了问题，或者需要更详细的指导。由于Databricks Bundle是一个相对较新的工具，我们将提供基于官方文档和社区实践的指南。 注意：由于我们无法直接访问外部链接，以下内容基于对Databricks官方文档和常见实践的理解。 步骤指南： 1. 安装前提： - 安装VSCode（最新版） - 安装Python（推荐3.8以上版本） - 安装Databricks CLI（通过pip安装）：`pip install databricks-cli` - 在VSCode中安装Databricks扩展：在扩展市场中搜索“Databricks”并安装 2. 配置Databricks连接： - 在VSCode中，按`Ctrl+Shift+P`打开命令面板，输入`Databricks: Configure`，选择该命令。 - 按照提示输入Databricks工作区URL（例如：`https://adb-xxxx.x.azuredatabricks.net/`）、个人访问令牌（Token）以及配置文件名称（默认即可）。 3. 创建Bundle项目： - 在VSCode中，打开命令面板，输入`Databricks: Create Bundle`，然后选择模板（例如：`default-python`）。 - 选择项目目录。 - 项目创建后，会生成一个`databricks.yml`文件，这是项目的核心配置文件。 4. 项目结构说明： - `databricks.yml`：定义资源（如作业、管道、工作流等）和配置。 - `main.py`（或其他入口文件）：你的代码。 - `requirements.txt`：依赖包。 5. 开发代码： - 在VSCode中编写代码，可以使用本地调试（如果配置了本地调试环境）或远程调试（通过连接到Databricks集群）。 6. 部署和运行： - 在命令面板中运行`Databricks: Deploy Bundle`，将项目部署到Databricks工作区。 - 运行`Databricks: Run Bundle`来执行作业或工作流。 7. 调试： - 设置断点，然后使用VSCode的调试功能（选择“Databricks”配置）进行调试。 8. 版本控制： - 使用Git进行版本控制，注意将`databricks.yml`和代码一起提交。 注意：具体细节可能因Databricks版本更新而有所变化，请参考官方文档。 引用：Databricks官方文档[^1]提供了详细的Bundle使用说明。 相关问题： 1. 如何解决在VSCode中配置Databricks Bundle时的认证失败问题？ 2. 如何在Databricks Bundle中管理多个环境（如开发、测试、生产）？ 3. Databricks Bundle支持哪些资源类型的部署？ 4. 如何调试Databricks Bundle中的Python代码？ 5. 如何更新已部署的Bundle资源？ 如果用户需要更深入的信息，可以建议查阅官方文档或提供具体问题的解决方法。 注意：由于用户之前的问题可能涉及具体错误，如果用户再次提问，我们可以针对具体错误进行解答。 由于没有具体的用户错误描述，我们提供了一般指南。如果用户有具体问题，可以进一步询问。</think>以下是关于在VSCode中使用Databricks Bundle的详细教程和使用指南： ### 一、环境准备 1. **安装VSCode** 从[官网](https://code.visualstudio.com/)下载并安装最新版VSCode 2. **安装必需扩展** - Databricks官方扩展：在VSCode扩展商店搜索安装`Databricks` - Python扩展：搜索安装`Python` - 其他推荐扩展：`Docker`, `YAML`[^1] 3. **配置认证** ```bash pip install databricks-cli databricks configure --token ``` 输入工作区URL（如`https://your-workspace.cloud.databricks.com`）和个人访问令牌[^2] --- ### 二、项目初始化 1. **创建Bundle项目** 在VSCode终端执行： ```bash databricks bundle init ``` 选择模板（推荐`default-python`） 2. **项目结构说明** ```tree my_bundle/ ├── databricks.yml # 核心配置文件 ├── resources/ # 工作流/作业定义 ├── src/ # 源代码目录 └── requirements.txt # Python依赖 ``` 3. **关键配置示例**（`databricks.yml`） ```yaml bundle: name: my_project resources: jobs: sample_job: name: "Data Processing" tasks: - task_key: "run_pipeline" spark_python_task: python_file: "src/main.py" ``` --- ### 三、开发工作流 1. **本地调试** - 编写Python脚本（如`src/main.py`） - 使用VSCode内置调试器设置断点 - 按`F5`启动调试会话 2. **远程执行** 部署到Databricks集群： ```bash databricks bundle deploy ``` 触发作业运行： ```bash databricks bundle run ``` 3. **实时同步** 启用自动同步到工作区： ```yaml sync: include: - "src/**/*.py" ``` --- ### 四、高级功能 1. **环境管理** 在`databricks.yml`中定义多环境： ```yaml environments: dev: workspace: host: https://dev-db.cloud.databricks.com prod: workspace: host: https://prod-db.cloud.databricks.com ``` 部署指定环境：`databricks bundle deploy -t prod` 2. **CI/CD集成** 示例GitHub Actions配置： ```yaml jobs: deploy: steps: - name: Deploy Bundle run: databricks bundle deploy env: DATABRICKS_HOST: ${{ secrets.DATABRICKS_HOST }} DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.DATABRICKS_TOKEN }} ``` --- ### 五、问题排查 1. **常见错误处理** - **认证失败**：检查`~/.databrickscfg`文件权限 - **部署错误**：运行`databricks bundle validate`检查配置 - **依赖缺失**：在`requirements.txt`添加所需包后重新部署 2. **调试工具** - 使用`databricks bundle debug`获取详细日志 - 在VSCode中查看`Databricks`输出面板 --- ### 官方资源推荐 1. [Databricks官方Bundle文档](https://docs.databricks.com/en/dev-tools/bundles/index.html) 2. [VSCode扩展市场页面](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=databricks.databricks) 3. [示例项目仓库](https://github.com/databricks/bundle-examples)[^3]
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值