execução query federada no Amazon Redshift

Este artigo descreve como configurar a Lakehouse Federation para executar consultas federadas na execução de consultas em Amazon Redshift dados que não são gerenciados por Databricks. Para saber mais sobre a lakehouse Federation, consulte O que é a lakehouse Federation?

Para se conectar às suas consultas de execução no banco de dados Amazon Redshift usando lakehouse Federation, você deve criar o seguinte em seu metastore do Databricks Unity Catalog:

Uma conexão com sua query de execução no banco de dados Amazon Redshift.
Um catálogo externo que espelha sua query de execução no banco de dados do Amazon Redshift no Unity Catalog para que você possa usar a sintaxe query do Unity Catalog e as ferramentas de governança de dados para gerenciar o acesso do usuário do Databricks ao banco de dados.

Antes de começar

Requisitos workspace :

workspace ativado para Unity Catalog.

requisitos compute :

Conectividade de rede do seu recurso compute para os sistemas de banco de dados de destino. Veja as recomendações do Networking para a Lakehouse Federation.
Databricks compute deve usar Databricks Runtime 13.3 LTS ou acima e modo de acesso de usuário compartilhado ou único.
Os SQL warehouse devem ser Pro ou Serverless e devem utilizar a versão 2023.40 ou superior.

Permissões necessárias:

Para criar uma conexão, você deve ser um administrador do metastore ou um usuário com o privilégio CREATE CONNECTION no metastore do Unity Catalog anexado ao workspace.
Para criar um catálogo externo, você deve ter a permissão CREATE CATALOG no metastore e ser o proprietário da conexão ou ter o privilégio CREATE FOREIGN CATALOG na conexão.

Requisitos de permissão adicionais são especificados em cada seção baseada em tarefa a seguir.

Criar uma conexão

Uma conexão especifica um caminho e credenciais para acessar um sistema de banco de dados externo. Para criar uma conexão, você pode usar o Catalog Explorer ou o comando SQL CREATE CONNECTION em um Notebook do Databricks ou no editor query Databricks SQL .

Observação

O senhor também pode usar a API REST da Databricks ou a CLI da Databricks para criar uma conexão. Veja POST /api/2.1/unity-catalog/connections e Unity Catalog comando.

Permissões necessárias: administrador ou usuário do metastore com o privilégio CREATE CONNECTION .

No seu workspace do Databricks, clique em Catálogo.
Na parte superior do painel Catálogo, clique no ícone Add e selecione Add a connection (Adicionar uma conexão ) no menu.

Como alternativa, na página Quick access (Acesso rápido ), clique no botão External data (Dados externos) >, acesse Connections (Conexões ) tab e clique em Create connection (Criar conexão).
Na página de detalhes da conexão do assistente de configuração de conexão, insira um nome de conexão fácil de usar.
Selecione um tipo de conexão de Redshift.
(Opcional) Adicione um comentário.
Clique em Avançar.
Na página Authentication (Autenticação ), insira as seguintes propriedades de conexão para sua instância do Redshift.
- Anfitrião: Por exemplo, redshift-demo.us-west-2.redshift.amazonaws.com
- Porto: Por exemplo, 5439
- Usuário: Por exemplo, redshift_user
- Senha: Por exemplo, password123
(Opcional) Desativar a verificação do nome de host SSL.
Clique em Criar conexão.
Na página Noções básicas do catálogo, insira um nome para o catálogo estrangeiro. Um catálogo externo espelha um banco de dados em um sistema de dados externo para que o senhor possa consultar e gerenciar o acesso aos dados desse banco de dados usando o Databricks e o Unity Catalog.
(Opcional) Clique em Testar conexão para confirmar se funciona.
Clique em Criar catálogo.
Na página Access (Acesso), selecione o espaço de trabalho no qual os usuários podem acessar o catálogo que o senhor criou. O senhor pode selecionar All workspace have access (Todos os espaços de trabalho têm acesso) ou clicar em Assign to workspace (Atribuir ao espaço de trabalho), selecionar o espaço de trabalho e clicar em Assign (Atribuir).
Altere o proprietário que poderá gerenciar o acesso a todos os objetos no catálogo. comece a digitar um diretor na caixa de texto e, em seguida, clique no diretor nos resultados retornados.
Conceda privilégios no catálogo. Clique em Conceder:
1. Especifique os diretores que terão acesso aos objetos no catálogo. comece a digitar um diretor na caixa de texto e, em seguida, clique no diretor nos resultados retornados.
2. Selecione as predefinições de privilégios a serem concedidas a cada diretor. Todos os usuários de account recebem BROWSE de default.
  - Selecione Leitor de dados no menu suspenso para conceder privilégios read em objetos no catálogo.
  - Selecione Editor de dados no menu suspenso para conceder os privilégios read e modify aos objetos no catálogo.
  - Selecione manualmente os privilégios a serem concedidos.
3. Clique em Conceder.
Clique em Avançar.
Na página Metadata (Metadados ), especifique as tags governadas par key-value.
(Opcional) Adicione um comentário.
Clique em Salvar.

execução do seguinte comando em um Notebook ou no editor query Databricks SQL .

CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE redshift
OPTIONS (
  host '<hostname>',
  port '<port>',
  user '<user>',
  password '<password>'
);

Recomendamos que você use segredos do Databricks em vez de strings de texto sem formatação para valores confidenciais, como credenciais. Por exemplo:

CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE redshift
OPTIONS (
  host '<hostname>',
  port '<port>',
  user secret ('<secret-scope>','<secret-key-user>'),
  password secret ('<secret-scope>','<secret-key-password>')
)

Para obter informações sobre como configurar segredos, consulte Gerenciamento de segredos.

Criar um catálogo estrangeiro

Observação

Se o senhor usar a interface do usuário para criar uma conexão com a fonte de dados, a criação do catálogo externo estará incluída e o senhor poderá ignorar essa etapa.

Um catálogo externo espelha um banco de dados em um sistema de dados externo para que você possa query e gerenciar o acesso aos dados nesse banco de dados usando Databricks e Unity Catalog. Para criar um catálogo externo, você usa uma conexão com a fonte de dados que já foi definida.

Para criar um catálogo externo, o senhor pode usar o Catalog Explorer ou o comando CREATE FOREIGN CATALOG SQL em um Databricks Notebook ou o editor de consultas SQL.

O senhor também pode usar a API REST da Databricks ou a CLI da Databricks para criar um catálogo. Veja POST /api/2.1/unity-catalog/catalogs e Unity Catalog comando.

Permissões necessárias: permissão CREATE CATALOG no metastore e propriedade da conexão ou o privilégio CREATE FOREIGN CATALOG na conexão.

Em seu site Databricks workspace, clique em Catalog para abrir o Catalog Explorer.
Na parte superior do painel Catalog (Catálogo ), clique no ícone Add (Adicionar ) e selecione Add a catalog (Adicionar um catálogo ) no menu.

Como alternativa, na página de acesso rápido, clique no botão Catalogs (Catálogos ) e, em seguida, clique no botão Create catalog (Criar catálogo ).
Siga as instruções para criar catálogos estrangeiros em Criar catálogos.

Execute o seguinte comando SQL em um editor de consultas Notebook ou SQL. Os itens entre parênteses são opcionais. Substitua os valores do espaço reservado:

<catalog-name>: Nome do catálogo no Databricks.
<connection-name>: O objeto de conexão que especifica a fonte de dados, o caminho e as credenciais de acesso.
<database-name>: Nome do banco de dados que você deseja espelhar como um catálogo no Databricks.

CREATE FOREIGN CATALOG [IF NOT EXISTS] <catalog-name> USING CONNECTION <connection-name>
OPTIONS (database '<database-name>');

Empurrões suportados

Os seguintes pushdowns são suportados:

Filtros
Projeções
Limite
join
Agregados (Average, Count, Max, Min, StddevPop, StddevSamp, Sum, VarianceSamp)
Funções (funções strings e outras funções diversas, como Alias, Cast, SortOrder)
Ordenação

Os seguintes pushdowns não são suportados:

funções do Windows

Mapeamentos de tipo de dados

Quando você lê do Redshift para o Spark, os tipos de dados são mapeados da seguinte maneira:

tipo Redshift	Tipo Spark
numérico	Tipo Decimal
int2, int4	Tipo inteiro
int8, id, xid	LongType
float4	FloatType
precisão dupla, float8, dinheiro	DoubleType
bpchar, char, variação de caracteres, nome, super, texto, tid, varchar	StringType
bytea, geometria, varbyte	Tipo Binário
pouco, bool	BooleanType
data	DataTipo
tabstime, hora, hora com fuso horário, timetz, hora sem fuso horário, timestamp com fuso horário, timestamp, timestamptz, timestamp sem fuso horário*	TimestampType/TimestampNTZType

*Quando você lê do Redshift, Redshift Timestamp é mapeado para Spark TimestampType se infer_timestamp_ntz_type = false (default). Redshift Timestamp é mapeado para TimestampNTZType se infer_timestamp_ntz_type = true.