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Nota:
Esta página se aplica a las versiones del controlador JDBC de Databricks por debajo de la versión 3. Para el controlador JDBC de Databricks, versión 3 y posteriores, consulte Databricks JDBC Driver.
En esta página se describe cómo configurar opciones de funcionalidad de controlador especiales y avanzadas para el controlador JDBC de Databricks.
El controlador JDBC de Databricks proporciona la siguiente configuración de funcionalidad de controlador especial y avanzada.
- Compatibilidad con consultas SQL-92 de ANSI en JDBC
- Catálogo y esquema predeterminados
- Etiquetas de consulta para el seguimiento
- Extracción de resultados de consultas grandes en JDBC
- Serialización de Arrow en JDBC
- Captura en la nube en JDBC
- Habilitar registro
Compatibilidad con consultas SQL-92 de ANSI en JDBC
Los controladores JDBC de Spark heredados aceptan consultas SQL en el dialecto ANSI SQL-92 y los traducen a Databricks SQL antes de enviarlos al servidor.
Si la aplicación genera Databricks SQL directamente o usa sintaxis no ANSI SQL-92 específica de Azure Databricks, establezca UseNativeQuery=1 en la configuración de conexión. Esta configuración pasa consultas SQL textuales a Azure Databricks sin traducción.
Catálogo y esquema predeterminados
Para especificar el catálogo y el esquema predeterminados, agregue ConnCatalog=<catalog-name>;ConnSchema=<schema-name> a la dirección URL de conexión JDBC.
Etiquetas de consulta para el seguimiento
Importante
** Esta característica está disponible en versión preliminar privada. Para solicitar acceso, póngase en contacto con el equipo de su cuenta.
Adjunte etiquetas clave-valor a las consultas SQL con fines de seguimiento y análisis. Las etiquetas de consulta aparecen en la system.query.history tabla para la identificación y el análisis de consultas.
Para agregar etiquetas de consulta a la conexión, incluya el parámetro ssp_query_tags en la URL de conexión JDBC.
jdbc:databricks://<server-hostname>:443;httpPath=<http-path>;ssp_query_tags=key1:value1,key2:value2
Defina etiquetas de consulta como pares clave-valor separados por comas, donde cada clave y valor están separados por dos puntos. Por ejemplo: key1:value1,key2:value2.
Extracción de resultados de consultas grandes en JDBC
Para lograr el mejor rendimiento al extraer resultados de consultas grandes, use la última versión del controlador JDBC, que incluye las siguientes optimizaciones.
Serialización de Arrow en JDBC
La versión 2.6.16 del controlador JDBC y versiones posteriores admiten un formato de serialización de resultados de consulta optimizado que usa Apache Arrow.
Cloud Fetch en JDBC
La versión 2.6.19 del controlador JDBC y versiones posteriores admite Cloud Fetch, una funcionalidad que captura los resultados de la consulta a través del almacenamiento en la nube configurado en la implementación de Azure Databricks.
Al ejecutar una consulta, Azure Databricks carga los resultados en una ubicación de almacenamiento de DBFS interna como archivos serializados con flecha de hasta 20 MB. Una vez completada la consulta, el controlador envía solicitudes de captura y Azure Databricks devuelve firmas de acceso compartido a los archivos cargados. A continuación, el controlador usa estas direcciones URL para descargar los resultados directamente desde DBFS.
Cloud Fetch solo se aplica a los resultados de la consulta de más de 1 MB. El controlador recupera resultados más pequeños directamente de Azure Databricks.
Azure Databricks realiza la recolección de basura de los archivos acumulados automáticamente, marcándolos para su eliminación después de 24 horas y eliminándolos permanentemente tras 24 horas adicionales.
Para más información sobre la arquitectura de Cloud Fetch, vea Cómo logramos la conectividad de ancho de banda alto con las herramientas de BI.
Habilitar registro
Para habilitar el registro en el controlador JDBC, establezca la LogLevel propiedad en un valor entre 1 (solo eventos graves) y 6 (toda la actividad del controlador). Establezca la LogPath propiedad en la ruta de acceso completa de la carpeta donde desea guardar los archivos de registro.
Para obtener más información, consulte Configuración del registro en la Guía del controlador JDBC de Databricks.