Databricks Connect 사용 요구 사항

이 문서에서는 Databricks Connect에 대한 사용 요구 사항을 제공합니다. Databricks Connect에 대한 자세한 내용은 Databricks Connect를 참조하세요.

작업 영역 요구 사항

Databricks Connect를 사용하여 작업 영역에 연결하려면 다음을 수행합니다.

• Azure Databricks 계정 및 작업 영역에 Unity 카탈로그가 활성화되어 있어야 합니다. Unity 카탈로그 시작 및 Unity 카탈로그에 대한 작업 영역 사용 설정을 참조하세요.

• 컴퓨팅의 Databricks 런타임 버전은 Databricks Connect 패키지 버전보다 크거나 같아야 합니다. Databricks는 Databricks 런타임 버전과 일치하는 최신 Databricks Connect 패키지를 사용하는 것이 좋습니다.

  이후 버전의 Databricks Runtime에서 사용할 수 있는 기능을 사용하려면 Databricks Connect 패키지를 업그레이드해야 합니다. 사용 가능한 Databricks Connect 릴리스 목록은 Databricks Connect 릴리스 정보를 참조하세요. Databricks 런타임 버전 릴리스 정보는 Databricks 런타임 릴리스 정보 버전 및 호환성을 참조 하세요.

• 서버리스 컴퓨팅에 연결하는 경우 작업 영역이 서버리스 컴퓨팅에 대한 요구 사항을 충족해야 합니다.

  비고

  서버리스 컴퓨팅은 Databricks Connect 버전 15.1부터 지원됩니다. 서버리스의 Databricks 런타임 릴리스보다 낮거나 같은 Databricks Connect 버전은 완전히 호환됩니다. 릴리스 정보를 참조하세요. Databricks Connect 버전이 서버리스 컴퓨팅과 호환되는지 확인하려면 Databricks에 대한 연결 유효성 검사를 참조 하세요.

• 클러스터에 연결하는 경우 대상 클러스터는 할당 또는 공유의 클러스터 액세스 모드를 사용해야 합니다. 액세스 모드를 참조하세요.

로컬 환경 요구 사항

Databricks Connect를 설치하려면 로컬 개발 환경이 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.

Python

• Databricks에 대한 인증이 구성됩니다. Databricks 인증 유형에 따라 요구 사항이 있을 수 있습니다.

  • OAuth U2M(사용자-컴퓨터) 인증의 경우 코드를 실행하기 전에 Databricks CLI를 사용하여 인증해야 합니다. Databricks CLI를 설치하고 구성하려면 Databricks CLI 설치 또는 업데이트를 참조하세요. Databricks Connect for Python 자습서 참조하세요.

  • OAuth U2M(사용자 대 컴퓨터) 인증 및 M2M(머신 대 머신) 인증은 Python 0.19.0 이상용 Databricks SDK에서 지원됩니다. 프로젝트에 설치된 Databricks SDK for Python 버전을 업데이트하려면, Python용 Databricks SDK 시작하기를 참조하세요.

• Python 3이 설치되어 있으며, 설치된 Python의 부 버전이 아래 버전 호환성 테이블의 버전 요구 사항을 충족합니다.

• 사용자 정의 함수(UDF)를 사용하는 경우, 로컬 Python의 부 버전이 클러스터 또는 서버리스 컴퓨팅의 Databricks 런타임 버전의 Python 부 버전과 일치합니다. 클러스터의 Databricks 런타임 버전의 부 Python 버전을 찾으려면 해당 버전에 대한 Databricks Runtime 릴리스 정보에서 System environment 섹션을 참조하세요. Databricks 런타임 릴리스 정보 버전 및 호환성 및 서버리스 컴퓨팅 릴리스 정보를 참조하세요.

Scala

• Databricks에 대한 인증이 구성됩니다. Databricks 인증 유형에 따라 요구 사항이 있을 수 있습니다.

  • OAuth U2M(사용자-컴퓨터) 인증의 경우 코드를 실행하기 전에 Databricks CLI를 사용하여 인증해야 합니다. Databricks CLI를 설치하고 구성하려면 Databricks CLI 설치 또는 업데이트를 참조하세요. Scala용 Databricks Connect 자습서도 참조하세요.

  • OAuth U2M(사용자 대 컴퓨터) 인증 및 OAuth M2M(컴퓨터 대 머신) 인증은 Java 0.18.0 이상용 Databricks SDK에서 지원됩니다. 프로젝트에 설치된 Databricks SDK for Java 버전을 업데이트하려면 Databricks SDK for Java 시작하기를 참조하세요.

  • Databricks Runtime 13.3 LTS 이상에서 Scala를 사용할 때 Databricks Connect에는 Java용 Databricks SDK가 포함됩니다. 이 SDK는 Databricks 통합 인증 표준을 구현합니다.

• Java 개발 키트(JDK)가 설치됩니다. Databricks는 JDK 설치 버전이 Azure Databricks 클러스터의 JDK 버전과 일치하는지 권장합니다. 클러스터에서 Databricks Runtime의 JDK 버전을 찾으려면 Databricks 런타임 릴리스 정보 또는 버전 호환성 테이블의 시스템 환경 섹션을 참조하세요.

  비고

  클러스터의 JDK 버전과 일치하지 않는 JDK 버전을 사용하면 예기치 않은 동작이 발생하거나 코드가 실행되지 않을 수 있습니다.

• Scala가 설치됩니다. Databricks는 Scala 설치 버전이 Azure Databricks 클러스터의 Scala 버전과 일치하는지 권장합니다. 클러스터의 Databricks 런타임 버전의 Scala 버전을 찾으려면 Databricks 런타임 릴리스 정보 또는 버전 호환성 테이블의 시스템 환경 섹션을 참조하세요.

• UDF(사용자 정의 함수)를 사용하는 경우 로컬 Scala 및 Java 버전은 클러스터의 Databricks 런타임 버전의 Scala 및 Java 버전과 일치합니다. 클러스터의 Databricks 런타임 버전에 대한 Scala 및 Java 버전을 찾으려면 시스템 환경 섹션의 Databricks Runtime 릴리스 정보 또는 아래의 버전 호환성 테이블을 참조하세요.

• sbt와 같은 Scala 빌드 도구가 설치됩니다.

Databricks Connect 버전

다음 표에서는 지원되는 Databricks Connect 및 호환되는 언어 버전을 보여 줍니다. Databricks Connect 버전 번호는 Databricks 런타임 버전 번호에 해당합니다. 사용 가능한 Databricks Connect 릴리스 목록은 Databricks Connect 릴리스 정보를 참조하세요. Databricks 런타임 버전 릴리스 정보는 Databricks 런타임 릴리스 정보 버전 및 호환성을 참조 하세요.

Python

UDF 지원은 Python 기본 환경 참조하세요.

Scala

지원 종료 버전

Databricks Connect는 Databricks 런타임 지원 수명 주기를 따릅니다. 다음 버전이 지원 종료에 도달했습니다. 지원 종료에 도달한 Databricks Connect 버전을 사용하는 경우 지원되는 버전으로 업그레이드합니다.

Python

Scala