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 Visual Studio 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 do Databricks, no local default , para o projeto atual. Consulte Configuração de autenticação para a extensão Databricks para Visual Studio 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.