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Preset bietet moderne Business Intelligence für Ihre gesamte Organisation. Preset bietet eine leistungsstarke, einfach zu verwendende Datensuche- und Visualisierungsplattform, die von Open Source Apache Superset unterstützt wird.
Sie können Ihre Databricks-SQL-Warehouses (ehemals Databricks-SQL-Endpunkte) und Azure Databricks-Cluster mit Preset integrieren.
Herstellen einer Verbindung mit Preset über Partner Connect
Um Ihren Azure Databricks-Arbeitsbereich mithilfe von Partner Connect mit Preset zu verbinden, lesen Sie Herstellen einer Verbindung mit BI-Partnern mit Partner Connect.
Hinweis
Partner Connect unterstützt für Preset nur Databricks SQL-Warehouses. Stellen Sie manuell eine Verbindung mit Preset her, um einen Cluster in Ihrem Azure Databricks-Arbeitsbereich mit Preset zu verbinden.
Manuelles Verbinden mit Preset
In diesem Abschnitt verbinden Sie ein vorhandenes SQL-Warehouse oder einen vorhandenen Cluster in Ihrem Azure Databricks-Arbeitsbereich mit Preset.
Hinweis
Für SQL-Warehouses können Sie Partner Connect verwenden, um den Verbindungsvorgang zu vereinfachen.
Anforderungen
Bevor Sie die Integration in Preset manuell ausführen, müssen Sie folgendes haben:
Ein Cluster oder SQL-Warehouse in Ihrem Azure Databricks-Arbeitsbereich
Die Verbindungsdetails für Ihren Cluster oder Ihr SQL-Warehouse, insbesondere die Werte Server-Hostname, Port und HTTP-Pfad.
Ein persönliches Azure Databricks-Zugriffstoken oder ein Microsoft Entra ID-Token (früher Azure Active Directory). Führen Sie zum Erstellen eines persönlichen Zugriffstokens die Schritte unter Erstellen von persönlichen Zugriffstoken für Arbeitsbereichsbenutzer aus.
Hinweis
Als bewährte Methode für die Sicherheit empfiehlt Databricks, dass Sie bei der Authentifizierung mit automatisierten Tools, Systemen, Skripten und Anwendungen persönliche Zugriffstoken verwenden, die zu Dienstprinzipalen und nicht zu Benutzern des Arbeitsbereichs gehören. Informationen zum Erstellen von Token für Dienstprinzipale finden Sie unter Verwalten von Token für einen Dienstprinzipal.
Schritte zum Herstellen einer Verbindung
Gehen Sie wie folgt vor, um eine manuelle Verbindung mit Preset herzustellen:
Erstellen Sie ein neues Voreingestelltes Konto, oder melden Sie sich bei Ihrem vorhandenen voreingestellten Konto an.
Klicken Sie auf + Arbeitsbereich.
Geben Sie im Dialogfeld Neuer Arbeitsbereich hinzufügeneinen Namen für den Arbeitsbereich ein, wählen Sie den Arbeitsbereichsbereich aus, der Ihnen am nächsten ist, und klicken Sie dann auf Speichern.
Öffnen Sie den Arbeitsbereich, indem Sie auf die Arbeitsbereichskachel klicken.
Klicken Sie auf der Symbolleiste auf Katalog>Datenbanken.
Klicken Sie auf + Datenbank.
Wählen Sie im Dialogfeld Verbinden einer Datenbank in der Liste Unterstützte Datenbanken eine der folgenden Optionen aus:
- Wählen Sie für ein SQL-Warehouse die Option Databricks SQL-Warehouse aus.
- Wählen Sie für einen Cluster Databricks Interactive Cluster aus.
Geben Sie für SQLAlchemy-URI den folgenden Wert ein:
Für ein SQL-Warehouse:
databricks+pyodbc://token:{access token}@{server hostname}:{port}/{database name}Für einen Cluster:
databricks+pyhive://token:{access token}@{server hostname}:{port}/{database name}Ersetzen Sie:
-
{access token}mit dem Azure Databricks persönlichen Zugriffstokenwert<!– oder Azure Active Directory Tokenwert –> von den Anforderungen. -
{server hostname}mit dem Server-Hostname-Wert aus den Anforderungen. -
{port}mit dem Portwert aus den Anforderungen. -
{database name}durch den Namen der gewünschten Datenbank in Ihrem Azure Databricks-Arbeitsbereich.
Beispiel für ein SQL-Warehouse:
databricks+pyodbc://token:dapi...@adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net:443/defaultZum Beispiel für einen Cluster:
databricks+pyhive://token:dapi...@adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net:443/default-
Klicken Sie auf die Registerkarte Erweitert, und erweitern Sie Sonstige.
Geben Sie für Modulparameter den folgenden Wert ein:
Für ein SQL-Warehouse:
{"connect_args": {"http_path": "sql/1.0/warehouses/****", "driver_path": "/opt/simba/spark/lib/64/libsparkodbc_sb64.so"}}Für einen Cluster:
{"connect_args": {"http_path": "sql/protocolv1/o/****"}}Ersetzen Sie
sql/protocolv1/o/****durch den HTTP-Pfad-Wert aus den Anforderungen.Beispiel für ein SQL-Warehouse:
{"connect_args": {"http_path": "sql/1.0/warehouses/ab12345cd678e901", "driver_path": "/opt/simba/spark/lib/64/libsparkodbc_sb64.so"}}Zum Beispiel für einen Cluster:
{"connect_args": {"http_path": "sql/protocolv1/o/1234567890123456/1234-567890-buyer123"}}Klicken Sie auf die Registerkarte Standard, und klicken Sie dann aufVerbindung testen.
Hinweis
Informationen zur Fehlerbehebung bei Verbindungsproblemen finden Sie unter Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Datenbankverbindung für Databricks auf der Preset-Website.
Nachdem die Verbindung erfolgreich hergestellt werden konnte, klicken Sie auf Verbinden.
Weitere Ressourcen
Erkunden Sie eine oder mehrere der folgenden Ressourcen auf der Preset-Website: