在本地使用pycharm连接databricks，大致步骤如下：
首先，为了让本地环境能够识别远端的databricks集群环境，需要收集databricks的基本信息和自己databricks的token，这些信息能够让本地环境识别databricks；接着，需要使用到工具 anaconda创建一个虚拟环境，连接databricks；最后，将虚拟环境导入pycharm。
（下面的图渣渣，因为直接拖进来的）
第0步：检查
检查java版本，需要时1.8开头的版本，如果不是，请到这里下载：https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html
第1步：收集databricks的信息
查看python版本 (还不知道怎么看，这里cluster的python版本为3.7)
查看Runtime Version
查看cluster ulr，解析出下面信息
生成token,点击这个小人-user setting
最后，这是我们收集到的所有信息
第2步：安装anaconda
如果已经安装anaconda，请略过这一步
没有安装，可以看这个教程
https://www.jb51.net/article/196286.htm
第3步：使用anaconda创建虚拟环境
下面的参数信息，使用第一步收集的信息
打开anaconda的命令行
创建一个3.7版本的虚拟隔离环境
conda create -n dbconnect python=3.7
使用环境
conda activate dbconnect
卸载pyspark，如果是新创建的环境，可以不用执行这步（这是为了确保，创建的环境不能有pyspark的包，因为会产生包的问题）
pip uninstall pyspark
下面开始安装包，但是为了让安装速度快一些，使用清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/ conda config --set show_channel_urls yes
查看是否切换到镜像
conda config --show channels
可以看到已经切换
安装connect包，第一步中确定的run的版本为6.4，故选择6.4.* （用公司的网络，下载很慢，我用自己的热点）
pip install -U databricks-connect==6.4.*
连接远端databricks，并输入第一步收集的相关信息
databricks-connect configure
测试是否已经连接上：
databricks-connect test
已经在启动节点了
查看databricks,可以看到
第4步：pycharm导入虚拟环境
打开pycahrm，点击setting
选择解释器，点击小齿轮的add'
选择刚才我们创建好的dbconnect
点击ok，可以看到已经选好了环境
不知道为啥连接不到远端的包，我的项目还需要在本地安装一些用的包
conda install scikit-learn==0.22.1 conda install pandas==0.24.2 conda install pyarrow==0.15.1
在pycharm测试运行一下：
import pandas as pd import numpy as np # Generate a pandas DataFrame pdf = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 3)) from pyspark.sql import * spark = SparkSession.builder.getOrCreate() df = spark.createDataFrame(pdf) print(df.head(5))
去databrick的cluster log看一下，已经启动了节点，正在运行
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