本文介绍如何设置 Azure Databricks Lakehouse Federation,以便对不受 Azure Databricks 管理的 SQL Server 数据运行联合查询。 若要详细了解 Lakehouse Federation,请参阅“什么是 Lakehouse Federation?”。
若要使用 Lakehouse Federation 连接到 SQL Server 数据库,必须在 Azure Databricks Unity Catalog 元存储中创建以下内容:
- 与 SQL Server 数据库的连接。
- 用于镜像 Unity Catalog 中的 SQL Server 数据库的外部目录,可让你使用 Unity Catalog 查询语法和数据治理工具来管理 Azure Databricks 用户对数据库的访问。
Lakehouse Federation 支持 SQL Server、Azure SQL 数据库和 Azure SQL 托管实例。
工作区要求:
- 已为 Unity Catalog 启用工作区。
计算要求:
- 涵盖计算资源到目标数据库系统的网络连接。 请参阅 Lakehouse Federation 网络建议。
- Azure Databricks 计算必须使用 Databricks Runtime 13.3 LTS 或更高版本和共享或单用户访问模式。
- SQL 仓库必须是专业版,并且必须使用 2023.40 或更高版本。
所需的权限:
- 若要创建连接,你必须是元存储管理员或对附加到工作区的 Unity Catalog 元存储具有
CREATE CONNECTION
权限的用户。 - 若要创建外部目录,必须对元存储具有
CREATE CATALOG
权限,并且是连接的所有者或对连接具有CREATE FOREIGN CATALOG
特权。
后面每个基于任务的部分都指定了其他权限要求。
- 如果你打算使用 OAuth 进行身份验证,请在适用于 Azure Databricks 的 Microsoft Entra ID 中注册应用。 有关详细信息,请参阅以下部分。
如果你要使用 OAuth 进行身份验证,请在创建 SQL Server 连接之前执行此步骤。 要改用用户名和密码进行身份验证,请跳过本部分。
- 登录到 Azure 门户。
- 在左侧导航栏中,单击“Microsoft Entra ID”。
- 单击“应用注册”。
- 单击“新建注册”。 输入新应用的名称,并将重定向 URI 设置为
https://<workspace-url>/login/oauth/azure.html
。 - 单击“注册”。
- 在“Essentials”框中,复制并存储“应用程序(客户端) ID”。 你将使用此值来配置应用程序。
- 单击“证书和机密”。
- 在“客户端密码”选项卡上,单击“新建客户端密码” 。
- 输入机密说明和过期时间(默认设置为 180 天)。
- 单击“添加” 。
- 复制客户端密码的生成值。
- 单击“API 权限”。
- 单击“添加权限”。
- 选择“Azure SQL 数据库”,然后单击“委托权限”下的“user_impersonation”。
- 单击“添加权限”。
连接指定用于访问外部数据库系统的路径和凭据。 若要创建连接,可以使用目录资源管理器,或者使用 Azure Databricks 笔记本或 Databricks SQL 查询编辑器中的 CREATE CONNECTION
SQL 命令。
注意
你还可以使用 Databricks REST API 或 Databricks CLI 来创建连接。 请参阅 POST /api/2.1/unity-catalog/connections 和 Unity Catalog 命令。
所需的权限:具有 CREATE CONNECTION
特权的元存储管理员或用户。
在 Azure Databricks 工作区中,单击
“目录”。
在“目录”窗格顶部,单击
“添加”图标,然后从菜单中选择“添加连接”。
也可在“快速访问”页中单击“外部数据”按钮,转到“连接”选项卡,然后单击“创建连接”。
输入用户友好的连接名称。
选择 SQL Server 的“连接类型”。
为“身份验证类型”选择“OAuth”或“用户名和密码”。
根据身份验证方法,为 SQL Server 实例输入以下连接属性:
- 主机:你的 SQL Server。
- (基本身份验证)端口
- (基本身份验证)trustServerCertificate:默认为
false
。 设置为true
时,传输层使用 SSL 加密通道并绕过证书链来验证信任。 除非有绕过信任验证的具体需求,否则请将此设置保留为默认值。 - (基本身份验证)用户
- (基本身份验证)密码
- (OAuth) 授权终结点:你的 Azure Entra 授权终结点,采用
https://login.chinacloudapi.cn/<tenant-id>/oauth2/v2.0/authorize
格式。 - (OAuth) 创建的应用的“客户端 ID”值。
- (OAuth) 创建的客户端机密的“客户端机密”值。
- (OAuth) 客户端范围:按原样输入以下值:
https://database.chinacloudapi.cn/.default offline_access
。 - (OAuth) 系统会提示您登录,以使用 Azure Entra ID 登录。 输入 Azure 用户名和密码。 重定向到连接创建页面后,授权代码被填充到 UI 中。
(可选)从“应用程序意向”下拉菜单中选择一个选项(默认:
Read write
)。(可选)单击“测试连接”以确认它是否正常工作。
(可选)添加注释。
单击“创建”。
注意
(OAuth) 必须可从 Azure Databricks 控制平面 IP 访问 Azure Entra ID OAuth 终结点。 请参阅 Azure Databricks 区域。
在笔记本或 Databricks SQL 查询编辑器中运行以下命令。
CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE sqlserver
OPTIONS (
host '<hostname>',
port '<port>',
user '<user>',
password '<password>'
);
建议对凭据等敏感值使用 Azure Databricks 机密而不是纯文本字符串。 例如:
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>')
)
有关设置机密的详细信息,请参阅机密管理。
外部目录镜像外部数据系统中的数据库,以便可以使用 Azure Databricks 和 Unity Catalog 查询和管理对该数据库中数据的访问。 若要创建外部目录,请使用与已定义的数据源的连接。
要创建外部目录,可以使用目录资源管理器,或在 Azure Databricks 笔记本或 SQL 查询编辑器中使用 CREATE FOREIGN CATALOG
SQL 命令。
注意
你还可以使用 Databricks REST API 或 Databricks CLI 来创建目录。 请参阅 POST /api/2.1/unity-catalog/catalogs 和 Unity Catalog 命令。
所需的权限:对元存储具有 CREATE CATALOG
权限,并且具有连接的所有权或对连接具有 CREATE FOREIGN CATALOG
权限。
在 Azure Databricks 工作区中,单击
“目录”以打开目录资源管理器。
在“目录”窗格顶部,单击
“添加”图标,然后从菜单中选择“添加目录”。
也可在“快速访问”页中单击“目录”按钮,然后单击“创建目录”按钮。
按照创建目录中的说明创建外部目录。
在笔记本或 SQL 查询编辑器中运行以下 SQL 命令。 括号中的项是可选的。 替换占位符值替:
<catalog-name>
:Azure Databricks 中目录的名称。<connection-name>
:指定数据源、路径和访问凭据的连接对象。<database-name>
:要在 Azure Databricks 中镜像为目录的数据库的名称。
CREATE FOREIGN CATALOG [IF NOT EXISTS] <catalog-name> USING CONNECTION <connection-name>
OPTIONS (database '<database-name>');
所有计算均支持以下下推:
- 筛选器
- 投影
- 限制
- 函数:部分,仅适用于筛选器表达式。 (字符串函数、数学函数、数据、时间和时间戳函数以及其他杂项函数,例如 Alias、Cast、SortOrder)
Databricks Runtime 13.3 LTS 及更高版本和 SQL 仓库计算支持下列下推:
- 聚合
- 以下布尔运算符:=、<、<=、>、>=、<=>
- 以下数学函数(在禁用了 ANSI 时不受支持):+、-、*、%、/
- 以下各类运算符:^、|、~
- 排序,与限制一起使用时
不支持以下下推:
- 联接
- Windows 函数
从 SQL Server 读取到 Spark 时,数据类型映射如下所示:
SQL Server 类型 | Spark 类型 |
---|---|
bigint(无符号)、decimal、money、numeric、smallmoney | DecimalType |
smallint、tinyint | ShortType |
int | IntegerType |
bigint(如果有符号) | LongType |
real | FloatType |
float | DoubleType |
char、nchar、uniqueidentifier | CharType |
nvarchar、varchar | VarcharType |
text、xml | StringType |
binary、geography、geometry、image、timestamp、udt、varbinary | BinaryType |
bit | BooleanType |
date | DateType |
datetime、datetime、smalldatetime、time | TimestampType/TimestampNTZType |
*从 SQL Server 读取时,如果为 preferTimestampNTZ = false
(默认),则 SQL Server datetimes
将映射到 Spark TimestampType
。 如果为 preferTimestampNTZ = true
,则 SQL Server datetimes
将映射到 TimestampNTZType
。