Comandos da paleta de comandos para a extensão Databricks para Visual Studio Code

Este artigo lista os comandos da Paleta de Comandos para a extensão Databricks para Visual Studio Code. Consulte O que é a extensão Databricks para Visual Studio Code?.

A extensão Databricks para Visual Studio Code adiciona os seguintes comandos à paleta de comandos do Visual Studio Code. Consulte também comando Palette na documentação do Visual Studio Code.

Comando	Descrição
`Databricks: Configure autocomplete for Databricks globals`	Habilita o IntelliSense no editor de código do Visual Studio Code para PySpark, Databricks russas e globais relacionados, como `spark` e `dbutils`. Consulte Habilitar o preenchimento de código russo do PySpark e do Databricks para a extensão Databricks para Visual Studio Code.
`Databricks: Configure cluster`	Move o foco para a paleta de comando para criar, selecionar ou alterar os clusters do Databricks a serem usados no projeto atual. Consulte Selecionar clusters para a extensão Databricks para Visual Studio Code.
`Databricks: Configure sync destination`	Move o foco para a paleta de comandos para criar, selecionar ou alterar o destino de sincronização a ser usado no projeto atual. Consulte Selecionar um diretório de espaço de trabalho para a extensão Databricks para Visual Studio Code.
`Databricks: Configure workspace`	Move o foco para a paleta de comando para criar, selecionar ou alterar os detalhes de autenticação do Databricks a serem usados no projeto atual. Consulte Configuração de autenticação para a extensão Databricks para VS Code.
`Databricks: Create Folder`	Cria um novo destino de sincronização.
`Databricks: Detach cluster`	Remove a referência aos clusters Databricks do projeto atual.
`Databricks: Detach sync destination`	Remove a referência ao destino de sincronização do projeto atual.
`Databricks: Focus on Clusters View`	Move o foco na do Databricks view para o painel clusters . Este comando aparece somente se o recurso experimental `views.cluster` estiver ativado. Consulte Configurações da extensão Databricks para Visual Studio Code.
`Databricks: Focus on Configuration View`	Move o foco na do Databricks view para o painel Configuração .
`Databricks: Focus on Workspace Explorer View`	Move o foco na do Databricks view para o workspace painel Explore r . Este comando aparece somente se o recurso experimental `views.workspace` estiver ativado. Consulte Configurações da extensão Databricks para Visual Studio Code.
`Databricks: Logout`	Reset a d o Databrick view s para mostrar o s botões Configurar Databrick s e Mostrar início rápid o no paine l Configuraçã o . Qualquer conteúdo no arquivo `.databricks/project.json` do projeto atual também será Reset.
`Databricks: Open Databricks configuration file`	Abre o arquivo de perfis de configuração Databricks, no local default, para o projeto atual. Consulte Configuração de autenticação para a extensão Databricks para VS Code.
`Databricks: Open full logs`	Abre a pasta que contém os arquivos logs do aplicativo que a extensão Databricks para Visual Studio Code grava em seu computador de desenvolvimento.
`Databricks: Refresh workspace filesystem view`	refresh o paine workspace l Explor er na Databric viewks .
`Databricks: Run File as Workflow on Databricks`	execução de um arquivo Python nos clusters.
`Databricks: Show Quickstart`	Mostra o arquivo de início rápido no editor.
`Databricks: Start cluster`	comece os clusters se já estiver parado.
`Databricks: Start synchronization`	comece a sincronizar o código do projeto atual com o espaço de trabalho do Databricks. Este comando executa uma sincronização incremental.
`Databricks: Start synchronization (full sync)`	comece a sincronizar o código do projeto atual com o espaço de trabalho do Databricks. Este comando executa uma sincronização completa, mesmo que seja possível uma sincronização incremental.
`Databricks: Stop cluster`	Interrompe os clusters se já estiver em execução.
`Databricks: Stop synchronization`	Interrompe a sincronização do código do projeto atual com o workspace do Databricks.
`Databricks: Upload and Run File on Databricks`	executar um arquivo Python ou um Notebook como um Job automatizado do Databricks no espaço de trabalho.