Paramètres de capacité du Driver pour le Driver JDBC Databricks (Simba)

remarque

Cette page s'applique au Driver JDBC Simba (hérité), versions inférieures à la version 3. Databricks recommande vivement de migrer vers le Driver JDBC Databricks pour la connectivité JDBC. Il inclut des améliorations telles que la prise en charge des vues des indicateurs Unity Catalog, des transactions couvrant plusieurs instructions SQL, des procédures stockées, une récupération plus rapide des grands résultats et la télémétrie client intégrée.

Cette page décrit comment configurer les paramètres de capacités spéciales et avancées du Driver JDBC Databricks.

Le Driver JDBC Databricks fournit les paramètres de capacité de Driver spéciaux et avancés suivants.

Prise en charge des query ANSI SQL-92 en JDBC

Les pilotes JDBC Spark hérités acceptent les requêtes SQL dans le dialecte ANSI SQL-92 et les traduisent en Databricks SQL avant de les envoyer au serveur.

Si votre application génère directement du Databricks SQL ou utilise une syntaxe non ANSI SQL-92 spécifique à Databricks, définissez UseNativeQuery=1 dans votre configuration de connexion. Ce paramètre transmet les requêtes SQL telles quelles à Databricks sans traduction.

Catalogue et schéma par default

Pour spécifier le catalogue et le schéma default, ajoutez ConnCatalog=<catalog-name>;ConnSchema=<schema-name> à l'URL de connexion JDBC.

Balises de query pour le suivi

info

Aperçu

Cette fonctionnalité est en préversion privée. Pour demander l'accès, contactez votre équipe de compte.

Attachez des tags clé-valeur à vos requêtes SQL à des fins de suivi et d'analytique. Les tags query apparaissent dans la table system.query.history pour l'identification et l'analyse des query.

Pour ajouter des query tags à votre connexion, incluez le parameter ssp_query_tags dans l'URL de votre connexion JDBC :

jdbc:databricks://<server-hostname>:443;httpPath=<http-path>;ssp_query_tags=key1:value1,key2:value2

Définissez les tags de query sous forme de paires clé-valeur séparées par des virgules, où chaque clé et valeur est séparée par deux points. Par exemple, key1:value1,key2:value2.

Extraire des résultats de query volumineux dans JDBC

Pour obtenir les meilleures performances lors de l'extraction de grands résultats de query, utilisez la dernière version du driver JDBC, qui inclut les optimisations suivantes.

Sérialisation Arrow dans JDBC

La version 2.6.16 et supérieure du driver JDBC prend en charge un format de sérialisation des résultats de query optimisé qui utilise Apache Arrow.

Récupération Cloud en JDBC

Le Driver JDBC version 2.6.19 et supérieures prend en charge Cloud Fetch, une fonctionnalité qui récupère les résultats de query via le stockage cloud configuré dans votre déploiement Databricks.

Lorsque vous exécutez une query, Databricks stocke les résultats dans le stockage cloud de votre Workspace sous forme de fichiers sérialisés Arrow, d'une taille maximale de 20 Mo. Une fois la query terminée, le Driver envoie des requêtes de récupération, et Databricks renvoie des URL présignées vers les fichiers de résultats. Le Driver utilise ensuite ces URL pour download les résultats directement depuis Amazon S3.

Cloud Fetch ne s'applique qu'aux résultats de query supérieurs à 1 Mo. Le Driver récupère les résultats plus petits directement à partir de Databricks.

Databricks effectue automatiquement le nettoyage des fichiers accumulés en les marquant pour suppression après 24 heures et en les supprimant définitivement 24 heures plus tard.

Cloud Fetch nécessite un Workspace E2 et un compartiment Amazon S3 sans versioning activé. Si la gestion de versions est activée, consultez les configurations avancées pour activer Cloud Fetch.

Prérequis réseau

Cloud Fetch download les fichiers de résultats directement depuis Amazon S3. Si la machine cliente ne peut pas atteindre l'Endpoint S3, Cloud Fetch échoue. Vérifiez les éléments suivants :

• La machine cliente doit avoir un accès réseau au compartiment S3 racine du Workspace.
• Si vous utilisez des Endpoint VPC, vérifiez que l'Endpoint S3 est accessible depuis la machine cliente.
• Les règles de proxy et de pare-feu doivent autoriser le trafic HTTPS vers *.s3.amazonaws.com ou le Endpoint de compartiment S3 spécifique à votre Workspace.

Diagnostiquer les download lents

Définissez LogLevel sur 4 (INFO) et LogPath sur le chemin complet d'un dossier de Logs pour voir les mesures de vitesse de download de Cloud Fetch. Le Driver enregistre également la vitesse de download par bloc, ainsi, les grands ensembles de résultats génèrent plusieurs lignes de Logs. Le Driver Logs également un avertissement lorsque la vitesse tombe en dessous d'environ 1 Mo/s. Cette fonctionnalité est disponible dans les versions du Driver JDBC (Simba) publiées après décembre 2025.

Si les téléchargements sont lents ou bloqués, les URL pré-signées peuvent expirer avant que le Driver n'ait fini de télécharger tous les fichiers de résultats. Vérifiez la limitation de la bande passante ou la congestion du réseau entre le client et Amazon S3.

Considérations sur le versioning des buckets S3

Cloud Fetch écrit les ensembles de résultats temporaires dans le stockage cloud de votre Workspace. Si vous activez la gestion de versions des compartiments S3, Databricks ne peut pas collecter les anciennes versions de ces fichiers après la période de rétention de 24 heures. Cela peut entraîner une croissance exponentielle du stockage à mesure que les versions de fichiers non actuelles s'accumulent.

Databricks recommande de configurer une politique de cycle de vie S3 d'une journée pour purger automatiquement les versions non actuelles.

Pour définir une politique de cycle de vie :

1. Dans la console AWS, accédez au service S3 .
2. Cliquez sur le compartiment S3 que vous utilisez pour le stockage racine de votre Workspace.
3. Ouvrez l'onglet **Management** et cliquez sur **Créer une règle de cycle de vie**.
4. Saisissez un nom pour le nom de la règle de cycle de vie .
5. Laissez le champ de préfixe vide.
6. Sous Actions de règle de cycle de vie , sélectionnez Supprimer définitivement les versions non actuelles des objets .
7. Définissez une valeur sous Jours après lesquels les objets deviennent non courants . Databricks recommande d'utiliser 1 jour.
8. Cliquez sur Créer une règle .

Activer la journalisation

Pour activer la journalisation dans le driver JDBC, définissez la propriété LogLevel sur une valeur entre 1 (événements graves uniquement) et 6 (toute l'activité du driver). Définissez la propriété LogPath sur le chemin complet du dossier où vous souhaitez enregistrer les Logs.

Pour plus d'informations, consultez Configuring Logging dans le Guide du Driver JDBC Databricks.