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Exécuter des requêtes fédérées sur MySQL

Cette page décrit comment configurer Lakehouse Federation pour exécuter des queries fédérées sur des données MySQL qui ne sont pas gérées par Databricks. Pour en savoir plus sur Lakehouse Federation, consultez Connecter aux bases de données et catalogues externes

Pour vous connecter à votre base de données MySQL à l'aide de Lakehouse Federation, vous devez créer les éléments suivants dans votre métastore Unity Catalog de Databricks (les workspaces créés après le 8 novembre 2023 disposent déjà d'un métastore Unity Catalog provisionné automatiquement):

  • Une connexion à votre base de données MySQL.
  • Un catalogue étranger qui reflète votre base de données MySQL dans Unity Catalog afin que vous puissiez utiliser la syntaxe de query de Unity Catalog et les outils de gouvernance des données pour gérer l'accès des utilisateurs Databricks à la base de données.

Avant de commencer

Exigences du Workspace :

  • Workspace activé pour Unity Catalog. Les Workspace créés après le 8 novembre 2023 sont automatiquement activés pour Unity Catalog, y compris le provisionnement automatique du métastore. Vous n'avez pas besoin de créer manuellement un métastore, à moins que votre workspace ne soit antérieur à l'activation automatique et n'ait pas été activé pour Unity Catalog. Voir Se familiariser avec Unity Catalog.

Compute requis :

  • Connectivité réseau de votre ressource de compute vers les systèmes de bases de données cibles. Consultez les recommandations de mise en réseau pour Lakehouse Federation.
  • Le compute Databricks doit utiliser Databricks Runtime 13.3 LTS ou une version ultérieure et le mode d’accès **Standard** ou **Dédié**.
  • Les SQL warehouses doivent être Pro ou Serverless et doivent utiliser la version 2023.40 ou ultérieure.

Autorisations requises :

  • Pour créer une connexion, vous devez être administrateur de métastore ou un utilisateur disposant du privilège CREATE CONNECTION sur le métastore Unity Catalog attaché à l'espace de travail. Dans les espaces de travail qui ont été activés automatiquement pour Unity Catalog, les administrateurs d'espace de travail disposent du privilège CREATE CONNECTION par default.
  • Pour créer un catalogue externe, vous devez disposer de l'autorisation CREATE CATALOG sur le metastore et être le propriétaire de la connexion ou disposer du privilège CREATE FOREIGN CATALOG sur la connexion. Dans les workspaces activés automatiquement pour Unity Catalog, les administrateurs du workspace disposent du privilège CREATE CATALOG par default.

Des exigences d'autorisation supplémentaires sont spécifiées dans chaque section basée sur les tâches qui suit.

SSL est requis pour créer une connexion.

Créer une connexion

Une connexion spécifie un chemin d'accès et des identifiants pour accéder à un système de base de données externe. Pour créer une connexion, vous pouvez utiliser Catalog Explorer ou la commande SQL CREATE CONNECTION dans un Notebook Databricks ou l'éditeur de query Databricks SQL.

remarque

Vous pouvez également utiliser l'API REST Databricks ou la CLI Databricks pour créer une connexion. Voir POST /api/2.1/unity-catalog/connections et les commandes Unity Catalog.

Autorisations requises : administrateur du Metastore ou utilisateur disposant du privilège CREATE CONNECTION.

  1. Dans votre workspace Databricks, cliquez sur Icône de données. Catalogue .

  2. En haut du volet **Catalogue**, cliquez sur Icône Ajouter ou plus l'icône **Ajouter** et sélectionnez **Créer une connexion** dans le menu.

  3. Sur la page **Principes de base de la connexion** de l’assistant **Configurer la connexion**, saisissez un **Nom de connexion** convivial.

  4. Sélectionnez un type de connexion MySQL.

  5. Ajouter un commentaire (facultatif).

  6. Cliquez sur Suivant .

  7. Sur la page Authentification , saisissez les propriétés de connexion suivantes pour votre instance MySQL :

    • Hôte : Par exemple, mysql-demo.lb123.us-west-2.rds.amazonaws.com
    • Port : par exemple, 3306
    • Utilisateur : Par exemple, mysql_user
    • Mot de passe : Par exemple, password123
  8. (Facultatif) : Sélectionnez Faire confiance au certificat de serveur . Ceci est désélectionné par default. Lorsqu'elle est sélectionnée, la couche de transport utilise SSL pour chiffrer le Canal de distribution et contourne la chaîne de certificats pour valider la confiance. Laissez cette option sur la default, sauf si vous avez un besoin spécifique de contourner la validation de confiance.

  9. Cliquez sur Créer une connexion .

  10. Sur la page **Bases du catalogue**, veuillez saisir un nom pour le catalogue étranger. Un catalogue étranger reflète une base de données dans un système de données externe afin que vous puissiez query et gérer l'accès aux données de cette base de données à l'aide de Databricks et de Unity Catalog.

  11. (Facultatif) Cliquez sur **Tester la connexion** pour confirmer que cela fonctionne.

  12. Cliquez sur **Créer un catalogue**.

  13. Sur la page Accès , sélectionnez les workspaces dans lesquels les utilisateurs peuvent accéder au catalogue que vous avez créé. Vous pouvez sélectionner Tous les workspaces ont accès , ou cliquer sur Attribuer aux workspaces , sélectionner les workspaces, puis cliquer sur Attribuer .

  14. Modifiez le propriétaire qui pourra gérer l'accès à tous les objets du catalogue. start à taper un principal dans la zone de texte, puis cliquez sur le principal dans les résultats renvoyés.

  15. Accordez les **Privilèges** sur le catalogue. Cliquez sur Accorder :

    1. Spécifiez les **principals** qui auront accès aux objets dans le catalogue. start à taper un principal dans la zone de texte, puis cliquez sur le principal dans les résultats renvoyés.

    2. Sélectionnez les **Préréglages de privilèges** à accorder à chaque principal. Tous les utilisateurs du compte se voient accorder BROWSE par default.

      • Sélectionnez Data Reader dans le menu déroulant pour accorder read privilèges sur les objets du catalogue.
      • Sélectionnez **Data Editor** dans le menu déroulant pour accorder read les modify privilèges et sur les objets du catalogue.
      • Sélectionnez manuellement les privilèges à accorder.
    3. Cliquez sur Accorder .

  16. Cliquez sur Suivant .

  17. Sur la page Métadonnées , spécifiez les paires clé-valeur de balises. Pour plus d'informations, consultez Appliquer des balises aux objets sécurisables d'Unity Catalog.

  18. Ajouter un commentaire (facultatif).

  19. Cliquez sur Enregistrer .

Créer un catalogue étranger

remarque

Si vous utilisez l’interface utilisateur pour créer une connexion à la source de données, la création du catalogue externe est incluse et vous pouvez ignorer cette étape.

Un catalogue étranger reflète une base de données dans un système de données externe afin que vous puissiez query et gérer l'accès aux données dans cette base de données à l'aide de Databricks et d'Unity Catalog. Pour créer un catalogue étranger, vous utilisez une connexion à la source de données qui a déjà été définie.

Pour créer un catalogue étranger, vous pouvez utiliser l'Explorateur de catalogues ou la commande SQL CREATE FOREIGN CATALOG dans un notebook Databricks ou l'éditeur de requêtes Databricks SQL. Vous pouvez également utiliser l'API REST Databricks ou la CLI Databricks pour créer un catalogue. Voir POST /api/2.1/unity-catalog/catalogs et commandes Unity Catalog.

Autorisations requises : autorisation CREATE CATALOG sur le metastore et soit la propriété de la connexion, soit le privilège CREATE FOREIGN CATALOG sur la connexion.

  1. Dans votre Workspace Databricks, cliquez sur Icône de données. **Catalogue** pour ouvrir l’Explorateur de catalogues.

  2. En haut du volet Catalogue , cliquez sur l'icône Icône Ajouter ou plus Ajouter et sélectionnez Ajouter un catalogue dans le menu.

    Autrement, depuis la page Quick access , cliquez sur le bouton Catalogs , puis cliquez sur le bouton Create catalog .

  3. Suivez les instructions pour créer des catalogues étrangers dans Créer des catalogues.

  4. Vous pouvez également spécifier l'option de catalogue suivante :

    • TINYINT(1) is bit: une option de catalogue facultative qui spécifie comment les colonnes MySQL tinyint(1) sont mappées aux types de données Spark. Consultez les mappages de types de données pour plus d'informations.

Pushdowns pris en charge

Le tableau suivant répertorie les opérations de pushdown prises en charge pour MySQL, ainsi que les ressources de compute requises pour chacune.

Pushdown

Compute pris en charge

Fonctions de date, d'heure et de Timestamp
(partiel, uniquement expressions de filtre)

Pris en charge All compute

Filtres

Pris en charge All compute

Limite

Pris en charge All compute

Fonctions mathématiques
(partiel, uniquement expressions de filtre)

Pris en charge All compute

Fonctions diverses
(tels que Alias, Cast, SortOrder ; expressions de filtre uniquement)

Pris en charge All compute

Décalage

Pris en charge All compute

Projections

Pris en charge All compute

Fonctions de chaîne
(partiel, uniquement expressions de filtre)

Pris en charge All compute

Agrégats

Pris en charge All compute

Opérateurs arithmétiques
(tels que +, -, *, %, / ; non pris en charge si ANSI est désactivé)

Pris en charge All compute

Opérateurs booléens
(tels que =, <=>, <, <=, >, >=)

Pris en charge All compute

Opérateur ET binaire
(&)

Pris en charge All compute

Tri, lorsqu'il est utilisé avec une limite

Pris en charge All compute

Jointures

Pris en charge Databricks Runtime 17.2 et versions ultérieures et SQL Warehouse compute. Ce pushdown est en Préversion publique; activez l'option **Pushdown de jointure pour les requêtes fédérées** sur la page **Préversions**.

Fonctions Windows

Non pris en charge Non pris en charge

Pushdown

Compute pris en charge

Fonctions de date, d'heure et de Timestamp
(partiel, uniquement expressions de filtre)

Pris en charge All compute

Filtres

Pris en charge All compute

Limite

Pris en charge All compute

Fonctions mathématiques
(partiel, uniquement expressions de filtre)

Pris en charge All compute

Fonctions diverses
(tels que Alias, Cast, SortOrder ; expressions de filtre uniquement)

Pris en charge All compute

Décalage

Pris en charge All compute

Projections

Pris en charge All compute

Fonctions de chaîne
(partiel, uniquement expressions de filtre)

Pris en charge All compute

Agrégats

Pris en charge All compute

Opérateurs arithmétiques
(tels que +, -, *, %, / ; non pris en charge si ANSI est désactivé)

Pris en charge All compute

Opérateurs booléens
(tels que =, <=>, <, <=, >, >=)

Pris en charge All compute

Opérateur ET binaire
(&)

Pris en charge All compute

Tri, lorsqu'il est utilisé avec une limite

Pris en charge All compute

Jointures

Pris en charge Databricks Runtime 17.2 et versions ultérieures et SQL Warehouse compute. Ce pushdown est en Préversion publique; activez l'option **Pushdown de jointure pour les requêtes fédérées** sur la page **Préversions**.

Fonctions Windows

Non pris en charge Non pris en charge

Mappages des types de données

Lorsque vous lisez des données de MySQL vers Spark, les types de données se mappent comme suit :

Type MySQL

Type Spark

bigint (si non signé), decimal

DecimalType

int, integer, mediumint, smallint

IntegerType

tinyint(1)

BooleanType/ByteType*

tinyint(>1)

ByteType

bigint (si connecté)

LongType

float

FloatType

double

DoubleType

char, enum, set

CharType

varchar

VarcharType

json, longtext, mediumtext, text, tinytext

StringType

binary, blob, varbinary, varchar binary

BinaryType

bit, boolean

BooleanType

date, year

DateType

datetime, time, timestamp**

TimestampType/TimestampNTZType

Type MySQL

Type Spark

bigint (si non signé), decimal

DecimalType

int, integer, mediumint, smallint

IntegerType

tinyint(1)

BooleanType/ByteType*

tinyint(>1)

ByteType

bigint (si connecté)

LongType

float

FloatType

double

DoubleType

char, enum, set

CharType

varchar

VarcharType

json, longtext, mediumtext, text, tinytext

StringType

binary, blob, varbinary, varchar binary

BinaryType

bit, boolean

BooleanType

date, year

DateType

datetime, time, timestamp**

TimestampType/TimestampNTZType

* MySQL tinyint(1) signed/unsigned est mappé à Spark BooleanType si l'option de catalogue tinyInt1isBit = true (default). Si l'option de catalogue tinyInt1isBit = false, elle est mappée à ByteType.

** Lorsque vous lisez à partir de MySQL, MySQL Timestamp est mappé à Spark TimestampType si preferTimestampNTZ = false (default). MySQL Timestamp est mappé à TimestampNTZType si preferTimestampNTZ = true.

Ressources supplémentaires