Conectarse a sistemas externos
Azure Databricks proporciona integraciones compiladas a muchos sistemas de datos nativos de la nube, así como compatibilidad extensible con JDBC para conectarse a otros sistemas de datos.
Los conectores documentados en esta sección se centran principalmente en configurar una conexión a una sola tabla en el sistema de datos externo. También puede usar algunos de estos controladores para escribir datos en sistemas externos.
En el caso de las conexiones de datos de solo lectura, Databricks recomienda usar la federación de Lakehouse, lo que permite sincronizar bases de datos completas con Azure Databricks desde sistemas externos y se rige por Unity Catalog. Consulte ¿Qué es la Federación Lakehouse?
Partner Connect también proporciona integraciones a muchos sistemas de datos empresariales populares. Muchas soluciones de Partner Connect no solo se conectan a orígenes de datos, sino que también facilitan ETL para mantener los datos en su instancia de Lakehouse frescos. Consulte ¿Qué es Databricks Partner Connect?
¿Qué orígenes de datos se conectan a Azure Databricks con JDBC?
Puede usar JDBC para conectarse con numerosos orígenes de datos. Databricks Runtime incluye controladores para varias bases de datos de JDBC, pero es posible que tenga que instalar un controlador o una versión de controlador diferente para conectarse a una base de datos de su preferencia. Entre las bases de datos admitidas se incluyen las siguientes:
- Consulta de PostgreSQL con Azure Databricks
- Consulta de MySQL con Azure Databricks
- Consulta de MariaDB con Azure Databricks
- Consulta de SQL Server con Azure Databricks
- Uso del conector de Databricks para conectarse a otra área de trabajo de Databricks
¿Con qué servicios de datos se integra Azure Databricks?
Los siguientes servicios de datos requieren que se configuren opciones de conexión, credenciales de seguridad y opciones de red. Es posible que necesite privilegios de administrador o de usuario avanzado en su cuenta de Azure o en el área de trabajo de Azure Databricks. Algunos también requieren que se cree una biblioteca de Azure Databricks y que se instale en un clúster: