Microsoft JDBC-stuurprogramma voor Microsoft Fabric Data Engineering (preview)

Opmerking

Deze functie is beschikbaar als preview-versie.

JDBC (Java Database Connectivity) is een veelgebruikte standaard waarmee clienttoepassingen verbinding kunnen maken met en kunnen werken met gegevens uit databases en big data-platforms.

Met het Microsoft JDBC-stuurprogramma voor Fabric Data Engineering kunt u Spark-workloads in Microsoft Fabric verbinden, opvragen en beheren met de betrouwbaarheid en eenvoud van de JDBC-standaard. Het stuurprogramma is gebouwd op livy-API's van Microsoft Fabric en biedt veilige en flexibele Spark SQL-connectiviteit met uw Java-toepassingen en BI-hulpprogramma's. Met deze integratie kunt u Spark-code rechtstreeks verzenden en uitvoeren zonder afzonderlijke notebook- of Spark-taakdefinitieartefacten te hoeven maken.

Belangrijke functies

JDBC 4.2 Compatibel: volledige implementatie van JDBC 4.2-specificatie
Microsoft Entra ID-verificatie: meerdere verificatiestromen, waaronder interactieve, clientreferenties en verificatie op basis van certificaten
Groepsgewijze bedrijfsverbindingen: ingebouwde groepsgewijze verbindingen met statuscontrole en automatisch herstel
Ondersteuning voor systeemeigen Spark SQL-query's: directe uitvoering van Spark SQL-instructies zonder vertaling
Uitgebreide ondersteuning voor gegevenstypen: ondersteuning voor alle Spark SQL-gegevenstypen, waaronder complexe typen (ARRAY, MAP, STRUCT)
Asynchrone resultatenset prefetching: achtergrondgegevens laden voor verbeterde prestaties
Circuit Breaker-patroon: beveiliging tegen cascaderende fouten met automatische pogingen
Automatisch opnieuw verbinding maken: Transparant sessieherstel bij verbindingsfouten
Proxyondersteuning: HTTP- en SOCKS-proxyconfiguratie voor bedrijfsomgevingen

Vereiste voorwaarden

Voordat u het Microsoft JDBC-stuurprogramma voor Microsoft Fabric Data Engineering gebruikt, moet u ervoor zorgen dat u het volgende hebt:

Java Development Kit (JDK): versie 11 of hoger (Java 21 aanbevolen)
Microsoft Fabric Access: Toegang tot een Microsoft Fabric-werkruimte
Referenties voor Azure Entra ID: juiste referenties voor authenticatie
Werkruimte- en Lakehouse-id's: GUID-id's voor uw Fabric-werkruimte en Lakehouse

Downloaden en installeren

Microsoft JDBC-stuurprogramma voor Microsoft Fabric Data Engineering versie 1.0.0 is de openbare preview-versie en ondersteunt Java 11, 17 en 21. We verbeteren voortdurend ondersteuning voor Java-connectiviteit en raden u aan met de nieuwste versie van het Microsoft JDBC-stuurprogramma te werken.

Download het zip- of tar-bestand via de bovenstaande koppelingen.
Pak het gedownloade bestand uit om toegang te krijgen tot de JAR-bestanden van het stuurprogramma.
Selecteer het JAR-bestand dat overeenkomt met uw JRE-versie:
- Voor Java 11: ms-sparksql-jdbc-1.0.0.jre11.jar
- Voor Java 17: ms-sparksql-jdbc-1.0.0.jre17.jar
- Voor Java 21: ms-sparksql-jdbc-1.0.0.jre21.jar
Voeg het geselecteerde JAR-bestand toe aan het klassepad van uw toepassing.
Voor JDBC-clients configureert u de JDBC-stuurprogrammaklasse: com.microsoft.spark.livy.jdbc.LivyDriver

Snelstartvoorbeeld

In dit voorbeeld ziet u hoe u verbinding maakt met Microsoft Fabric en een query uitvoert met behulp van het Microsoft JDBC-stuurprogramma voor Microsoft Fabric Data Engineering. Voordat u deze code uitvoert, moet u ervoor zorgen dat u de vereisten hebt voltooid en het stuurprogramma hebt geïnstalleerd.

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;" +  // Azure CLI based 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();
        }
    }
}

Formaat van verbindingsstring

Basisverbindingsreeks

Het Microsoft JDBC-stuurprogramma voor Microsoft Fabric Data Engineering maakt gebruik van de volgende verbindingsreeksindeling:

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

Componenten van de connection string

Onderdeel	Description	Example
Protocol	JDBC URL-protocolidentificatie	`jdbc:fabricspark://`
Hostnaam	Hostnaam van Microsoft Fabric-eindpunt	`api.fabric.microsoft.com`
port	Optioneel poortnummer (standaard: 443)	`:443`
Parameters	Door puntkomma's gescheiden sleutel=waarde paren	`FabricWorkspaceID=<guid>`

Voorbeeld van verbindingsreeksen

Basisverbinding (verificatie op basis van interactieve browser)

jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;FabricWorkspaceID=<workspace-id>;FabricLakehouseID=<lakehouse-id>;AuthFlow=1

Met Spark-resourceconfiguratie

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

Met eigenschappen van Spark-sessie

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

Authenticatie

Het Microsoft JDBC-stuurprogramma voor Microsoft Fabric Data Engineering ondersteunt meerdere verificatiemethoden via Microsoft Entra ID (voorheen Azure Active Directory). Verificatie wordt geconfigureerd met behulp van de AuthFlow parameter in de verbindingsreeks.

Verificatiestromen

AuthFlow	Verificatiemethode	Gebruikssituatie
1	Interactieve browser	Interactieve gebruikersverificatie met OAuth 2.0
2	Azure-opdrachtregelinterface (CLI)	Ontwikkeling met behulp van Azure CLI
3	Referenties voor clientgeheim (service-principal)	Geautomatiseerde/service-naar-service-authenticatie
4	Referentie voor clientcertificaat	Authenticatie van een service-principal op basis van certificaat
5	Toegangstoken	Vooraf verkregen bearer-toegangstoken

Interactieve browserverificatie

Geschikt voor: Ontwikkeling en interactieve toepassingen

String url = "jdbc:fabricspark://api.fabric.microsoft.com;" +
             "FabricWorkspaceID=<workspace-id>;" +
             "FabricLakehouseID=<lakehouse-id>;" +
             "AuthFlow=1;" +  
             "AuthTenantID=<tenant-id>;" +  // Optional
             "LogLevel=INFO";

Connection conn = DriverManager.getConnection(url);

Parameters:

AuthFlow=1: Specificeert interactieve browserverificatie
AuthTenantID (optioneel): Azure-tenant-id
AuthClientID (optioneel): Toepassing (client) ID

Gedrag:

Hiermee opent u een browservenster voor gebruikersverificatie
Referenties worden opgeslagen in de cache voor volgende verbindingen totdat deze verlopen is
Geschikt voor toepassingen met één gebruiker

Client- of Servicegebruikerauthenticatie

Geschikt voor: Geautomatiseerde services en achtergrondtaken

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

Connection conn = DriverManager.getConnection(url);

Vereiste parameters:

AuthFlow=3: Hiermee specificeert u client-credentials-authenticatie
AuthClientID: Toepassings-ID (client) van Microsoft Entra ID
AuthClientSecret: Clientgeheim van Microsoft Entra-id
AuthTenantID: Azure-tenant-id

Best practices:

Geheimen veilig opslaan (Azure Key Vault, omgevingsvariabelen)
Beheerde identiteiten gebruiken indien mogelijk
Geheimen regelmatig roteren

Certificate-Based Authenticatie

Geschikt voor: Bedrijfstoepassingen waarvoor verificatie op basis van certificaten is vereist

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

Connection conn = DriverManager.getConnection(url);

Vereiste parameters:

AuthFlow=4: Hiermee geeft u verificatie op basis van certificaten op
AuthClientID: Applicatie-ID (client)
AuthCertificatePath: Pad naar PFX-/PKCS12-certificaatbestand
AuthCertificatePassword: Certificaatwachtwoord
AuthTenantID: Azure-tenant-id

Verificatie van toegangstokens

Geschikt voor: Scenario's voor aangepaste verificatie

// 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);

Verificatiecaching

Het stuurprogramma slaat verificatietokens automatisch in de cache op om de prestaties te verbeteren:

// 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);

Configuratieparameters

Vereiste parameters

Deze parameters moeten aanwezig zijn in elke verbindingsreeks:

Kenmerk	Typologie	Description	Example
`FabricWorkspaceID`	UUID (universeel unieke identificator)	Microsoft Fabric-werkruimte-id	`<workspace-id>`
`FabricLakehouseID`	UUID (universeel unieke identificator)	Microsoft Fabric Lakehouse-id	`<lakehouse-id>`
`AuthFlow`	Integer	Verificatiestroomtype (1-5)	`2`

Optionele parameters

API-versieconfiguratie

Kenmerk	Typologie	Verstek	Description
`FabricVersion`	Snaar / Touwtje	`v1`	Microsoft Fabric API-versie
`LivyApiVersion`	Snaar / Touwtje	`2023-12-01`	Livy-API-versie

Omgevingsconfiguratie

Kenmerk	Typologie	Verstek	Description
`FabricEnvironmentID`	UUID (universeel unieke identificator)	Geen	Fabric-omgeving-ID voor het refereren aan een item binnen de omgeving voor een Spark-sessie

Spark-configuratie

Configuratie van sessieresource

Spark-sessiebronnen configureren voor optimale prestaties:

Kenmerk	Typologie	Verstek	Description	Example
`DriverCores`	Integer	Spark-standaardwaarde	Aantal CPU-kernen voor stuurprogramma	`4`
`DriverMemory`	Snaar / Touwtje	Spark-standaardwaarde	Geheugentoewijzing voor stuurprogramma	`4g`
`ExecutorCores`	Integer	Spark-standaardwaarde	Aantal CPU-kernen per uitvoerder	`4`
`ExecutorMemory`	Snaar / Touwtje	Spark-standaardwaarde	Geheugentoewijzing per uitvoerder	`8g`
`NumExecutors`	Integer	Spark-standaardwaarde	Aantal uitvoerders	`2`

Example:

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

Eigenschappen van aangepaste Spark-sessie

Elke parameter met het voorvoegsel spark. wordt automatisch toegepast op de Spark-sessie:

Voorbeeld van Spark-configuraties:

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

Systeemeigen uitvoeringsengine (NEE):

spark.nee.enabled=true

Volledig voorbeeld:

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

Configuratie van HTTP-verbindingsgroep

HTTP-verbindingspooling configureren voor optimale netwerkprestaties:

Kenmerk	Typologie	Verstek	Description
`HttpMaxTotalConnections`	Integer	100	Maximumaantal HTTP-verbindingen
`HttpMaxConnectionsPerRoute`	Integer	50	Maximum aantal verbindingen per route
`HttpConnectionTimeoutInSeconds`	Integer	30	Verbindingstijd is verlopen
`HttpSocketTimeoutInSeconds`	Integer	60	Time-out voor socketleesbewerking
`HttpReadTimeoutInSeconds`	Integer	60	Time-out voor HTTP-leesbewerking
`HttpConnectionRequestTimeoutSeconds`	Integer	30	Time-out van verbindingsaanvraag vanuit pool
`HttpEnableKeepAlive`	Booleaan	true	HTTP-keep-alive inschakelen
`HttpKeepAliveTimeoutSeconds`	Integer	60	Keep-alive time-out
`HttpFollowRedirects`	Booleaan	true	HTTP-omleidingen volgen
`HttpUseAsyncIO`	Booleaan	false	Asynchrone HTTP I/O gebruiken

Example:

HttpMaxTotalConnections=200;HttpMaxConnectionsPerRoute=100;HttpConnectionTimeoutInSeconds=60

Proxyconfiguratie

HTTP- en SOCKS-proxyinstellingen configureren voor bedrijfsomgevingen:

Kenmerk	Typologie	Verstek	Description
`UseProxy`	Booleaan	false	Proxy inschakelen
`ProxyTransport`	Snaar / Touwtje	`http`	Proxy-transporttype (http/tcp)
`ProxyHost`	Snaar / Touwtje	Geen	Proxyhostnaam
`ProxyPort`	Integer	Geen	Proxypoort
`ProxyAuthEnabled`	Booleaan	false	Proxyverificatie inschakelen
`ProxyUsername`	Snaar / Touwtje	Geen	Gebruikersnaam voor proxyverificatie
`ProxyPassword`	Snaar / Touwtje	Geen	Wachtwoord voor proxyverificatie
`ProxyAuthScheme`	Snaar / Touwtje	`basic`	Authenticatieschema (basic/digest/ntlm)
`ProxySocksVersion`	Integer	5	SOCKS-versie (4/5)

Voorbeeld van HTTP-proxy:

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

Voorbeeld van SOCKS-proxy:

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

Configuratie van logboekregistratie

Kenmerk	Typologie	Verstek	Description
`LogLevel`	Snaar / Touwtje	`INFO`	Niveau van logboekregistratie: TRACE, DEBUG, INFO, WAARSCHUWING, FOUT

Example:

LogLevel=DEBUG

Standaardlocatie van logboek:

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

Aangepaste logboekconfiguratie: Gebruik een aangepast log4j2.xml bestand of logback.xml bestand in uw klaspad.

Gebruiksvoorbeelden

Basisverbinding

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();
        }
    }
}

Query's uitvoeren

Eenvoudige query

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 met filter

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 met limiet

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();
        }
    }
}

Werken met resultatensets

Navigeren in resultatensets

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"));
        }
    }
}

Grote resultatensets verwerken

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
}

Voorbereide instructies gebruiken

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);
            }
        }
    }
}

Batchverwerkingen

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);
    }
}

Gegevenstypemapping

Het stuurprogramma wijst Spark SQL-gegevenstypen toe aan JDBC SQL-typen en Java-typen:

Spark SQL-type	JDBC SQL-type	Java type	Opmerkingen
`BOOLEAN`	`BOOLEAN`	`Boolean`
`BYTE`	`TINYINT`	`Byte`
`SHORT`	`SMALLINT`	`Short`
`INT`	`INTEGER`	`Integer`
`LONG`	`BIGINT`	`Long`
`FLOAT`	`FLOAT`	`Float`
`DOUBLE`	`DOUBLE`	`Double`
`DECIMAL`	`DECIMAL`	`BigDecimal`	Precisie en schaal behouden
`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`	Geserialiseerd als JSON
`MAP`	`VARCHAR`	`String`	Geserialiseerd als JSON
`STRUCT`	`VARCHAR`	`String`	Geserialiseerd als JSON

Feedback

Is deze pagina nuttig?

Last updated on 2026-01-22

Delen via

Microsoft JDBC-stuurprogramma voor Microsoft Fabric Data Engineering (preview)

Belangrijke functies

Vereiste voorwaarden

Downloaden en installeren

Snelstartvoorbeeld

Formaat van verbindingsstring

Basisverbindingsreeks

Componenten van de connection string

Voorbeeld van verbindingsreeksen

Basisverbinding (verificatie op basis van interactieve browser)

Met Spark-resourceconfiguratie

Met eigenschappen van Spark-sessie

Authenticatie

Verificatiestromen

Interactieve browserverificatie

Client- of Servicegebruikerauthenticatie

Certificate-Based Authenticatie

Verificatie van toegangstokens

Verificatiecaching

Configuratieparameters

Vereiste parameters

Optionele parameters

API-versieconfiguratie

Omgevingsconfiguratie

Spark-configuratie

Configuratie van sessieresource

Eigenschappen van aangepaste Spark-sessie

Configuratie van HTTP-verbindingsgroep

Proxyconfiguratie

Configuratie van logboekregistratie

Gebruiksvoorbeelden

Basisverbinding

Query's uitvoeren

Eenvoudige query

Query met filter

Query met limiet

Werken met resultatensets

Navigeren in resultatensets

Grote resultatensets verwerken

Voorbereide instructies gebruiken

Batchverwerkingen

Gegevenstypemapping

Verwante inhoud

Feedback

Aanvullende resources