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Esta página contiene vínculos a documentación de referencia completa, incluidos vínculos a referencia para las API de Databricks, SQL, CLIs, SDK y otros recursos.
Referencia de la API REST
| Referencia | Description |
|---|---|
| API de SCIM v2.1 de la cuenta | Referencia de la API REST para API SCIM para la administración de usuarios y grupos en las cuentas de Databricks. |
| API REST de Databricks | Referencia de la API REST para los servicios de Databricks. |
| API de Trabajos v2.0 | Referencia de la API REST para la versión 2.0 de la API REST de trabajos. Databricks recomienda usar la API rest de Databricks más reciente para clientes y scripts nuevos y existentes. |
| MLflow REST API | Referencia de la API REST para la administración del ciclo de vida del aprendizaje automático de MLflow y el seguimiento de modelos. |
Referencia de Python
| Referencia de Python | Description |
|---|---|
| API de supervisión de calidad de datos | Referencia de la API de Python para la supervisión de la calidad de los datos. |
| Delta Lake Python API | Referencia de la API de Python para las operaciones y el control de versiones de Delta Lake . |
| API de canalizaciones declarativas de Spark en Python de Lakeflow | Referencia de la API de Python específica para el desarrollo y las transformaciones de las canalizaciones declarativas de Spark de Lakeflow. |
| PySpark API | Documentación de referencia de PySpark. |
| API de Python de GPU sin servidor | Referencia de la API de Python para la inferencia de modelos y la informática de GPU sin servidor . |
API de Python de AI y ML
| Referencia de Python | Description |
|---|---|
| API de Python de evaluación del agente | Referencia para la evaluación del agente, incluida la administración de conjuntos de datos, las aplicaciones de revisión, las sesiones de etiquetado y los jueces integrados. |
| Agent Framework Python API | Referencia del databricks-agents paquete para implementar, administrar permisos y configurar implementaciones de agente. |
| AutoML Python API | Referencia para la funcionalidad de AutoML y flujos de trabajo de aprendizaje automático automatizados. |
| Databricks AI Bridge Python API | Referencia del databricks-ai-bridge paquete, incluidos el cliente de Genie y las utilidades compartidas para las herramientas de búsqueda de vectores. |
| API de Python databricks-langchain | Referencia del databricks-langchain paquete para integrar modelos de Databricks, incrustaciones, búsquedas vectoriales y servidores MCP con LangChain. |
| API de Python de databricks-mcp | Referencia del databricks-mcp paquete para conectarse a servidores MCP en Databricks. |
| API de Python de databricks-openai | Referencia del databricks-openai paquete para usar modelos hospedados en Databricks con el SDK de OpenAI, incluida la compatibilidad con el servidor MCP y la búsqueda vectorial. |
| API de Python para Ingeniería de características | Referencia para las operaciones de almacén de funciones y de ingeniería de funciones. |
| API de Python de Feature Store (obsoleto) | Deprecated. Use la API de Python de ingeniería de características en su lugar. |
| Supervisión de Lakehouse para la API de Python de GenAI | Referencia para la supervisión de aplicaciones de IA generativas con La supervisión de Lakehouse. |
| MLflow Python API | Referencia de la API de Python para MLflow. |
| Vector de búsqueda | Referencia de la API de Python para administrar puntos de conexión e índices en el servicio De búsqueda de vectores. |
Referencia de Scala
| Referencia de Scala | Description |
|---|---|
| Delta Lake Scala API | Referencia de la API de Scala para las operaciones y el control de versiones de Delta Lake . |
| Scala Spark API | Referencia de la API de Spark de Databricks para Scala. |
Referencia de SQL
| Referencia al lenguaje SQL | Description |
|---|---|
| Databricks SQL | Referencia de SQL para Databricks SQL, incluida la sintaxis, las funciones y los operadores. |
| SQL de Lakeflow Spark para Canalizaciones Declarativas | Referencia específica de SQL para el desarrollo y las transformaciones de las canalizaciones declarativas de Spark de Lakeflow. |
Referencia de las herramientas de desarrollo
| Referencia | Description |
|---|---|
| Comandos de la CLI de Databricks | Referencia de comandos para la CLI de Databricks. |
| Configuración de conjuntos de recursos de Databricks | Referencia de Databricks Asset Bundles configuration YAML. |
| Proveedor Databricks Terraform | Documentación de referencia para el proveedor de Terraform de Databricks. |
| SDK de Databricks para Python | Referencia del SDK de Python para la integración con Databricks y automatización en aplicaciones de Python. |
| SDK de Databricks para R | Referencia del SDK de R para flujos de trabajo de ciencia de datos y computación estadística con Databricks. |
| SDK de Databricks para Java | Referencia del SDK de Java para aplicaciones empresariales e integraciones basadas en JVM. |
| SDK de Databricks para Go | Referencia del SDK de Go para aplicaciones de alto rendimiento e integraciones nativas de la nube. |
Referencia de error
| Referencia | Description |
|---|---|
| Códigos de error de SQL | Referencia completa de códigos de error de SQL y sus significados en Databricks. |
| Clases de error | Documentación de la clase de error para los tipos de error categorizados y las instrucciones de resolución. |
Recursos adicionales
| Resource | Description |
|---|---|
| API de Apache Spark | Introducción a la documentación de referencia de las API de Apache Spark. |
| API de Delta Lake | Vínculos de referencia para las operaciones y el control de versiones de Delta Lake (Delta Spark). |
| Desarrollo de Python | Introducción al desarrollo de Python en Databricks. |
| Desarrollo de Scala | Introducción al desarrollo de Scala en Databricks. |
| Documentación de R | Información general sobre el procesamiento y el análisis de datos basados en R en Databricks. |