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Esta página contém links para a documentação de referência abrangente, incluindo links para referência para APIs do Databricks, SQL, CLIs, SDKs e outros recursos.
Referência da API REST
| Referência | Description |
|---|---|
| Conta SCIM v2.1 API | Referência da API REST para a API SCIM para gerenciamento de usuários e grupos em contas do Databricks. |
| API REST do Databricks | Referência da API REST para serviços do Databricks. |
| API de Jobs v2.0 | Referência da API REST para a versão 2.0 da Jobs REST API. O Databricks recomenda que você use a API REST mais recente do Databricks para scripts e clientes novos e existentes. |
| MLflow REST API | Referência da API REST para gerenciamento do ciclo de vida do aprendizado de máquina do MLflow e acompanhamento de modelos. |
Referência do Python
| Referência do Python | Description |
|---|---|
| API de Monitoramento de Qualidade de Dados | Referência da API do Python para Monitoramento de Qualidade de Dados. |
| Delta Lake Python API | Referência de API do Python para operações e controle de versão do Delta Lake . |
| Lakeflow Spark Declarative Pipelines Python API | Referência de API do Python específica para o desenvolvimento e transformações do Lakeflow Spark Declarative Pipelines. |
| PySpark API | Documentação de referência do PySpark. |
| API python de GPU sem servidor | Referência da API do Python para computação de GPU sem servidor e inferência de modelo. |
APIs do Python de IA e ML
| Referência do Python | Description |
|---|---|
| API python de avaliação do agente | Referência para avaliação de agente, incluindo gerenciamento de conjunto de dados, aplicativos de revisão, sessões de rotulagem e juízes internos. |
| Agent Framework Python API | Referência para o databricks-agents pacote para implantar, gerenciar permissões e configurar implantações de agente. |
| API de Python do AutoML | Referência para funcionalidade do AutoML e fluxos de trabalho automatizados de aprendizado de máquina. |
| API Python da Ponte de IA do Databricks | Referência para o databricks-ai-bridge pacote, incluindo o cliente Genie e utilitários compartilhados para ferramentas de pesquisa de vetor. |
| API python databricks-langchain | Referência para o databricks-langchain pacote para integrar modelos do Databricks, inserções, pesquisa de vetor e servidores MCP com LangChain. |
| API do Python databricks-mcp | Referência do databricks-mcp pacote para se conectar a servidores MCP no Databricks. |
| API do Python databricks-openai | Referência para o databricks-openai pacote para usar modelos hospedados pelo Databricks com o SDK do OpenAI, incluindo o servidor MCP e o suporte à pesquisa de vetor. |
| API de Python para engenharia de características | Referência para engenharia de recursos e operações de repositório de recursos. |
| API do Python do repositório de recursos (preterida) | Preterido. Em vez disso, use a API Python de engenharia de características. |
| Monitoramento do Lakehouse para a API do Python do GenAI | Referência para monitorar aplicativos de IA generativos com o Monitoramento do Lakehouse. |
| MLflow Python API | Referência da API do Python para MLflow. |
| Busca em vetores | Referência para a API do Python para gerenciar endereços de extremidade e índices no serviço de Pesquisa de Vetor. |
Referência do Scala
| Referência do Scala | Description |
|---|---|
| Delta Lake Scala API | Referência da API Scala para operações e controle de versão do Delta Lake . |
| Scala Spark API | Referência da API do Databricks Spark para Scala. |
Referência do SQL
| Referência da linguagem SQL | Description |
|---|---|
| Databricks SQL | Referência do SQL para o Databricks SQL, incluindo sintaxe, funções e operadores. |
| SQL de Pipelines Declarativos do Lakeflow Spark | Referência específica de SQL para o desenvolvimento e as transformações do Lakeflow Spark Declarative Pipelines. |
Referência de ferramentas para desenvolvedores
| Referência | Description |
|---|---|
| Comandos da CLI do Databricks | Referência de comando para a CLI do Databricks. |
| Configuração de Pacotes de Ativos do Databricks | Referência para configuração YAML de Pacotes de Recursos do Databricks. |
| Provedor Terraform do Databricks | Documentação de referência para o Databricks Terraform provider. |
| SDK do Databricks para Python | Referência para o SDK do Python para integração com o Databricks e automação em aplicativos Python. |
| SDK do Databricks para R | Referência para o SDK do R para fluxos de trabalho de ciência de dados e computação estatística com o Databricks. |
| SDK do Databricks para Java | Referência para o SDK do Java para aplicativos empresariais e integrações baseadas em JVM. |
| SDK do Databricks para Go | Referência para o SDK do Go para aplicativos de alto desempenho e integrações nativas de nuvem. |
Referência de erro
| Referência | Description |
|---|---|
| Códigos de erro do SQL | Referência completa para códigos de erro SQL e seus significados no Databricks. |
| Classes de erro | Documentação da classe de erro para tipos de erro categorizados e diretrizes de resolução. |
Recursos adicionais
| Resource | Description |
|---|---|
| APIs do Apache Spark | Visão geral da documentação de referência para APIs do Apache Spark. |
| Delta Lake APIs | Links de referência para operações e controle de versão do Delta Lake (Delta Spark). |
| Desenvolvimento do Python | Visão geral do desenvolvimento do Python no Databricks. |
| Desenvolvimento de Scala | Visão geral do desenvolvimento do Scala no Databricks. |
| Documentação do R | Visão geral do processamento e análise de dados baseados em R no Databricks. |