execução de consultas federadas no Microsoft SQL Server
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Este artigo descreve como configurar o lakehouse Federation para executar consultas federadas nos dados do SQL Server que não são gerenciados pelo Databricks. Para saber mais sobre a lakehouse Federation, consulte O que é a lakehouse Federation.
Para se conectar ao seu banco de dados SQL Server usando a Federação lakehouse , você deve criar o seguinte em seu metastore do Databricks Unity Catalog:
Uma conexão com seu banco de dados do SQL Server.
Um catálogo externo que espelha seu banco de dados do SQL Server no Unity Catalog para que você possa usar a sintaxe query 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 de seus clusters Databricks Runtime ou SQL warehouse para os sistemas de banco de dados de destino. Consulte as recomendações de rede para lakehouse Federation.
Databricks clusters deve usar Databricks Runtime 13.3 LTS ou acima e o modo de acesso compartilhado ou de usuário único.
SQL warehouse deve ser Pro ou serverless.
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 privilégioCREATE 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 .
Permissões necessárias: administrador ou usuário do metastore com o privilégio CREATE CONNECTION
.
No seu workspace do Databricks, clique em Catálogo.
No painel esquerdo, expanda o menu Dados externos e selecione Conexões.
Clique em Criar conexão.
Digite um nome de conexão amigável.
Selecione um tipo de conexão do SQL Server.
Insira as seguintes propriedades de conexão para sua instância do SQL Server.
Hospedar
Porta
trustServerCertificate: default para
false
. Quando definido comotrue
, a camada de transporte usa SSL para criptografar o canal e ignora a cadeia de certificados para validar a confiança. Deixe isso definido como default , a menos que você tenha uma necessidade específica de ignorar a validação de confiança.Do utilizador
Senha
(Opcional) Clique em Testar conexão para confirmar se funciona.
(Opcional) Adicione um comentário.
Clique em Criar.
execução do seguinte comando em um Notebook ou no editor query Databricks SQL .
CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE sqlserver
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 sqlserver
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
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, você pode usar o Catalog Explorer ou o comando SQL CREATE FOREIGN CATALOG
em um Notebook do Databricks ou no editor query Databricks SQL .
Permissões necessárias: permissão CREATE CATALOG
no metastore e propriedade da conexão ou o privilégio CREATE FOREIGN CATALOG
na conexão.
No seu workspace do Databricks, clique em Catálogo.
Clique no botão Criar Catálogo .
Na caixa de diálogo Criar um novo catálogo , insira um nome para o catálogo e selecione um Tipo de Estrangeiro.
Selecione a conexão que fornece acesso ao banco de dados que você deseja espelhar como um catálogo do Unity Catalog.
Digite o nome do banco de dados que você deseja espelhar como um catálogo.
Clique em Criar.
execução do seguinte comando SQL em um editor SQL Notebook ou Databricks SQL . Os itens entre colchetes são opcionais. Substitua os valores de 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 em todos compute:
Filtros
Projeções
Limite
Funções: parcial, apenas para expressões de filtro. funções strings , funções matemáticas, funções Data, Time e Timestamp e outras funções diversas, como Alias, Cast, SortOrder)
Os seguintes pushdowns são suportados em Databricks Runtime 13.3 LTS e acima, e em SQL warehouse compute:
Agregados
Os seguintes operadores Boolean: =, <, <=, >, >=, <=>
As seguintes funções matemáticas (não suportadas se o ANSI estiver desativado): +, -, *, %, /
Os seguintes operadores diversos: ^, |, ~
Ordenação, quando usada com limite
Os seguintes pushdowns não são suportados:
join
funções do Windows
Mapeamentos de tipo de dados
Quando você lê do SQL Server para o Spark, os tipos de dados são mapeados da seguinte maneira:
Tipo de servidor SQL |
Tipo Spark |
---|---|
bigint (unsigned), decimal, money, numeric, smallmoney |
Tipo Decimal |
smallint |
ShortType |
int, minúsculoint |
Tipo inteiro |
bigint (se assinado) |
LongType |
real |
FloatType |
flutuador |
DoubleType |
char, nchar, identificador único |
CharType |
nvarchar, varchar |
VarcharType |
texto, xml |
StringType |
binário, geografia, geometria, imagem, timestamp, udt, varbinary |
Tipo Binário |
pedaço |
BooleanType |
data |
DataTipo |
datetime, datetime, smalldatetime, hora |
TimestampType/TimestampNTZType |
*Quando você lê do SQL Server, SQL Server datetimes
são mapeados para Spark TimestampType
se preferTimestampNTZ = false
(default). SQL Server datetimes
são mapeados para TimestampNTZType
se preferTimestampNTZ = true
.