Integrare VSCode con Databricks per creare ed eseguire pipeline e modelli di ingegneria dei dati

Integrazione di VSCode con Databricks per la creazione e l'esecuzione di pipeline e modelli di ingegneria dei dati

Databricks è una piattaforma basata su cloud progettata per semplificare il processo di creazione di pipeline di data engineering e lo sviluppo di modelli di machine learning. Offre uno spazio di lavoro collaborativo che consente agli utenti di lavorare con i dati in modo semplice, elaborarli su larga scala e ottenere rapidamente insights utilizzando machine learning e analisi avanzate.

D’altra parte, Visual Studio Code (VSCode) è un editor gratuito e open-source di Microsoft, ricco di estensioni per praticamente ogni linguaggio di programmazione e framework, rendendolo un preferito tra gli sviluppatori per la scrittura e il debugging del codice.

L’integrazione di Databricks con VSCode crea un ambiente senza soluzione di continuità per lo sviluppo, il testing e il deployment di pipeline di data engineering e modelli di machine learning. Questa sinergia consente agli sviluppatori e agli ingegneri di dati di sfruttare la potenza di elaborazione robusta dei cluster Databricks, mentre godono della flessibilità e facilità d’uso offerte da VSCode.

Prerequisiti per l’integrazione

Prima di iniziare l’integrazione, l’utente dovrebbe completare i seguenti passaggi:

  • Databricks: Seguire questo link per ottenere una versione di prova.
  • Visual Studio: Scaricare la versione Mac o Windows di Visual Studio Code sul proprio computer personale.
  • GitHub/GitLab: Seguire questo link per ottenere una versione di prova di GitLab e installare Git sulla macchina locale.

Passaggi per l’integrazione

  • Crea un Token Databricks nelle impostazioni dell’utente > Sviluppatori > Access tokens una volta configurato Databricks con i passaggi necessari.

  • Installa il Plugin Databricks nel Marketplace di VSCode.

  • Configura il Plugin Databricks in VSCode. Se hai già utilizzato il cli di Databricks in precedenza, è già configurato localmente per te.

    • Crea i seguenti contenuti nel file ~/.databrickscfg.
  • Fai clic su “Configure Databricks”.
  • Seleziona la prima opzione dal menu a discesa, che mostra l’hostname configurato nel passaggio precedente, quindi continua con il profilo “DEFAULT”.
  • Fai clic sull’icona dell’ingranaggio a destra di “Cluster” per configurare il cluster. Seleziona il cluster appropriato.
  • Fai clic sull’icona dell’ingranaggio a destra di “Sync Destination” per configurare lo spazio di lavoro con l’ambiente locale in Databricks Repo. Se stai utilizzando i Databricks Repo, sincronizza i file locali nel tuo spazio di lavoro personale in Databricks Repo. Fai clic su “Start Synchronisation”. Se non vuoi utilizzare i Databricks Repo, puoi ignorare questo passaggio.
  • Vai al Databricks Repo; i file verranno automaticamente copiati in Databricks.
  • Esegui il codice utilizzando il cluster Databricks localmente. Nell’angolo in alto a destra, c’è un pulsante che dice “Run File as Workflow on Databricks”.
  • Una volta completata l’esecuzione del Job Databricks, verrà eseguito il tuo notebook. Puoi vedere gli output e i link all’attività specifica.

Domande frequenti e risoluzione dei problemi

La sincronizzazione tra il mio ambiente locale e Databricks Repo non funziona correttamente. Come posso risolvere questo problema?

Assicurati che il plugin Databricks in VSCode sia aggiornato all’ultima versione. Se incontri ancora problemi, consulta la documentazione ufficiale di Databricks per la risoluzione dei problemi.

Posso usare altri IDE oltre a VSCode per integrarmi con Databricks?

Sì, Databricks può essere integrato con altri popolari IDE come IntelliJ IDEA, PyCharm, ecc. I passaggi di integrazione possono variare, quindi è consigliabile consultare la documentazione dell’IDE rispettivo per l’integrazione con Databricks.

Suggerimenti per la risoluzione dei problemi

Problemi di sincronizzazione:

  • Assicurati che il tuo spazio di lavoro Databricks e VSCode siano configurati correttamente seguendo le istruzioni fornite nell’articolo.
  • Verifica se ci sono aggiornamenti per il plugin Databricks in VSCode, poiché le versioni obsolete potrebbero causare problemi di sincronizzazione.