用途：为使用 Databricks 平台进行开发提供统一指引，涵盖 Python SDK（databricks-sdk）、Databricks Connect、Databricks CLI 与 REST API，适合在本地编写 Spark 代码、管理集群与作业、执行 SQL、操作 Unity Catalog 及调用模型服务等场景。
主要能力：文档按 API 面组织，包括 Clusters、Jobs、SQL Warehouses、Statement Execution、Catalogs/Schemas/Tables/Volumes、Files、Serving Endpoints、Vector Search、Pipelines、Secrets 与 DBUtils，并给出方法签名索引与示例目录。
使用方式：环境上可使用已有 .venv 或用 uv 创建；Spark 操作用 uv pip install databricks-connect，SDK 操作用 uv pip install databricks-sdk；CLI 版本需 0.278.0 或更高。配置默认 profile 为 DEFAULT，配置文件为 ~/.databrickscfg，也支持 DATABRICKS_HOST、DATABRICKS_TOKEN 环境变量。Spark 侧通过 DatabricksSession.builder.getOrCreate() 获取会话，注意不要设置 .master("local[*]")。SDK 侧用 WorkspaceClient() 自动读取凭据，也支持显式 token、Azure 服务主体或命名 profile。SDK 未覆盖的接口可用 w.api_client.do 直接调用 REST API。
限制与注意：SDK 为完全同步实现，在 FastAPI、asyncio 等异步应用中必须用 asyncio.to_thread() 包装调用，避免阻塞事件循环；长时操作可用 *_and_wait 方法或 Wait 对象；列表方法返回自动分页的迭代器；错误处理可捕获 NotFound、PermissionDenied、ResourceAlreadyExists 等异常。文档未提供收费、价格或平台支持范围等信息。