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使用 Azure Databricks 查询 SQL Server

  • 2025/03/17

本文介绍如何将 Azure Databricks 连接到 Microsoft SQL Server 以读取和写入数据。

重要

本文所述的配置为试验性配置。 试验性功能按原样提供，Databricks 不会通过客户技术支持为它提供支持。 为了获得完整的查询联合支持，应改为使用 Lakehouse 联合身份验证，这使 Azure Databricks 用户能够利用 Unity Catalog 语法和数据治理工具。

配置与 SQL Server 的连接

在 Databricks Runtime 11.3 LTS 及更高版本中，可以使用 sqlserver 关键字通过随附的驱动程序连接到 SQL Server。 使用数据帧时，请使用以下语法：

Python

remote_table = (spark.read
  .format("sqlserver")
  .option("host", "hostName")
  .option("port", "port") # optional, can use default port 1433 if omitted
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .option("database", "databaseName")
  .option("dbtable", "schemaName.tableName") # (if schemaName not provided, default to "dbo")
  .load()
)

Scala

val remote_table = spark.read
  .format("sqlserver")
  .option("host", "hostName")
  .option("port", "port") // optional, can use default port 1433 if omitted
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .option("database", "databaseName")
  .option("dbtable", "schemaName.tableName") // (if schemaName not provided, default to "dbo")
  .load()

使用 SQL 时，请在 USING 子句中指定 sqlserver 并在创建表时传递选项，如以下示例所示：

DROP TABLE IF EXISTS sqlserver_table;
CREATE TABLE sqlserver_table
USING sqlserver
OPTIONS (
  dbtable '<schema-name.table-name>',
  host '<host-name>',
  port '1433',
  database '<database-name>',
  user '<username>',
  password '<password>'
);

使用旧版 JDBC 驱动程序

在 Databricks Runtime 10.4 LTS 及更低版本中，必须使用 JDBC 设置来指定驱动程序和配置。 以下示例使用 SQL Server 的 JDBC 驱动程序对其进行查询。 有关读取、写入、配置并行度和查询下推的更多详细信息，请参阅使用 JDBC 的查询数据库。

Python

driver = "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"

database_host = "<database-host-url>"
database_port = "1433" # update if you use a non-default port
database_name = "<database-name>"
table = "<table-name>"
user = "<username>"
password = "<password>"

url = f"jdbc:sqlserver://{database_host}:{database_port};database={database_name}"

remote_table = (spark.read
  .format("jdbc")
  .option("driver", driver)
  .option("url", url)
  .option("dbtable", table)
  .option("user", user)
  .option("password", password)
  .load()
)

Scala

val driver = "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"

val database_host = "<database-host-url>"
val database_port = "1433" // update if you use a non-default port
val database_name = "<database-name>"
val table = "<table-name>"
val user = "<username>"
val password = "<password>"

val url = s"jdbc:sqlserver://{database_host}:{database_port};database={database_name}"

val remote_table = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("driver", driver)
  .option("url", url)
  .option("dbtable", table)
  .option("user", user)
  .option("password", password)
  .load()