🛠️Серия Azure Databricks: пошаговое руководство по установке и настройке библиотек🛠️

https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/commons/commons-math3/3.6.1/commons-math3-3.6.1.jar Попытка установки библиотеки на узле драйвера кластера 1114-121326-1z5rgkjw завершилась неудачей. Установка библиотеки не поддерживается на данном вычислительном устройстве. Проверьте поддерживаемые библиотеки для данного типа вычислительного устройства. Код ошибки: FEATURE_UNSUPPORTED_ON_COMPUTE_ERROR. Сообщение об ошибке: com.databricks.api.base.DatabricksServiceException: BAD_REQUEST: Установка библиотеки DBFS не поддерживается на DBR 15 и выше. Добро пожаловать в серию Azure Databricks! В сегодняшнем видео мы покажем вам подробное пошаговое руководство по установке и настройке библиотек в рабочей области Azure Databricks. Независимо от того, являетесь ли вы инженером данных, специалистом по данным или только начинаете работать с Databricks, это видео поможет вам пройти весь процесс, упростив настройку среды и оптимизировав рабочие процессы. Azure Databricks — это мощная облачная платформа, обеспечивающая быструю обработку данных, машинное обучение и аналитику. Она тесно интегрируется с Azure, позволяя масштабировать рабочие нагрузки с большими данными и эффективно сотрудничать. Одним из ключевых аспектов работы с Databricks является возможность установки и управления библиотеками, которые предоставляют дополнительные функции и интегрируют сторонние инструменты в вашу среду. 🛠️ Почему библиотеки важны в Azure Databricks? Прежде чем мы перейдем к процессу установки и настройки, давайте кратко разберемся, почему библиотеки так важны в Databricks. Библиотеки расширяют функциональность вашей среды Databricks. Они позволяют: Улучшать модели машинного обучения с помощью мощных фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch или Scikit-learn. Обрабатывайте данные более эффективно, используя сторонние библиотеки для работы с данными, такие как Pandas или NumPy. Интегрируйтесь с внешними сервисами, используя библиотеки, обеспечивающие подключение к базам данных, озерам данных и облачным сервисам. Автоматизируйте рабочие процессы, используя специализированные библиотеки для оркестрации, извлечения и обработки данных. Установив правильные библиотеки, вы сможете максимально эффективно использовать рабочее пространство Databricks и раскрыть его полный потенциал. Библиотеки предоставляют всё: от базовых вспомогательных функций до продвинутых алгоритмов машинного обучения. 🚀 Установка библиотек в Azure Databricks Теперь, когда вы понимаете важность библиотек, давайте начнём с процесса установки. Вам необходимо установить библиотеки в рабочее пространство Databricks, чтобы они были доступны вашим кластерам и блокнотам. Шаг 1. Доступ к рабочему пространству Databricks Первым шагом будет вход в учётную запись Azure Databricks. После входа: Перейдите на домашнюю страницу Databricks. На левой боковой панели выберите «Кластеры». Щёлкните по кластеру, на который хотите установить библиотеку (или создайте новый кластер, если он ещё не настроен). Шаг 2: Установка библиотек в кластер Чтобы установить библиотеку, выполните следующие действия: Перейдите на вкладку «Библиотеки»: На странице настроек кластера вы найдёте вкладку «Библиотеки». Щёлкните по этой вкладке, чтобы открыть интерфейс управления библиотеками. Выберите тип библиотеки: Databricks поддерживает несколько типов библиотек, включая: PyPI (пакеты Python) Maven (библиотеки Java) CRAN (пакеты R) Jar (архивные файлы Java) Wheel (файлы Python Wheel) В этом руководстве мы сосредоточимся на установке библиотек Python с помощью PyPI. Установка библиотеки: Чтобы установить библиотеку Python, нажмите «Установить новую» и выберите PyPI. Введите имя библиотеки (например, pandas, tensorflow и т. д.). При желании вы можете указать версию библиотеки, добавив её после имени, например, pandas==1.2.0. Нажмите «Установить», чтобы добавить библиотеку в кластер. Проверка установки: После завершения установки вы можете проверить её, перейдя на вкладку «Библиотеки» в настройках кластера. Библиотека должна появиться в списке установленных библиотек. 🔄 Настройка библиотек для использования Теперь, когда вы установили библиотеки, пора настроить их для использования в ваших блокнотах и заданиях. Вот как это сделать: Шаг 1. Подключение библиотеки к блокноту Откройте блокнот Databricks, в котором вы хотите использовать установленную библиотеку. В верхней части блокнота нажмите на раскрывающийся список «Кластер» и выберите кластер, в котором установлена библиотека. Теперь библиотека должна быть доступна для использования в блокноте. Вы можете протестировать её, импортировав библиотеку в ячейку, например, импортировав pandas как pd. Шаг 2: Использование библиотеки в кластере Библиотеки, установленные в кластерах, можно использовать во всех блокнотах, подключённых к этому кластеру. Например, если вы установили библиотеку машинного обучения, такую как Scikit-learn, вы можете использовать её во всех блокнотах, подключённых к кластеру. 🔧 Установка пользовательских библиотек в Databricks По...