将 Azure Databricks 和 Azure Synapse 与 PolyBase 连接（旧版）

Databricks 建议将默认的 COPY 功能与 Azure Data Lake Storage Gen2 配合使用来连接到 Azure Synapse。 本文包含有关 PolyBase 和 Blob 存储的旧文档。

Azure Synapse Analytics（以前称为 SQL 数据仓库）是基于云的企业数据仓库，可利用大规模并行处理 (MPP) 对多达数 PB 的数据快速运行复杂的查询。 将 Azure 用作大数据解决方案的关键组件。 使用简单的 PolyBase T-SQL 查询或 COPY 语句将大数据导入 Azure，然后利用 MPP 的能力运行高性能分析。 进行集成和分析时，数据仓库是企业获取见解能够依赖的唯一事实来源。

你可以使用 Azure Synapse 连接器从 Azure Databricks 访问 Azure Synapse，该连接器是 Apache Spark 的数据源实现，它使用 Azure Blob 存储、PolyBase 或 Azure Synapse 中的 COPY 语句在 Azure Databricks 群集和 Azure Synapse 实例之间有效地传输大量数据。

Azure Databricks 群集和 Azure Synapse 实例都访问公共 Blob 存储容器，以便在这两个系统之间交换数据。 在 Azure Databricks 中，Apache Spark 作业由 Azure Synapse 连接器触发，以便在 Blob 存储容器中读取和写入数据。 在 Azure Synapse 端，PolyBase 执行的数据加载和卸载操作由 Azure Synapse 连接器通过 JDBC 触发。 在 Databricks Runtime 7.0 及更高版本中，COPY 在默认情况下会通过 JDBC 由 Azure Synapse 连接器用来将数据加载到 Azure Synapse 中。

Azure Synapse 连接器更适合 ETL 而不是交互式查询，因为每次执行查询都可以将大量数据提取到 Blob 存储中。 如果计划对同一 Azure Synapse 表执行多个查询，建议你以 Parquet 之类的格式保存提取的数据。

要求

Azure Synapse 数据库主密钥。

身份验证

Azure Synapse 连接器使用三种类型的网络连接：

• Spark 驱动程序到 Azure Synapse
• Spark 驱动程序和执行程序到 Azure 存储帐户
• Azure Synapse 到 Azure 存储帐户

                                 ┌─────────┐
      ┌─────────────────────────>│ STORAGE │<────────────────────────┐
      │   Storage acc key /      │ ACCOUNT │  Storage acc key /      │
      │   Managed Service ID /   └─────────┘  OAuth 2.0 /            │
      │                               │                              │
      │                               │                              │
      │                               │ Storage acc key /            │
      │                               │ OAuth 2.0 /                  │
      │                               │                              │
      v                               v                       ┌──────v────┐
┌──────────┐                      ┌──────────┐                │┌──────────┴┐
│ Synapse  │                      │  Spark   │                ││ Spark     │
│ Analytics│<────────────────────>│  Driver  │<───────────────>│ Executors │
└──────────┘  JDBC with           └──────────┘    Configured   └───────────┘
              username & password /                in Spark

以下部分介绍每个连接的身份验证配置选项。

Spark 驱动程序到 Azure Synapse

Spark 驱动程序可使用用户名和密码通过 JDBC 连接到 Azure Synapse，或结合使用 OAuth 2.0 与服务主体以进行身份验证。

用户名和密码

对于这两种身份验证类型，我们建议你都使用 Azure 门户提供的连接字符串，该字符串使得通过 JDBC 连接在 Spark 驱动程序和 Azure Synapse 实例之间发送的所有数据都可以进行安全套接字层 (SSL) 加密。 若要验证是否已启用 SSL 加密，可以在连接字符串中搜索 encrypt=true。

若要允许 Spark 驱动程序访问 Azure Synapse，我们建议通过 Azure 门户在 Azure Synapse 工作区“安全性”下的“网络”窗格中将“允许 Azure 服务和资源访问此工作区”设置为“打开”。 此设置允许来自所有 Azure IP 地址和所有 Azure 子网的通信，使 Spark 驱动程序能够访问 Azure Synapse 实例。

OAuth 2.0 与服务主体

可以使用有权访问基础存储帐户的服务主体对 Azure Synapse Analytics 进行身份验证。 有关使用服务主体凭据访问 Azure 存储帐户的详细信息，请参阅连接到 Azure Data Lake Storage Gen2 和 Blob 存储。 必须在连接配置enableServicePrincipalAuth中将 enableServicePrincipalAuth 选项设置为 true，以使连接器能够使用服务主体进行身份验证。

可以选择对 Azure Synapse Analytics 连接使用不同的服务主体。 为存储帐户配置服务主体凭据和（可选）为 Synapse 配置服务主体凭据的示例：

ini

; Defining the Service Principal credentials for the Azure storage account
fs.azure.account.auth.type OAuth
fs.azure.account.oauth.provider.type org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider
fs.azure.account.oauth2.client.id <application-id>
fs.azure.account.oauth2.client.secret <service-credential>
fs.azure.account.oauth2.client.endpoint https://login.chinacloudapi.cn/<directory-id>/oauth2/token

; Defining a separate set of service principal credentials for Azure Synapse Analytics (If not defined, the connector will use the Azure storage account credentials)
spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.id <application-id>
spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.secret <service-credential>

Scala

// Defining the Service Principal credentials for the Azure storage account
spark.conf.set("fs.azure.account.auth.type", "OAuth")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth.provider.type",  "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.id", "<application-id>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<service-credential>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.endpoint", "https://login.chinacloudapi.cn/<directory-id>/oauth2/token")

// Defining a separate set of service principal credentials for Azure Synapse Analytics (If not defined, the connector will use the Azure storage account credentials)
spark.conf.set("spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.id", "<application-id>")
spark.conf.set("spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.secret", "<service-credential>")

Python

# Defining the service principal credentials for the Azure storage account
spark.conf.set("fs.azure.account.auth.type", "OAuth")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth.provider.type",  "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.id", "<application-id>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<service-credential>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.endpoint", "https://login.chinacloudapi.cn/<directory-id>/oauth2/token")

# Defining a separate set of service principal credentials for Azure Synapse Analytics (If not defined, the connector will use the Azure storage account credentials)
spark.conf.set("spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.id", "<application-id>")
spark.conf.set("spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.secret", "<service-credential>")

R

# Load SparkR
library(SparkR)
conf <- sparkR.callJMethod(sparkR.session(), "conf")

# Defining the service principal credentials for the Azure storage account
sparkR.callJMethod(conf, "set", "fs.azure.account.auth.type", "OAuth")
sparkR.callJMethod(conf, "set", "fs.azure.account.oauth.provider.type",  "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
sparkR.callJMethod(conf, "set", "fs.azure.account.oauth2.client.id", "<application-id>")
sparkR.callJMethod(conf, "set", "fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<service-credential>")
sparkR.callJMethod(conf, "set", "fs.azure.account.oauth2.client.endpoint", "https://login.chinacloudapi.cn/<directory-id>/oauth2/token")

# Defining a separate set of service principal credentials for Azure Synapse Analytics (If not defined, the connector will use the Azure storage account credentials)
sparkR.callJMethod(conf, "set", "spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.id", "<application-id>")
sparkR.callJMethod(conf, "set", "spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.secret", "<service-credential>")

Spark 驱动程序和执行程序到 Azure 存储帐户

Azure 存储容器充当中介，用于在 Azure Synapse 中进行读取或写入操作时存储批量数据。 Spark 使用 abfss 驱动程序连接到 ADLS Gen2 或 Blob 存储。

有以下身份验证选项可用：

• 存储帐户访问密钥和机密
• OAuth 2.0 身份验证。 有关 OAuth 2.0 和服务主体的详细信息，请参阅通过 Microsoft Entra ID（前 Azure Active Directory）使用服务主体访问存储。

以下示例使用存储帐户访问密钥方法演示了这两种方式。 这同样适用于 OAuth 2.0 配置。

笔记本会话配置（首选）

使用此方法时，将在与运行命令的笔记本关联的会话配置中设置帐户访问密钥。 此配置不影响附加到同一群集的其他笔记本。 spark 是笔记本中提供的 SparkSession 对象。

spark.conf.set(
  "fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn",
  "<your-storage-account-access-key>")

全局 Hadoop 配置

此方法更新与 SparkContext 对象（由所有笔记本共享）相关联的全局 Hadoop 配置。

Scala

sc.hadoopConfiguration.set(
  "fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn",
  "<your-storage-account-access-key>")

Python

hadoopConfiguration 并非在所有版本的 PySpark 中都公开。 尽管下面的命令依赖于某些 Spark 内部组件，但它应该适用于所有 PySpark 版本，将来不太可能停用或更改：

sc._jsc.hadoopConfiguration().set(
  "fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn",
  "<your-storage-account-access-key>")

Azure Synapse 到 Azure 存储帐户

在加载和卸载临时数据的过程中，Azure Synapse 还会连接到存储帐户。

如果你为存储帐户设置了帐户密钥和机密，则可以将 forwardSparkAzureStorageCredentials 设置为 true，这样 Azure Synapse 连接器就会自动发现笔记本会话配置或全局 Hadoop 配置中设置的帐户访问密钥，并通过创建临时的forwardSparkAzureStorageCredentials将存储帐户访问密钥转发到连接的 Azure Synapse 实例。

或者，如果你使用 ADLS Gen2 和 OAuth 2.0 身份验证，或将 Azure Synapse 实例配置为具有一个托管服务标识（通常与 VNet + 服务终结点设置配合使用），则必须将 useAzureMSI 设置为 true。 在这种情况下，连接器会为数据库范围的凭据指定 IDENTITY = 'Managed Service Identity'，并且不指定 SECRET。

流式处理支持

Azure Synapse 连接器为 Azure Synapse 提供了高效且可缩放的结构化流式写入支持，它通过批量写入提供一致的用户体验，并使用 PolyBase 或 COPY 在 Azure Databricks 群集与 Azure Synapse 实例之间进行大型数据传输。 与批量写入类似，流式处理主要用于 ETL，其延迟较高，因此在某些情况下可能不适合实时数据处理。

容错语义

默认情况下，Azure Synapse 流式处理提供端到端“恰好一次”保证，可确保将数据写入 Azure Synapse 表，方法是：将 DBFS 中的检查点位置、Azure Synapse 中的检查点表以及锁定机制组合使用，从而可靠地跟踪查询进度，以确保流式处理可以应对任何类型的故障、重试和查询重启。 也可为 Azure Synapse 流式处理选择限制较少的“至少一次”语义，方法是将 spark.databricks.sqldw.streaming.exactlyOnce.enabled 选项设置为 false，这样，如果在连接到 Azure Synapse 时出现间歇性故障，或者查询意外终止，则会进行数据复制。

用法（批处理）

可以在 Scala、Python、SQL 和 R 笔记本中通过数据源 API 使用此连接器。

Scala

// Otherwise, set up the Blob storage account access key in the notebook session conf.
spark.conf.set(
  "fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn",
  "<your-storage-account-access-key>")

// Get some data from an Azure Synapse table.
val df: DataFrame = spark.read
  .format("com.databricks.spark.sqldw")
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>")
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>")
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true")
  .option("dbTable", "<your-table-name>")
  .load()

// Load data from an Azure Synapse query.
val df: DataFrame = spark.read
  .format("com.databricks.spark.sqldw")
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>")
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>")
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true")
  .option("query", "select x, count(*) as cnt from table group by x")
  .load()

// Apply some transformations to the data, then use the
// Data Source API to write the data back to another table in Azure Synapse.
df.write
  .format("com.databricks.spark.sqldw")
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>")
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true")
  .option("dbTable", "<your-table-name>")
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>")
  .save()

Python

# Otherwise, set up the Blob storage account access key in the notebook session conf.
spark.conf.set(
  "fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn",
  "<your-storage-account-access-key>")

# Get some data from an Azure Synapse table.
df = spark.read \
  .format("com.databricks.spark.sqldw") \
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>") \
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>") \
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true") \
  .option("dbTable", "<your-table-name>") \
  .load()

# Load data from an Azure Synapse query.
df = spark.read \
  .format("com.databricks.spark.sqldw") \
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>") \
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>") \
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true") \
  .option("query", "select x, count(*) as cnt from table group by x") \
  .load()

# Apply some transformations to the data, then use the
# Data Source API to write the data back to another table in Azure Synapse.
df.write \
  .format("com.databricks.spark.sqldw") \
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>") \
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true") \
  .option("dbTable", "<your-table-name>") \
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>") \
  .save()

SQL

-- Otherwise, set up the Blob storage account access key in the notebook session conf.
SET fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn=<your-storage-account-access-key>;

-- Read data using SQL.
CREATE TABLE example_table_in_spark_read
USING com.databricks.spark.sqldw
OPTIONS (
  url 'jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>',
  forwardSparkAzureStorageCredentials 'true',
  dbTable '<your-table-name>',
  tempDir 'abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>'
);

-- Write data using SQL.
-- Create a new table, throwing an error if a table with the same name already exists:
CREATE TABLE example_table_in_spark_write
USING com.databricks.spark.sqldw
OPTIONS (
  url 'jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>',
  forwardSparkAzureStorageCredentials 'true',
  dbTable '<your-table-name>',
  tempDir 'abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>'
)
AS SELECT * FROM table_to_save_in_spark;

R

# Load SparkR
library(SparkR)

# Otherwise, set up the Blob storage account access key in the notebook session conf.
conf <- sparkR.callJMethod(sparkR.session(), "conf")
sparkR.callJMethod(conf, "set", "fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn", "<your-storage-account-access-key>")

# Get some data from an Azure Synapse table.
df <- read.df(
   source = "com.databricks.spark.sqldw",
   url = "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>",
   forward_spark_azure_storage_credentials = "true",
   dbTable = "<your-table-name>",
   tempDir = "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>")

# Load data from an Azure Synapse query.
df <- read.df(
   source = "com.databricks.spark.sqldw",
   url = "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>",
   forward_spark_azure_storage_credentials = "true",
   query = "select x, count(*) as cnt from table group by x",
   tempDir = "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>")

# Apply some transformations to the data, then use the
# Data Source API to write the data back to another table in Azure Synapse.
write.df(
  df,
  source = "com.databricks.spark.sqldw",
  url = "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>",
  forward_spark_azure_storage_credentials = "true",
  dbTable = "<your-table-name>",
  tempDir = "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>")

用法（流式处理）

可以在 Scala 和 Python 笔记本中使用结构化流式处理来写入数据。

Scala

// Set up the Blob storage account access key in the notebook session conf.
spark.conf.set(
  "fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn",
  "<your-storage-account-access-key>")

// Prepare streaming source; this could be Kafka or a simple rate stream.
val df: DataFrame = spark.readStream
  .format("rate")
  .option("rowsPerSecond", "100000")
  .option("numPartitions", "16")
  .load()

// Apply some transformations to the data then use
// Structured Streaming API to continuously write the data to a table in Azure Synapse.
df.writeStream
  .format("com.databricks.spark.sqldw")
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>")
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>")
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true")
  .option("dbTable", "<your-table-name>")
  .option("checkpointLocation", "/tmp_checkpoint_location")
  .start()

Python

# Set up the Blob storage account access key in the notebook session conf.
spark.conf.set(
  "fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn",
  "<your-storage-account-access-key>")

# Prepare streaming source; this could be Kafka or a simple rate stream.
df = spark.readStream \
  .format("rate") \
  .option("rowsPerSecond", "100000") \
  .option("numPartitions", "16") \
  .load()

# Apply some transformations to the data then use
# Structured Streaming API to continuously write the data to a table in Azure Synapse.
df.writeStream \
  .format("com.databricks.spark.sqldw") \
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>") \
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>") \
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true") \
  .option("dbTable", "<your-table-name>") \
  .option("checkpointLocation", "/tmp_checkpoint_location") \
  .start()

配置

此部分介绍如何配置连接器的写入语义、所需权限和其他配置参数。

本节内容：

• 批量写入支持的保存模式
• 流式写入支持的输出模式
• 写入语义
• PolyBase 所需的 Azure Synapse 权限
• COPY 语句所需的 Azure Synapse 权限
• 参数
• 将查询下推到 Azure Synapse 中
• 临时数据管理
• 临时对象管理
• 流式处理检查点表管理

批量写入支持的保存模式

Azure Synapse 连接器支持 ErrorIfExists、Ignore、Append 和 Overwrite 保存模式，默认模式为 ErrorIfExists。 有关 Apache Spark 中支持的保存模式的详细信息，请参阅有关保存模式的 Spark SQL 文档。

流式写入支持的输出模式

Azure Synapse 连接器支持用于记录追加和聚合的 Append 和 Complete 输出模式。 有关输出模式和兼容性矩阵的更多详细信息，请参阅结构化流式处理指南。

写入语义

除 PolyBase 外，Azure Synapse 连接器还支持 COPY 语句。 COPY 语句提供了一种更方便的方式将数据加载到 Azure Synapse 中，而无需创建外部表，加载数据所需的权限更少，并提高了将数据引入 Azure Synapse 的性能。

默认情况下，连接器会自动发现最佳写入语义（当面向 Azure Synapse Gen2 实例时为 COPY，否则为 PolyBase）。 还可以使用以下配置指定写入语义：

Scala

// Configure the write semantics for Azure Synapse connector in the notebook session conf.
spark.conf.set("spark.databricks.sqldw.writeSemantics", "<write-semantics>")

Python

# Configure the write semantics for Azure Synapse connector in the notebook session conf.
spark.conf.set("spark.databricks.sqldw.writeSemantics", "<write-semantics>")

SQL

-- Configure the write semantics for Azure Synapse connector in the notebook session conf.
SET spark.databricks.sqldw.writeSemantics=<write-semantics>;

R

# Load SparkR
library(SparkR)

# Configure the write semantics for Azure Synapse connector in the notebook session conf.
conf <- sparkR.callJMethod(sparkR.session(), "conf")
sparkR.callJMethod(conf, "set", "spark.databricks.sqldw.writeSemantics", "<write-semantics>")

其中，<write-semantics> 是 polybase（使用 PolyBase）或 copy（使用 COPY 语句）。

PolyBase 所需的 Azure Synapse 权限

使用 PolyBase 时，Azure Synapse 连接器要求 JDBC 连接用户有权在连接的 Azure Synapse 实例中运行以下命令：

• CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL
• CREATE EXTERNAL DATA SOURCE
• CREATE EXTERNAL FILE FORMAT
• 创建外部表

连接器要求已存在一个用于指定的 Azure Synapse 实例的数据库主密钥，这是第一个命令的先决条件。 如果未满足该先决条件，可以使用 CREATE MASTER KEY 命令创建一个密钥。

此外，若要读取通过 dbTable 设置的 Azure Synapse 表或在 query 中引用的表，JDBC 用户必须有权访问所需的 Azure Synapse 表。 若要将数据写回到通过 dbTable 设置的 Azure Synapse 表，JDBC 用户必须有权将数据写入此 Azure Synapse 表。

下表汇总了通过 PolyBase 执行的所有操作的所需权限：

操作	权限	使用外部数据源时的权限
批量写入	CONTROL	请参阅批量写入
流式写入	CONTROL	请参阅流式写入
读取	CONTROL	请参阅读取

具有外部数据源选项的 PolyBase 所需的 Azure Synapse 权限

可以将 PolyBase 用于预先预配的外部数据源。 有关详细信息，请参阅externalDataSource中的 externalDataSource 参数。

若要将 PolyBase 用于预先预配的外部数据源，Azure Synapse 连接器要求 JDBC 连接用户有权在连接的 Azure Synapse 实例中运行以下命令：

• CREATE EXTERNAL FILE FORMAT
• 创建外部表

若要创建外部数据源，应首先创建数据库作用域凭据。 以下链接介绍了如何为服务主体创建作用域凭据，以及如何为 ABFS 位置创建外部数据源：

• CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL
• CREATE EXTERNAL DATA SOURCE

下表总结了具有外部数据源选项的 PolyBase 写入操作的权限：

操作	权限（插入到现有表中）	权限（插入到新表中）
批量写入	ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS INSERT CREATE TABLE ALTER ANY SCHEMA ALTER ANY EXTERNAL DATA SOURCE ALTER ANY EXTERNAL FILE FORMAT	ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS INSERT CREATE TABLE ALTER ANY SCHEMA ALTER ANY EXTERNAL DATA SOURCE ALTER ANY EXTERNAL FILE FORMAT
流式写入	ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS INSERT CREATE TABLE ALTER ANY SCHEMA ALTER ANY EXTERNAL DATA SOURCE ALTER ANY EXTERNAL FILE FORMAT	ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS INSERT CREATE TABLE ALTER ANY SCHEMA ALTER ANY EXTERNAL DATA SOURCE ALTER ANY EXTERNAL FILE FORMAT

下表总结了具有外部数据源选项的 PolyBase 读取操作的权限：

操作	权限
读取	CREATE TABLE ALTER ANY SCHEMA ALTER ANY EXTERNAL DATA SOURCE ALTER ANY EXTERNAL FILE FORMAT

可以在 Scala、Python、SQL 和 R 笔记本中通过数据源 API 使用此连接器进行读取。

Scala

// Get some data from an Azure Synapse table.
val df: DataFrame = spark.read
  .format("com.databricks.spark.sqldw")
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>")
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>")
  .option("externalDataSource", "<your-pre-provisioned-data-source>")
  .option("dbTable", "<your-table-name>")
  .load()

Python

# Get some data from an Azure Synapse table.
df = spark.read \
  .format("com.databricks.spark.sqldw") \
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>") \
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>") \
  .option("externalDataSource", "<your-pre-provisioned-data-source>") \
  .option("dbTable", "<your-table-name>") \
  .load()

SQL

-- Read data using SQL.
CREATE TABLE example_table_in_spark_read
USING com.databricks.spark.sqldw
OPTIONS (
  url 'jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>',
  forwardSparkAzureStorageCredentials 'true',
  dbTable '<your-table-name>',
  tempDir 'abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>',
  externalDataSource '<your-pre-provisioned-data-source>'
);

R

# Get some data from an Azure Synapse table.
df <- read.df(
   source = "com.databricks.spark.sqldw",
   url = "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>",
   forward_spark_azure_storage_credentials = "true",
   dbTable = "<your-table-name>",
   tempDir = "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>"
   externalDataSource = "<your-pre-provisioned-data-source>")

COPY 语句所需的 Azure Synapse 权限

使用 COPY 语句时，Azure Synapse 连接器要求 JDBC 连接用户有权在连接的 Azure Synapse 实例中运行以下命令：

• COPY INTO

如果目标表不存在于 Azure Synapse 中，则需要运行以下命令以及上述命令的权限：

• CREATE TABLE

下表汇总了通过 COPY 进行批量写入和流式写入的权限：

操作	权限（插入到现有表中）	权限（插入到新表中）
批量写入	ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS INSERT	ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS INSERT CREATE TABLE ALTER ON SCHEMA :: dbo
流式写入	ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS INSERT	ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS INSERT CREATE TABLE ALTER ON SCHEMA :: dbo

parameters

Spark SQL 中提供的参数映射或 OPTIONS 支持以下设置：

参数	必须	默认	说明
dbTable	是，除非指定了 query	无默认值	要在 Azure Synapse 中创建或读取的表。 将数据保存回 Azure Synapse 时，此参数是必需的。 你还可以使用 {SCHEMA NAME}.{TABLE NAME} 来访问采用给定架构的表。 如果未提供架构名称，则会使用与 JDBC 用户关联的默认架构。 先前支持的 dbtable 变体已弃用，在将来的版本中会被忽略。 请改用“混合大小写”名称。
query	是，除非指定了 dbTable	无默认值	要从 Azure Synapse 中进行读取的查询。 对于在查询中引用的表，你还可以使用 {SCHEMA NAME}.{TABLE NAME} 来访问采用给定架构的表。 如果未提供架构名称，则会使用与 JDBC 用户关联的默认架构。
user	否	无默认值	Azure Synapse 用户名。 必须与 password 选项一起使用。 使用它的前提是未在 URL 中传递用户和密码。 同时传递这两项会导致错误。
password	否	无默认值	Azure Synapse 密码。 必须与 user 选项一起使用。 使用它的前提是未在 URL 中传递用户和密码。 同时传递这两项会导致错误。
url	是	无默认值	一个 JDBC URL，其中的 sqlserver 设置为子协议。 建议使用 Azure 门户提供的连接字符串。 设置 强烈建议使用 encrypt=true，因为它允许对 JDBC 连接进行 SSL 加密。 如果单独设置了 user 和 password，则不需要在 URL 中包含它们。
jdbcDriver	否	取决于 JDBC URL 的子协议	要使用的 JDBC 驱动程序的类名。 此类必须位于类路径中。 在大多数情况下无需指定此选项，因为相应的驱动程序类名会由 JDBC URL 的子协议自动确定。 先前支持的 jdbc_driver 变体已弃用，在将来的版本中会被忽略。 请改用“混合大小写”名称。
tempDir	是	无默认值	一个 abfss URI。 建议将专用 Blob 存储容器用于 Azure Synapse。 先前支持的 tempdir 变体已弃用，在将来的版本中会被忽略。 请改用“混合大小写”名称。
tempFormat	否	PARQUET	将数据写入 Azure Synapse 时用来将临时文件保存到 blob 存储中的格式。 默认为 PARQUET；目前不允许其他值。
tempCompression	否	SNAPPY	由 Spark 和 Azure Synapse 用来进行临时编码/解码的压缩算法。 目前支持的值为 UNCOMPRESSED、SNAPPY 和 GZIP。
forwardSparkAzureStorageCredentials	否	false	如果此项为 true，库会自动发现 Spark 用来连接到 Blob 存储容器的凭据，并会通过 JDBC 将这些凭据转发到 Azure Synapse。 这些凭据作为 JDBC 查询的一部分发送。 因此，在使用此选项时，强烈建议你启用对 JDBC 连接进行 SSL 加密的功能。 Azure Synapse 连接器的当前版本要求将 forwardSparkAzureStorageCredentials、enableServicePrincipalAuth 或 useAzureMSI 中的（恰好）一个显式设置为 true。 先前支持的 forward_spark_azure_storage_credentials 变体已弃用，在将来的版本中会被忽略。 请改用“混合大小写”名称。
useAzureMSI	否	false	如果此项为 true，则库会为它创建的数据库范围凭据指定 IDENTITY = 'Managed Service Identity' 并且不指定 SECRET。 Azure Synapse 连接器的当前版本要求将 forwardSparkAzureStorageCredentials、enableServicePrincipalAuth 或 useAzureMSI 中的（恰好）一个显式设置为 true。
enableServicePrincipalAuth	否	false	如果为 true，则库将使用提供的服务主体凭据通过 JDBC 连接到 Azure 存储帐户和 Azure Synapse Analytics。 Azure Synapse 连接器的当前版本要求将 forwardSparkAzureStorageCredentials、enableServicePrincipalAuth 或 useAzureMSI 中的（恰好）一个显式设置为 true。
tableOptions	否	CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX、DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN	一个用于指定表选项的字符串。创建通过 dbTable 设置的 Azure Synapse 表时需要使用这些选项。 此字符串会以文本形式传递到针对 Azure Synapse 发出的 CREATE TABLE SQL 语句的 WITH 子句。 先前支持的 table_options 变体已弃用，在将来的版本中会被忽略。 请改用“混合大小写”名称。
preActions	否	无默认值（空字符串）	在将数据写入 Azure Synapse 实例之前要在 Azure Synapse 中执行的 SQL 命令的列表，其中各命令之间以 ; 分隔。 这些 SQL 命令必须是 Azure Synapse 接受的有效命令。 如果这些命令中的任何一个失败，系统会将其视为错误，并且不会执行写入操作。
postActions	否	无默认值（空字符串）	在连接器成功将数据写入 Azure Synapse 实例后要在 Azure Synapse 中执行的 SQL 命令的列表，其中各命令之间以 ; 分隔。 这些 SQL 命令必须是 Azure Synapse 接受的有效命令。 如果这些命令中的任何一个失败，系统会将其视为错误，并且，当数据成功写入 Azure Synapse 实例后，会出现异常。
maxStrLength	否	256	Spark 中的 StringType 会映射到 Azure Synapse 中的 NVARCHAR(maxStrLength) 类型。 你可以使用 maxStrLength 为所有 NVARCHAR(maxStrLength) 类型列设置字符串长度，这些列位于 Azure Synapse 内名为 dbTable 的表中。 先前支持的 maxstrlength 变体已弃用，在将来的版本中会被忽略。 请改用“混合大小写”名称。
checkpointLocation	是	无默认值	DBFS 上的位置，可供结构化流式处理用来写入元数据和检查点信息。 请参阅结构化流式处理编程指南中的 Recovering from Failures with Checkpointing（使用检查点功能从故障中恢复）。
numStreamingTempDirsToKeep	否	0	指示要保留多少（最新的）临时目录，以便定期清理流式处理中的微型批。 如果将此项设置为 0，则系统会在微型批提交后立即触发目录删除操作；如果将此项设置为其他值，则系统会保留所设定数量的最新微型批并删除其余目录。 使用 -1 可禁用定期清理。
applicationName	否	Databricks-User-Query	每个查询的连接的标记。 如果未指定此项，或者值为空字符串，则会将标记的默认值添加到 JDBC URL。 默认值可防止 Azure DB 监视工具针对查询引发虚假 SQL 注入警报。
maxbinlength	否	无默认值	控制 BinaryType 列的列长度。 此参数会转换为 VARBINARY(maxbinlength)。
identityInsert	否	false	设置为 true 将启用 IDENTITY_INSERT 模式，该模式将数据帧提供的值插入 Azure Synapse 表的标识列中。 请参阅将值显式插入到 IDENTITY 列。
externalDataSource	否	无默认值	预先预配的外部数据源，用于从 Azure Synapse 读取数据。 外部数据源只能与 PolyBase 一起使用，并删除 CONTROL 权限要求，因为连接器不需要创建作用域凭据和外部数据源来加载数据。 有关使用外部数据源时所需的权限的示例用法和列表，请参阅具有外部数据源选项的 PolyBase 所需的 Azure Synapse 权限。
maxErrors	否	0	在取消加载操作（PolyBase 或 COPY）之前，在读取和写入期间可拒绝的最大行数。 将忽略拒绝的行。 例如，如果 10 条记录中有 2 条出错，则只处理 8 条记录。 请参阅 CREATE EXTERNAL TABLE 中的 REJECT_VALUE 文档和 COPY 中的 MAXERRORS 文档。

将查询下推到 Azure Synapse 中

Azure Synapse 连接器实施了一组将以下运算符下推到 Azure Synapse 中的优化规则：

• Filter
• Project
• Limit

Project 和 Filter 运算符支持以下表达式：

• 大多数布尔逻辑运算符
• 比较
• 基本算术运算
• 数值和字符串强制转换

对于 Limit 运算符，仅在未指定排序的情况下才支持下推。 例如： 。

SELECT TOP(10) * FROM table（而不是 SELECT TOP(10) * FROM table ORDER BY col）。

默认启用通过 Azure Synapse 连接器构建的查询下推。 可以通过将 spark.databricks.sqldw.pushdown 设置为 false 来禁用它。

临时数据管理

Azure Synapse 连接器不会删除它在 Blob 存储容器中创建的临时文件。 因此，建议你定期删除用户提供的 tempDir 位置下的临时文件。

为了便于进行数据清理，Azure Synapse 连接器不会直接在 tempDir 下存储数据文件，而是创建如下格式的子目录：<tempDir>/<yyyy-MM-dd>/<HH-mm-ss-SSS>/<randomUUID>/。 可以通过设置定期作业（使用 Azure Databricks 的作业功能或其他功能进行设置），以递归方式删除其创建时间早于给定阈值（例如 2 天）的任何子目录（假设 Spark 作业的运行时间不能超过该阈值）。

一个更简单的替代方法是，定期删除整个容器，然后使用同一名称创建一个新容器。 这要求你将专用容器用于 Azure Synapse 连接器生成的临时数据，并且你可以找到一个时间窗口，在该窗口中，你可以保证任何涉及连接器的查询均未在运行。

临时对象管理

Azure Synapse 连接器在 Azure Databricks 群集和 Azure Synapse 实例之间自动进行数据传输。 为了从 Azure Synapse 表或查询中读取数据或将数据写入 Azure Synapse 表，Azure Synapse 连接器会创建临时对象，其中包括幕后的 DATABASE SCOPED CREDENTIAL、EXTERNAL DATA SOURCE、EXTERNAL FILE FORMAT 和 EXTERNAL TABLE。 这些对象只在相应 Spark 作业的整个持续时间内生存，此后会被自动删除。

当群集使用 Azure Synapse 连接器运行查询时，如果 Spark 驱动程序进程崩溃或被强制重启，或者群集被强制终止或重启，则可能不会删除临时对象。 为了便于识别并手动删除这些对象，Azure Synapse 连接器会使用以下格式的标记为在 Azure Synapse 实例中创建的所有中间临时对象的名称加上前缀：tmp_databricks_<yyyy_MM_dd_HH_mm_ss_SSS>_<randomUUID>_<internalObject>。

建议使用如下所示的查询定期查找泄漏的对象：

• SELECT * FROM sys.database_scoped_credentials WHERE name LIKE 'tmp_databricks_%'
• SELECT * FROM sys.external_data_sources WHERE name LIKE 'tmp_databricks_%'
• SELECT * FROM sys.external_file_formats WHERE name LIKE 'tmp_databricks_%'
• SELECT * FROM sys.external_tables WHERE name LIKE 'tmp_databricks_%'

流式处理检查点表管理

Azure Synapse 连接器不会删除在新的流式查询启动时创建的流式处理检查点表。 此行为与 DBFS 上的 checkpointLocation 一致。 因此，对于将来不会运行的查询或已删除检查点位置的查询，建议你在删除 DBFS 上的检查点位置的同时定期删除检查点表。

默认情况下，所有检查点表的名称都为 <prefix>_<query-id>，其中 <prefix> 是一个可配置前缀（默认值为 databricks_streaming_checkpoint），query_id 是删除了 _ 字符的流式查询 ID。 若要查找陈旧的或已删除的流式查询的所有检查点表，请运行以下查询：

SELECT * FROM sys.tables WHERE name LIKE 'databricks_streaming_checkpoint%'

可以通过 Spark SQL 配置选项 spark.databricks.sqldw.streaming.exactlyOnce.checkpointTableNamePrefix 来配置前缀。

常见问题 (FAQ)

我在使用 Azure Synapse 连接器时收到一个错误。 如何判断此错误是来自 Azure Synapse 还是来自 Azure Databricks？

为了帮助你调试错误，特定于 Azure Synapse 连接器的代码引发的任何异常都会包装在一个扩展 SqlDWException 特征的异常中。 异常还会进行以下区分：

• SqlDWConnectorException 表示 Azure Synapse 连接器引发的错误
• SqlDWSideException 表示连接的 Azure Synapse 实例引发的错误

如果查询失败，并出现“在会话配置或全局 Hadoop 配置中找不到访问密钥”错误，该怎么办？

此错误意味着，Azure Synapse 连接器在适用于 tempDir 中指定的存储帐户的笔记本会话配置或全局 Hadoop 配置中找不到存储帐户访问密钥。 有关如何正确配置存储帐户访问权限的示例，请参阅用法（批处理）。 如果使用 Azure Synapse 连接器创建 Spark 表，则仍然必须提供存储帐户访问凭据才能在 Spark 表中进行读取或写入操作。

能否使用共享访问签名 (SAS) 访问通过 tempDir 指定的 Blob 存储容器？

Azure Synapse 不支持使用 SAS 访问 Blob 存储。 因此，Azure Synapse 连接器不支持使用 SAS 来访问通过 tempDir 指定的 Blob 存储容器。

我通过将 Azure Synapse 连接器与dbTable选项配合使用创建了一个 Spark 表，并向此 Spark 表写入了一些数据，然后删除了此 Spark 表。 在 Azure Synapse 端创建的表是否会被删除？

否。 Azure Synapse 被视为外部数据源。 删除 Spark 表时，不会删除其名称通过 dbTable 进行设置的 Azure Synapse 表。

将数据帧写入 Azure Synapse 时，为什么需要使用 .option("dbTable", tableName).save() 而不是直接使用 .saveAsTable(tableName)？

这是因为我们想要使以下区分非常清晰：.option("dbTable", tableName) 是指数据库（即 Azure Synapse）表，而 .saveAsTable(tableName) 是指 Spark 表。 事实上，你甚至可以将二者结合在一起：df.write. ... .option("dbTable", tableNameDW).saveAsTable(tableNameSpark)，这样就会在 Azure Synapse 中创建一个名为 tableNameDW 的表，并会在 Spark 中创建一个名为 tableNameSpark 且受 Azure Synapse 表支持的外部表。