Driver JDBC di Microsoft per Microsoft Fabric Data Engineering (anteprima)

Annotazioni

Questa funzionalità è in anteprima.

JDBC (Java Database Connectivity) è uno standard ampiamente adottato che consente alle applicazioni client di connettersi e lavorare con i dati dai database e dalle piattaforme Big Data.

Microsoft JDBC Driver for Fabric Data Engineering consente di connettere, eseguire query e gestire carichi di lavoro Spark in Microsoft Fabric con affidabilità e semplicità dello standard JDBC. Basato sulle API Livy di Microsoft Fabric, il driver offre connettività Spark SQL sicura e flessibile alle applicazioni Java e agli strumenti di business intelligence. Questa integrazione consente di inviare ed eseguire codice Spark direttamente senza dover creare artefatti di definizione del processo Spark o notebook separati.

Funzionalità principali

Conforme a JDBC 4.2: implementazione completa della specifica JDBC 4.2
Autenticazione con ID Microsoft Entra: più flussi di autenticazione, tra cui l'autenticazione interattiva, le credenziali del client e l'autenticazione basata su certificati
Pool di connessioni aziendali: pool di connessioni predefinito con monitoraggio dell'integrità e ripristino automatico
Supporto Query Nativa di Spark SQL: Esecuzione diretta di istruzioni Spark SQL senza conversione
Supporto completo dei tipi di dati: supporto per tutti i tipi di dati SPARK SQL, inclusi tipi complessi (ARRAY, MAP, STRUCT)
Prelettura del set di risultati asincrono: caricamento dei dati in background per migliorare le prestazioni
Modello Circuit Breaker: protezione contro i guasti a catena con tentativo automatico
Riconnessione automatica: ripristino sessione trasparente in caso di errori di connessione
Supporto proxy: configurazione proxy HTTP e SOCKS per ambienti aziendali

Prerequisiti

Prima di usare Microsoft JDBC Driver for Microsoft Fabric Data Engineering, assicurarsi di disporre di:

Java Development Kit (JDK): versione 11 o successiva (Consigliato Java 21)
Microsoft Fabric Access: accesso a un'area di lavoro di Microsoft Fabric
Azure Entra ID Credentials: credenziali appropriate per l'autenticazione
ID area di lavoro e Lakehouse: identificatori GUID per il tuo workspace e lakehouse Fabric

Download e installazione

Microsoft JDBC Driver per Microsoft Fabric Data Engineering versione 1.0.0 è la versione di anteprima pubblica e supporta Java 11, 17 e 21. Stiamo migliorando continuamente il supporto della connettività Java e ti consigliamo di lavorare con la versione più recente del driver Microsoft JDBC.

Scaricare il file ZIP o tar dai collegamenti precedenti.
Estrarre il file scaricato per accedere ai file JAR del driver.
Selezionare il file JAR corrispondente alla versione JRE:
- Per Java 11: ms-sparksql-jdbc-1.0.0.jre11.jar
- Per Java 17: ms-sparksql-jdbc-1.0.0.jre17.jar
- Per Java 21: ms-sparksql-jdbc-1.0.0.jre21.jar
Aggiungere il file JAR selezionato al classpath dell'applicazione.
Per dei client JDBC, configurare classe driver JDBC: com.microsoft.spark.livy.jdbc.LivyDriver

Esempio di avvio rapido

Questo esempio illustra come connettersi a Microsoft Fabric ed eseguire una query usando Microsoft JDBC Driver for Microsoft Fabric Data Engineering. Prima di eseguire questo codice, assicurarsi di aver completato i prerequisiti e installato il driver.

import java.sql.*;

public class QuickStartExample {
    public static void main(String[] args) {
        // Connection string with required parameters
        String url = "jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;" +
                     "FabricWorkspaceID=<workspace-id>;" +
                     "FabricLakehouseID=<lakehouse-id>;" +
                     "AuthFlow=2;" +  // Interactive browser authentication
                     "LogLevel=INFO";
        
        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url)) {
            // Execute a simple query
            try (Statement stmt = conn.createStatement();
                 ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT 'Hello from Fabric!' as message")) {
                
                if (rs.next()) {
                    System.out.println(rs.getString("message"));
                }
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Formato stringa di connessione

Stringa di connessione di base

Microsoft JDBC Driver for Microsoft Fabric Data Engineering usa il formato di stringa di connessione seguente:

jdbc:fabricspark://<hostname>[:<port>][;<parameter1>=<value1>;<parameter2>=<value2>;...]

Componenti della stringa di connessione

Componente	Description	Example
Protocollo	Identificatore del protocollo URL JDBC	`jdbc:fabricspark://`
Nome host	Nome host dell'endpoint di Microsoft Fabric	`api.fabric.microsoft.com`
Porto	Numero di porta facoltativo (impostazione predefinita: 443)	`:443`
Parametri	Coppie chiave=valore separate da punto e virgola	`FabricWorkspaceID=<guid>`

Stringhe di connessione di esempio

Connessione di base (autenticazione interattiva)

jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;FabricWorkspaceID=<workspace-id>;FabricLakehouseID=<lakehouse-id>;AuthFlow=2

Con la configurazione delle risorse Spark

jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;FabricWorkspaceID=<workspace-id>;FabricLakehouseID=<lakehouse-id>;DriverCores=4;DriverMemory=4g;ExecutorCores=4;ExecutorMemory=8g;NumExecutors=2;AuthFlow=2

Con le proprietà della sessione Spark

jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;FabricWorkspaceID=<workspace-id>;FabricLakehouseID=<lakehouse-id>;spark.sql.adaptive.enabled=true;spark.sql.shuffle.partitions=200;AuthFlow=2

Authentication

Microsoft JDBC Driver for Microsoft Fabric Data Engineering supporta più metodi di autenticazione tramite Microsoft Entra ID (in precedenza Azure Active Directory). L'autenticazione viene configurata usando il AuthFlow parametro nella stringa di connessione.

Flussi di autenticazione

AuthFlow	Metodo di autenticazione	Caso d'uso
0	Credenziale Azure CLI	Sviluppo con l'interfaccia della riga di comando di Azure
1	Credenziali client (principale del servizio)	Autenticazione automatizzata/da servizio a servizio
2	Browser interattivo	Autenticazione utente interattiva (impostazione predefinita)
3	SPN	Autenticazione tramite principale di servizio
4	Basato su Certificato	Autenticazione dell'entità servizio basata su certificati
5	Token di accesso	Token di accesso pre-acquisito

Autenticazione interattiva del browser

Ideale per: sviluppo e applicazioni interattive

String url = "jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;" +
             "FabricWorkspaceID=<workspace-id>;" +
             "FabricLakehouseID=<lakehouse-id>;" +
             "AuthFlow=2;" +  // Interactive browser authentication
             "AuthTenantID=<tenant-id>;" +  // Optional
             "LogLevel=INFO";

Connection conn = DriverManager.getConnection(url);

Parametri:

AuthFlow=2: specifica l'autenticazione interattiva del browser
AuthTenantID (facoltativo): ID tenant di Azure
AuthClientID (facoltativo): ID applicazione (client)

Comportamento:

Apre una finestra del browser per l'autenticazione utente
Le credenziali vengono memorizzate nella cache per le connessioni successive fino alla scadenza
Adatto per applicazioni a utente singolo

Autenticazione delle credenziali client

Ideale per: servizi automatizzati e processi in background

String url = "jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;" +
             "FabricWorkspaceID=<workspace-id>;" +
             "FabricLakehouseID=<lakehouse-id>;" +
             "AuthFlow=1;" +  // Client credentials authentication
             "AuthClientID=<client-id>;" +
             "AuthClientSecret=<client-secret>;" +
             "AuthTenantID=<tenant-id>;" +
             "LogLevel=INFO";

Connection conn = DriverManager.getConnection(url);

Parametri obbligatori:

AuthFlow=1: specifica l'autenticazione delle credenziali client
AuthClientID: ID dell'applicazione (client) di Microsoft Entra ID
AuthClientSecret: segreto del client da Microsoft Entra ID
AuthTenantID: ID tenant di Azure

Procedure consigliate:

Archiviare i segreti in modo sicuro (Azure Key Vault, variabili di ambiente)
Usare le identità gestite quando possibile
Ruotare regolarmente i segreti

Autenticazione basata su certificati

Ideale per: applicazioni aziendali che richiedono l'autenticazione basata su certificati

String url = "jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;" +
             "FabricWorkspaceID=<workspace-id>;" +
             "FabricLakehouseID=<lakehouse-id>;" +
             "AuthFlow=4;" +  // Certificate-based authentication
             "AuthClientID=<client-id>;" +
             "AuthCertificatePath=/path/to/certificate.pfx;" +
             "AuthCertificatePassword=<certificate-password>;" +
             "AuthTenantID=<tenant-id>;" +
             "LogLevel=INFO";

Connection conn = DriverManager.getConnection(url);

Parametri obbligatori:

AuthFlow=4: specifica l'autenticazione basata su certificati
AuthClientID: ID applicazione (cliente)
AuthCertificatePath: percorso del file di certificato PFX/PKCS12
AuthCertificatePassword: password del certificato
AuthTenantID: ID tenant di Azure

Autenticazione tramite entità servizio

Ideale per: ambienti headless e sessioni remote

String url = "jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;" +
             "FabricWorkspaceID=<workspace-id>;" +
             "FabricLakehouseID=<lakehouse-id>;" +
             "AuthFlow=3;" +  // Device code authentication
             "AuthClientID=<client-id>;" +
             "AuthTenantID=<tenant-id>;" +
             "LogLevel=INFO";

Connection conn = DriverManager.getConnection(url);

Comportamento:

Visualizza il codice e l'URL del dispositivo nella console
L'utente visita l'URL e immette il codice
L'autenticazione viene completata dopo la verifica dell'utente

Autenticazione del token di accesso

Ideale per: scenari di autenticazione personalizzati

// Acquire token through custom mechanism
String accessToken = acquireTokenFromCustomSource();

String url = "jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;" +
             "FabricWorkspaceID=<workspace-id>;" +
             "FabricLakehouseID=<lakehouse-id>;" +
             "AuthFlow=5;" +  // Access token authentication
             "AuthAccessToken=" + accessToken + ";" +
             "LogLevel=INFO";

Connection conn = DriverManager.getConnection(url);

Memorizzazione nella cache dell'autenticazione

Il driver memorizza automaticamente nella cache i token di autenticazione per migliorare le prestazioni:

// Enable/disable caching (enabled by default)
String url = "jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;" +
             "FabricWorkspaceID=<workspace-id>;" +
             "FabricLakehouseID=<lakehouse-id>;" +
             "AuthFlow=2;" +
             "AuthEnableCaching=true;" +  // Enable token caching
             "AuthCacheTTLMS=3600000";    // Cache TTL: 1 hour

Connection conn = DriverManager.getConnection(url);

Parametri di configurazione

Parametri obbligatori

Questi parametri devono essere presenti in ogni stringa di connessione:

Parametro	TIPO	Description	Example
`FabricWorkspaceID`	UUID (Identificatore Unico Universale)	Identificatore dell'area di lavoro di Microsoft Fabric	`<workspace-id>`
`FabricLakehouseID`	UUID (Identificatore Unico Universale)	Identificatore del lakehouse di Microsoft Fabric	`<lakehouse-id>`
`AuthFlow`	Integer	Tipo di flusso di autenticazione (0-5)	`2`

Parametri facoltativi

Configurazione della versione dell'API

Parametro	TIPO	Predefinito	Description
`FabricVersion`	String	`v1`	Versione dell'API Microsoft Fabric
`LivyApiVersion`	String	`2023-12-01`	Versione dell'API Livy

Configurazione dell'ambiente

Parametro	TIPO	Predefinito	Description
`FabricEnvironmentID`	UUID (Identificatore Unico Universale)	None	Identificatore dell'ambiente di fabric per il riferimento agli elementi dell'ambiente per la sessione Spark

Configurazione di Spark

Configurazione della risorsa sessione

Configurare le risorse della sessione Spark per ottenere prestazioni ottimali:

Parametro	TIPO	Predefinito	Description	Example
`DriverCores`	Integer	Impostazione predefinita di Spark	Numero di core CPU per il driver	`4`
`DriverMemory`	String	Impostazione predefinita di Spark	Allocazione di memoria per il driver	`4g`
`ExecutorCores`	Integer	Impostazione predefinita di Spark	Numero di core del processore per executor	`4`
`ExecutorMemory`	String	Impostazione predefinita di Spark	Allocazione di memoria per executor	`8g`
`NumExecutors`	Integer	Impostazione predefinita di Spark	Numero di executor	`2`

Esempio:

DriverCores=4;DriverMemory=4g;ExecutorCores=4;ExecutorMemory=8g;NumExecutors=2

Proprietà personalizzate della sessione Spark

Qualsiasi parametro con il prefisso spark. viene applicato automaticamente alla sessione di Spark:

Configurazioni spark di esempio:

spark.sql.adaptive.enabled=true
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true
spark.sql.shuffle.partitions=200
spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=10485760
spark.dynamicAllocation.enabled=true
spark.dynamicAllocation.minExecutors=1
spark.dynamicAllocation.maxExecutors=10
spark.executor.memoryOverhead=1g

Motore di esecuzione nativo (NEE):

spark.nee.enabled=true

Esempio completo:

jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;FabricWorkspaceID=<guid>;FabricLakehouseID=<guid>;DriverMemory=4g;ExecutorMemory=8g;NumExecutors=2;spark.sql.adaptive.enabled=true;spark.nee.enabled=true;AuthFlow=2

Configurazione del pool di connessioni HTTP

Configurare il pool di connessioni HTTP per ottenere prestazioni di rete ottimali:

Parametro	TIPO	Predefinito	Description
`HttpMaxTotalConnections`	Integer	100	Numero massimo di connessioni HTTP
`HttpMaxConnectionsPerRoute`	Integer	50	Numero massimo di connessioni per percorso
`HttpConnectionTimeoutInSeconds`	Integer	30	Timeout della connessione
`HttpSocketTimeoutInSeconds`	Integer	60	Timeout lettura socket
`HttpReadTimeoutInSeconds`	Integer	60	Timeout lettura HTTP
`HttpConnectionRequestTimeoutSeconds`	Integer	30	Timeout della richiesta di connessione dal pool
`HttpEnableKeepAlive`	Boolean	true	Abilitare il keep-alive HTTP
`HttpKeepAliveTimeoutSeconds`	Integer	60	Timeout keep-alive
`HttpFollowRedirects`	Boolean	true	Seguire i reindirizzamenti HTTP
`HttpUseAsyncIO`	Boolean	false	Usare l'I/O HTTP asincrono

Esempio:

HttpMaxTotalConnections=200;HttpMaxConnectionsPerRoute=100;HttpConnectionTimeoutInSeconds=60

Configurazione proxy

Configurare le impostazioni proxy HTTP e SOCKS per gli ambienti aziendali:

Parametro	TIPO	Predefinito	Description
`UseProxy`	Boolean	false	Abilitare il proxy
`ProxyTransport`	String	`http`	Tipo di trasporto proxy (http/tcp)
`ProxyHost`	String	None	Nome host proxy
`ProxyPort`	Integer	None	Porta proxy
`ProxyAuthEnabled`	Boolean	false	Abilitare l'autenticazione proxy
`ProxyUsername`	String	None	Nome utente autenticazione proxy
`ProxyPassword`	String	None	Password di autenticazione proxy
`ProxyAuthScheme`	String	`basic`	Schema di autenticazione (basic/digest/ntlm)
`ProxySocksVersion`	Integer	5	Versione SOCKS (4/5)

Esempio di proxy HTTP:

UseProxy=true;ProxyTransport=http;ProxyHost=proxy.company.com;ProxyPort=8080;ProxyAuthEnabled=true;ProxyUsername=user;ProxyPassword=pass

Esempio di proxy SOCKS:

UseProxy=true;ProxyTransport=tcp;ProxyHost=socks.company.com;ProxyPort=1080;ProxySocksVersion=5

Configurazione del log

Parametro	TIPO	Predefinito	Description
`LogLevel`	String	`INFO`	Livello di registrazione: TRACCIA, DEBUG, INFO, AVVISO, ERRORE

Esempio:

LogLevel=DEBUG

Percorso log predefinito:

${user.home}/.microsoft/livy-jdbc-driver/driver.log

Configurazione log personalizzata: Usare un file personalizzato log4j2.xml o logback.xml nel classpath.

Esempi di utilizzo

Connessione di base

import java.sql.*;

public class BasicConnectionExample {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;" +
                     "FabricWorkspaceID=<workspace-id>;" +
                     "FabricLakehouseID=<lakehouse-id>;" +
                     "AuthFlow=2";
        
        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url)) {
            System.out.println("Connected successfully!");
            System.out.println("Database: " + conn.getMetaData().getDatabaseProductName());
            System.out.println("Driver: " + conn.getMetaData().getDriverName());
            System.out.println("Driver Version: " + conn.getMetaData().getDriverVersion());
        } catch (SQLException e) {
            System.err.println("Connection failed: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Esecuzione di query

Query semplice

public void executeSimpleQuery(Connection conn) throws SQLException {
    String sql = "SELECT current_timestamp() as now";
    
    try (Statement stmt = conn.createStatement();
         ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) {
        
        if (rs.next()) {
            Timestamp now = rs.getTimestamp("now");
            System.out.println("Current timestamp: " + now);
        }
    }
}

Query con filtro

public void executeQueryWithFilter(Connection conn) throws SQLException {
    String sql = "SELECT * FROM sales WHERE amount > 1000 ORDER BY amount DESC";
    
    try (Statement stmt = conn.createStatement();
         ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) {
        
        while (rs.next()) {
            int id = rs.getInt("id");
            double amount = rs.getDouble("amount");
            Date date = rs.getDate("sale_date");
            
            System.out.printf("ID: %d, Amount: %.2f, Date: %s%n", 
                            id, amount, date);
        }
    }
}

Query con limite

public void executeQueryWithLimit(Connection conn) throws SQLException {
    String sql = "SELECT * FROM customers LIMIT 10";
    
    try (Statement stmt = conn.createStatement();
         ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) {
        
        ResultSetMetaData metaData = rs.getMetaData();
        int columnCount = metaData.getColumnCount();
        
        // Print column names
        for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
            System.out.print(metaData.getColumnName(i) + "\t");
        }
        System.out.println();
        
        // Print rows
        while (rs.next()) {
            for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
                System.out.print(rs.getString(i) + "\t");
            }
            System.out.println();
        }
    }
}

Utilizzo dei set di risultati

Esplorazione dei set di risultati

public void navigateResultSet(Connection conn) throws SQLException {
    String sql = "SELECT id, name, amount FROM orders";
    
    try (Statement stmt = conn.createStatement(
            ResultSet.TYPE_SCROLL_INSENSITIVE,
            ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
         ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) {
        
        // Move to first row
        if (rs.first()) {
            System.out.println("First row: " + rs.getString("name"));
        }
        
        // Move to last row
        if (rs.last()) {
            System.out.println("Last row: " + rs.getString("name"));
            System.out.println("Total rows: " + rs.getRow());
        }
        
        // Move to specific row
        if (rs.absolute(5)) {
            System.out.println("Row 5: " + rs.getString("name"));
        }
    }
}

Elaborazione di set di risultati di grandi dimensioni

public void processLargeResultSet(Connection conn) throws SQLException {
    String sql = "SELECT * FROM large_table";
    
    try (Statement stmt = conn.createStatement()) {
        // Set fetch size for efficient memory usage
        stmt.setFetchSize(1000);
        
        try (ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) {
            int rowCount = 0;
            while (rs.next()) {
                // Process row
                processRow(rs);
                rowCount++;
                
                if (rowCount % 10000 == 0) {
                    System.out.println("Processed " + rowCount + " rows");
                }
            }
            System.out.println("Total rows processed: " + rowCount);
        }
    }
}

private void processRow(ResultSet rs) throws SQLException {
    // Process individual row
}

Uso di istruzioni preparate

public void usePreparedStatement(Connection conn) throws SQLException {
    String sql = "SELECT * FROM products WHERE category = ? AND price > ?";
    
    try (PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql)) {
        // Set parameters
        pstmt.setString(1, "Electronics");
        pstmt.setDouble(2, 100.0);
        
        try (ResultSet rs = pstmt.executeQuery()) {
            while (rs.next()) {
                String name = rs.getString("name");
                double price = rs.getDouble("price");
                System.out.printf("Product: %s, Price: $%.2f%n", name, price);
            }
        }
    }
}

Operazioni batch

public void executeBatchInsert(Connection conn) throws SQLException {
    String sql = "INSERT INTO logs (timestamp, level, message) VALUES (?, ?, ?)";
    
    try (PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql)) {
        conn.setAutoCommit(false);  // Disable auto-commit for batch
        
        // Add multiple statements to batch
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            pstmt.setTimestamp(1, new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            pstmt.setString(2, "INFO");
            pstmt.setString(3, "Log message " + i);
            pstmt.addBatch();
            
            // Execute batch every 100 statements
            if (i % 100 == 0) {
                pstmt.executeBatch();
                pstmt.clearBatch();
            }
        }
        
        // Execute remaining statements
        pstmt.executeBatch();
        conn.commit();
        
        System.out.println("Batch insert completed successfully");
    } catch (SQLException e) {
        conn.rollback();
        throw e;
    } finally {
        conn.setAutoCommit(true);
    }
}

Mapping dei tipi di dati

Il driver esegue il mapping dei tipi di dati Spark SQL ai tipi SQL JDBC e ai tipi Java:

Tipo SQL Spark	Tipo SQL JDBC	Tipo Java	Note
`BOOLEAN`	`BOOLEAN`	`Boolean`
`BYTE`	`TINYINT`	`Byte`
`SHORT`	`SMALLINT`	`Short`
`INT`	`INTEGER`	`Integer`
`LONG`	`BIGINT`	`Long`
`FLOAT`	`FLOAT`	`Float`
`DOUBLE`	`DOUBLE`	`Double`
`DECIMAL`	`DECIMAL`	`BigDecimal`	Precisione e scalabilità mantenute
`STRING`	`VARCHAR`	`String`
`VARCHAR(n)`	`VARCHAR`	`String`
`CHAR(n)`	`CHAR`	`String`
`BINARY`	`BINARY`	`byte[]`
`DATE`	`DATE`	`java.sql.Date`
`TIMESTAMP`	`TIMESTAMP`	`java.sql.Timestamp`
`ARRAY`	`VARCHAR`	`String`	Serializzato come JSON
`MAP`	`VARCHAR`	`String`	Serializzato come JSON
`STRUCT`	`VARCHAR`	`String`	Serializzato come JSON

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Last updated on 2025-12-05

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Esempio di avvio rapido

Formato stringa di connessione

Stringa di connessione di base

Componenti della stringa di connessione

Stringhe di connessione di esempio

Connessione di base (autenticazione interattiva)

Con la configurazione delle risorse Spark

Con le proprietà della sessione Spark

Authentication

Flussi di autenticazione

Autenticazione interattiva del browser

Autenticazione delle credenziali client

Autenticazione basata su certificati

Autenticazione tramite entità servizio

Autenticazione del token di accesso

Memorizzazione nella cache dell'autenticazione

Parametri di configurazione

Parametri obbligatori

Parametri facoltativi

Configurazione della versione dell'API

Configurazione dell'ambiente

Configurazione di Spark

Configurazione della risorsa sessione

Proprietà personalizzate della sessione Spark

Configurazione del pool di connessioni HTTP

Configurazione proxy

Configurazione del log

Esempi di utilizzo

Connessione di base

Esecuzione di query

Query semplice

Query con filtro

Query con limite

Utilizzo dei set di risultati

Esplorazione dei set di risultati

Elaborazione di set di risultati di grandi dimensioni

Uso di istruzioni preparate

Operazioni batch

Mapping dei tipi di dati

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Commenti e suggerimenti

Risorse aggiuntive