Preset 연결

아티클
10/02/2024

Preset은 전체 조직에 최신 비즈니스 인텔리전스를 제공합니다. Preset은 오픈 소스 Apache Superset에서 제공하는 강력하고 사용하기 쉬운 데이터 탐색 및 시각화 플랫폼을 제공합니다.

Databricks SQL 웨어하우스(이전의 Databricks SQL 엔드포인트) 및 Azure Databricks 클러스터를 Preset과 통합할 수 있습니다.

Partner Connect를 사용하여 Preset에 연결

Partner Connect를 사용하여 Azure Databricks 작업 영역을 사전 설정에 연결하려면 Partner Connect를 사용하여 BI 파트너에 연결을 참조하세요.

참고 항목

Partner Connect는 Preset에 대해 Databricks SQL 웨어하우스만 지원합니다. Azure Databricks 작업 영역의 클러스터를 Preset에 연결하려면 Preset에 수동으로 연결합니다.

Preset에 수동으로 연결

이 섹션에서는 Azure Databricks 작업 영역의 기존 SQL 웨어하우스 또는 클러스터를 Preset에 연결합니다.

참고 항목

SQL 웨어하우스의 경우 Partner Connect를 사용하여 연결 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

요구 사항

Preset과 수동으로 통합하기 전에 다음이 있어야 합니다.

Azure Databricks 작업 영역의 클러스터 또는 SQL 웨어하우스
- 컴퓨팅 구성의 참고자료.
- SQL 웨어하우스를 만듭니다.
클러스터 또는 SQL 웨어하우스, 특히 서버 호스트 이름, 포트 및 HTTP 경로 값에 대한 연결 세부 정보.
- Azure Databricks 컴퓨팅 리소스에 대한 연결 세부 정보를 가져옵니다.
Azure Databricks 개인용 액세스 토큰 또는 Microsoft Entra ID(이전 Azure Active Directory) 토큰. 개인용 액세스 토큰을 만들려면 다음을 수행합니다.
1. Azure Databricks 작업 영역의 위쪽 표시줄에서 Azure Databricks 사용자 이름을 클릭한 다음 드롭다운에서 설정을 선택합니다.
2. 개발자를 클릭합니다.
3. 액세스 토큰 옆에 있는 관리를 클릭합니다.
4. 새 토큰 생성을 클릭합니다.
5. (선택 사항) 나중에 이 토큰을 식별할 수 있도록 하는 설명을 입력하고 토큰의 기본 수명을 90일로 변경합니다. 수명이 없는 토큰을 만들려면(권장하지 않음) 수명(일) 상자를 비워 둡니다(공백).
6. 생성을 클릭합니다.
7. 표시된 토큰을 안전한 장소로 복사한 다음, 완료를 클릭합니다.
참고 항목

복사한 토큰을 안전한 위치에 저장합니다. 복사한 토큰을 다른 사용자와 공유하지 마세요. 복사한 토큰을 분실하면 정확히 동일한 토큰을 다시 생성할 수 없습니다. 대신 이 프로시저를 반복하여 새 토큰을 만들어야 합니다. 복사한 토큰을 분실한 경우, 또는 토큰이 손상되었다고 생각되면, Databricks의 권장 사항에 따라 액세스 토큰 페이지에서 토큰 옆에 있는 휴지통(취소)아이콘을 클릭하여 작업 영역에서 해당 토큰을 즉시 삭제할 것을 강력하게 권장합니다.

작업 영역에서 토큰을 만들거나 사용할 수 없는 경우, 작업 영역 관리자가 토큰을 사용하지 않도록 설정했거나 토큰을 만들거나 사용할 수 있는 권한을 부여하지 않았기 때문일 수 있습니다. 작업 영역 관리자 또는 다음 주제를 참조하세요.
- 작업 영역에 대한 개인용 액세스 토큰 인증 사용 또는 사용 안 함
- 개인용 액세스 토큰 사용 권한을 참조하세요
참고 항목

보안 모범 사례로, 자동화된 도구, 시스템, 스크립트, 앱을 사용하여 인증할 때 Databricks는 작업 영역 사용자 대신 서비스 주체에 속한 개인용 액세스 토큰을 사용하는 것을 권장합니다. 서비스 주체에 대한 토큰을 만들려면 서비스 주체에 대한 토큰 관리를 참조하세요.

연결 단계

Preset에 수동으로 연결하려면 다음을 수행합니다.

새 Preset 계정을 만들거나 기존 Preset 계정에 로그인합니다.
+ 작업 영역을 클릭합니다.
새 작업 영역 추가 대화 상자에서 작업 영역의 이름을 입력하고 가장 가까운 작업 영역 영역을 선택한 다음, 저장을 클릭합니다.
작업 영역 타일을 클릭하여 작업 영역을 엽니다.
툴바에서 카탈로그>데이터베이스를 클릭합니다.
+ 데이터베이스를 클릭합니다.
데이터베이스 연결 대화 상자의 지원되는 데이터베이스 목록에서 다음 중 하나를 선택합니다.
- SQL 웨어하우스의 경우 Databricks SQL 웨어하우스를 선택합니다.
- 클러스터의 경우 Databricks 대화형 클러스터를 선택합니다.
SQLAlchemy URI에 다음 값을 입력합니다.

SQL 웨어하우스의 경우:
```
databricks+pyodbc://token:{access token}@{server hostname}:{port}/{database name}
```
클러스터의 경우:
```
databricks+pyhive://token:{access token}@{server hostname}:{port}/{database name}
```
다음을
- {access token}을 Azure Databricks 개인용 액세스 토큰 값 <!또는 요구 사항의 Azure Active Directory 토큰 값 >으로 바꿉니다.
- {server hostname}을 요구 사항의 서버 호스트 이름 값으로 바꿉니다.
- {port}을 요구 사항의 포트 값으로 바꿉니다.
- {database name}을 Azure Databricks 작업 영역의 대상 데이터베이스로 바꿉니다.
예를 들어, SQL 웨어하우스의 경우:
```
databricks+pyodbc://token:dapi...@adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net:443/default
```
예를 들어, 클러스터의 경우:
```
databricks+pyhive://token:dapi...@adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net:443/default
```
고급 탭을 클릭하고 기타를 확장합니다.

엔진 매개 변수의 경우 다음 값을 입력합니다.

SQL 웨어하우스의 경우:

{"connect_args": {"http_path": "sql/1.0/warehouses/****", "driver_path": "/opt/simba/spark/lib/64/libsparkodbc_sb64.so"}}

클러스터의 경우:

{"connect_args": {"http_path": "sql/protocolv1/o/****"}}

sql/protocolv1/o/****를 요구 사항의 HTTP 경로로 바꿉니다.

예를 들어, SQL 웨어하우스의 경우:

{"connect_args": {"http_path": "sql/1.0/warehouses/ab12345cd678e901", "driver_path": "/opt/simba/spark/lib/64/libsparkodbc_sb64.so"}}

예를 들어, 클러스터의 경우:

{"connect_args": {"http_path": "sql/protocolv1/o/1234567890123456/1234-567890-buyer123"}}

기본 탭을 클릭한 다음, 연결 테스트를 클릭합니다.

참고 항목

연결 문제 해결은 Preset 웹 사이트의 Databricks에 대한 데이터베이스 연결 연습을 참조하세요.
연결에 성공하면 연결을 클릭합니다.

다음 단계

Preset 웹 사이트에서 다음 리소스 중 하나 이상을 살펴봅니다.

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