能否在Azure Databricks集群运行PyCharm编写的非Spark类Python脚本？

当然可以，不止局限于Spark任务，针对你的networkx超大规模图分析需求，具体实现方式和注意事项如下：

非Spark Python脚本的运行方式 #

• 利用新版Databricks Connect运行本地脚本：Databricks Runtime 13.0及以上版本的databricks-connect已支持普通Python代码执行。在PyCharm中配置好databricks-connect环境后，直接运行本地编写的脚本，代码会提交到集群执行，依赖的networkx等库可提前在集群安装或通过脚本临时安装。
• 上传脚本到Workspace创建作业：将PyCharm中的脚本上传至Databricks Workspace，创建Python类型的作业（Job），指定集群后即可执行。这种方式无需依赖databricks-connect，适合批量或定时任务。
• 通过Databricks CLI提交任务：在PyCharm终端中使用databricks jobs create命令，将本地脚本提交为集群作业运行，配置好CLI权限即可快速执行。

networkx超大规模图分析的注意事项 #

• 提前安装依赖库：在集群的「库」界面中添加PyPI包networkx，或在脚本开头执行pip install networkx（作业环境）/%pip install networkx（笔记本环境）完成安装。
• 内存与分布式处理：若图数据量超出单节点内存，可先通过Spark RDD/DataFrame对图数据做分区预处理，分块交给networkx分析；也可结合Dask分布式框架，利用集群多节点资源拆分计算任务。
• 数据存储优化：将超大规模图数据存储在Databricks可直接访问的存储服务（如ADLS Gen2、DBFS）中，脚本直接读取集群存储的数据，避免本地传输的带宽瓶颈。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zsoltgy