Azure Databricks-gegevens gebruiken op Microsoft Power Platform

Op deze pagina wordt uitgelegd hoe u uw Azure Databricks-gegevens van de volgende platforms gebruikt nadat u een verbinding hebt gemaakt:

Power Apps: Bouw toepassingen die kunnen lezen van en schrijven naar Azure Databricks, terwijl u uw Beheerbesturingselementen voor Azure Databricks behoudt.
Power Automate: Bouw stromen en voeg acties toe waarmee aangepaste SQL of een bestaande taak kan worden uitgevoerd en de resultaten worden geretourneerd.
Copilot Studio: Bouw aangepaste agents met behulp van uw Azure Databricks gegevens als kennisbron of verbind Genie Agents als hulpprogramma's. Zie Azure Databricks-gegevens gebruiken in Microsoft Copilot Studio.

Voorwaarden

Voordat u vanuit Power Platform verbinding maakt met Azure Databricks, moet u een verbinding maken met Azure Databricks op Microsoft Power Platform.

Uw Azure Databricks-gegevens gebruiken om Power Canvas-apps te bouwen

Ga als volgt te werk om uw Azure Databricks-gegevens toe te voegen aan uw toepassing:

Klik in de meest linkse navigatiebalk in Power Apps op Maken.
Klik op Beginnen met een leeg canvas en kies de gewenste canvasgrootte om een nieuwe canvas-app te maken.
Klik in uw toepassing op Gegevens toevoegen > Connectors > Azure Databricks. Klik op de Azure Databricks-verbinding die u hebt gemaakt.
Selecteer een catalogus in de zijbalk Een gegevensset kiezen .
Selecteer in de zijbalk Een gegevensset kiezen alle tabellen waarmee u de canvas-app wilt verbinden.
Klik op Verbinding maken.

Gegevensbewerkingen in Power Apps:

De connector ondersteunt bewerkingen voor maken, bijwerken en verwijderen, maar alleen voor tabellen waarvoor een primaire sleutel is gedefinieerd. Bij het uitvoeren van maakbewerkingen moet u altijd de primaire sleutel opgeven.

Azure Databricks ondersteunt gegenereerde identiteitskolommen. In dit geval worden primaire-sleutelwaarden automatisch gegenereerd op de server tijdens het maken van rijen en kunnen ze niet handmatig worden opgegeven.

Uw Azure Databricks-gegevens gebruiken om Power Automate-stromen te bouwen

De Azure Databricks-instructieuitvoerings-API en taken-API worden weergegeven in Power Automate, zodat u SQL-instructies kunt schrijven en bestaande taken kunt uitvoeren. Ga als volgt te werk om een Power Automate-stroom te maken met behulp van Azure Databricks:

Klik in de meest linkse navigatiebalk in Power Automate op Maken.
Maak een stroom en voeg een triggertype toe.
Klik in uw nieuwe stroom op + en zoek naar "Databricks" om de beschikbare acties te bekijken.
Als u een SQL-query wilt schrijven, selecteert u een van de volgende acties:
- Een SQL-instructie uitvoeren: een SQL-instructie schrijven en uitvoeren. Voer het volgende in:
  - Voer voor hoofdtekst/warehouse_id de id in van het magazijn waarop de SQL-instructie moet worden uitgevoerd.
  - Voer voor hoofdtekst/statement_id de id van de SQL-instructie in die moet worden uitgevoerd.
  Zie de API-documentatie voor meer informatie over geavanceerde parameters.
- Controleer de status en haal resultaten op: controleer de status van een SQL-instructie en verzamel resultaten. Voer het volgende in:
  - Voer voor instructie-id de id in die is geretourneerd toen de SQL-instructie werd uitgevoerd.
  Zie de API-documentatie voor meer informatie over de parameter.
- De uitvoering van een instructie annuleren: Beëindig de uitvoering van een SQL-instructie. Voer het volgende in:
  - Voer voor instructie-id de id in van de SQL-instructie die moet worden beëindigd.
  Zie de API-documentatie voor meer informatie over de parameter.
- Resultaat ophalen op segmentindex: Haal resultaten op op segmentindex, die geschikt is voor grote resultatensets. Voer het volgende in:
  - Voer voor instructie-id de id in van de SQL-instructie waarvan u de resultaten wilt ophalen.
  - Voer voor segmentindex de doelsegmentindex in.
  Zie de API-documentatie voor meer informatie over de parameters.
Als u wilt communiceren met een bestaande Azure Databricks-taak, selecteert u een van de volgende acties:
- Taken weergeven: Hiermee haalt u een lijst met taken op. Zie de API-documentatie voor meer informatie.
- Een nieuwe taakrun activeren: Voert een job uit en retourneert de run_id van de geactiveerde run. Zie de API-documentatie voor meer informatie.
- Eén taakuitvoering ophalen: Retourneert metagegevens over een uitvoering, waaronder de uitvoeringsstatus (bijvoorbeeld , RUNNING, SUCCESS, FAILED), begin- en eindtijd, uitvoeringsduur, clustergegevens, enzovoort. Zie de API-documentatie voor meer informatie.
- Een uitvoering annuleren: Hiermee annuleert u een jobuitvoering of een taakuitvoering. Zie de API-documentatie voor meer informatie.
- Haal de uitvoer op voor één uitvoering: Haalt de uitvoer en metagegevens van één taak of taakuitvoering op. Zie de API-documentatie voor meer informatie.

Virtuele Dataverse-tabellen maken met uw Azure Databricks-gegevens

U kunt ook virtuele Dataverse-tabellen maken met de Azure Databricks-connector. Virtuele tabellen, ook wel virtuele entiteiten genoemd, integreren gegevens van externe systemen met Microsoft Dataverse. Een virtuele tabel definieert een tabel in Dataverse zonder de fysieke tabel op te slaan in de Dataverse-database. Zie Aan de slag met virtuele tabellen (entiteiten) voor meer informatie over virtuele tabellen.

Opmerking

Hoewel virtuele tabellen geen dataverse-opslagcapaciteit verbruiken, raadt Databricks aan om directe verbindingen te gebruiken voor betere prestaties.

U moet de rol Systeemaanpassing of Systeembeheerder hebben. Zie beveiligingsrollen voor Power Platform voor meer informatie.

Volg deze stappen om een virtuele Dataverse-tabel te maken:

Klik in Power Apps in de zijbalk op Tabellen.
Klik op + Nieuwe tabel in de menubalk en selecteer Een virtuele tabel maken.
Selecteer een bestaande Azure Databricks-verbinding of maak een nieuwe verbinding met Azure Databricks. Zie Een Azure Databricks-verbinding maken in Microsoft Power Platform om een nieuwe verbinding toe te voegen.
- Databricks raadt aan een service-principal-verbinding te gebruiken om een virtuele tabel te maken.
Klik op Next.
Selecteer de tabellen die u wilt weergeven als een virtuele Dataverse-tabel.

Opmerking

Voor virtuele dataverse-tabellen is een primaire sleutel vereist. De sleutel moet een GUID (string), bigInt of een geheel getal zijn. Weergaven kunnen geen virtuele tabellen zijn, maar gerealiseerde weergaven kunnen zijn.
Klik op Next.
Configureer de virtuele tabel door de details van de tabel bij te werken, indien nodig.
Klik op Next.
Bevestig de details van de gegevensbron en klik op Voltooien.
Gebruik de virtuele Dataverse-tabel in Power Apps, Power Automate en Copilot Studio.

Zie Bekende beperkingen en probleemoplossing voor een lijst met bekende beperkingen van virtuele Dataverse-tabellen.

Moet u virtuele tabellen of een directe verbinding gebruiken?

Virtuele Dataverse-tabellen en een directe verbinding bieden verschillende voordelen. De methode die u kiest, is afhankelijk van uw use-case. De onderstaande tabel bevat een overzicht van de belangrijkste mogelijkheden van elke methode.

Methode voor gegevenstoegang	Via OAuth doorgeven van eindgebruikersreferenties	Nulkopie	Lezen	Schrijven naar Azure Databricks	Canvas-apps	Modelgestuurde apps
Directe verbinding	✔	✔	✔	✔	✔
Virtuele Dataverse-tabellen		✔	✔	✔	✔	✔

Batchupdates uitvoeren

Als u bulksgewijs bewerkingen voor maken, bijwerken of verwijderen wilt uitvoeren als reactie op Power Apps-invoer, raadt Databricks aan om een Power Automate-stroom te implementeren. Ga als volgt te werk om dit te doen:

Maak een canvas-app met behulp van uw Azure Databricks-verbinding in Power Apps.
Maak een Power Automate-stroom met behulp van de Azure Databricks-verbinding en gebruik Power Apps als trigger.
Voeg in de Power Automate-trigger de invoervelden toe die u van Power Apps wilt doorgeven aan Power Automate.
Maak een verzamelingsobject in Power Apps om al uw wijzigingen te verzamelen.
Voeg de Power Automate Flow toe aan uw canvasapp.
Roep de Power Automate-stroom aan vanuit uw canvas-app en doorloop de verzameling met behulp van een ForAll opdracht.
```
ForAll(collectionName, FlowName.Run(input field 1, input field 2, input field 3, …)
```

Gelijktijdige schrijfbewerkingen

Gelijktijdigheid op rijniveau vermindert conflicten tussen gelijktijdige schrijfbewerkingen door wijzigingen op rijniveau te detecteren en automatisch conflicten op te lossen die optreden wanneer gelijktijdige schrijfbewerkingen worden bijgewerkt of verschillende rijen in hetzelfde gegevensbestand worden verwijderd.

Gelijktijdigheid op rijniveau is opgenomen in Databricks Runtime 14.2 of hoger. Gelijktijdigheid op rijniveau wordt standaard ondersteund voor de volgende typen tabellen:

Tabellen waarvoor verwijderingsvectoren zijn ingeschakeld en zonder partitionering
Tabellen met vloeibare clustering, tenzij verwijderingsvectoren zijn uitgeschakeld

Voer de volgende SQL-opdracht uit om verwijderingsvectoren in te schakelen.

ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('delta.enableDeletionVectors' = true);

Zie Isolatieniveaus en schrijfconflicten voor meer informatie over gelijktijdige schrijfconflicten in Azure Databricks.

Limitations

Power Apps-beperkingen

Met de volgende PowerFx-formules worden waarden berekend met behulp van alleen de gegevens die lokaal zijn opgehaald:

Category	Formula
Tabelfunctie	GroupBy Onderscheidend
Aggregation	CountRows StdevP StdevS

Feedback

Is deze pagina nuttig?

Last updated on 2026-07-08