Observação
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Este artigo fornece exemplos de sintaxe de como usar o conector do Databricks para se conectar a outro workspace do Databricks. Esse conector aproveita o driver JDBC do Databricks, que está incluído no Databricks Runtime 13.3 LTS e superior.
Importante
Para a maioria das operações de compartilhamento de dados, o Databricks recomenda o compartilhamento Delta. Confira O que é o Compartilhamento Delta?. Você também pode preferir Federação Lakehouse para gerenciar consultas em dados em outros workspaces do Databricks. Confira O que é Federação do Lakehouse?.
Conectando-se a outro workspace do Databricks
O conector do Databricks Spark permite que você se conecte aos recursos de computação configurados em outro workspace do Databricks e retorne resultados ao workspace atual do Azure Databricks. Você deve ter acesso à computação ativa em ambos os workspaces para que as consultas tenham êxito.
O driver JDBC está registrado para endereços URL jdbc:databricks://. Você deve configurar e usar um token de acesso pessoal que conceda permissões aos recursos do workspace que estão sendo acessados remotamente. Consulte a API de gerenciamento de token.
Observação
Se você tiver uma biblioteca JDBC do Databricks anexada ao cluster, a versão da biblioteca anexada ao cluster será usada em vez da versão incluída no Databricks Runtime.
Ler dados de outro workspace do Databricks
Você pode especificar o formato databricks para usar o conector do Databricks Spark ao ler dados, como no exemplo a seguir:
df = (spark.read
.format("databricks")
.option("host", "adb-<workspace-id>.<random-number>.azuredatabricks.net")
.option("httpPath", "/sql/1.0/warehouses/<warehouse-id>")
.option("personalAccessToken", "<auth-token>")
.option("dbtable", "<table-name>")
.load()
)
Criar uma tabela externa em outro espaço de trabalho do Databricks
Você pode registrar uma tabela externa em um espaço de trabalho do Azure Databricks vinculado a um espaço de trabalho do Databricks separado.
O exemplo a seguir demonstra essa sintaxe, usando a secret função para obter credenciais armazenadas com segredos do Databricks:
Observação
Para obter mais informações sobre segredos do Databricks, consulte secret a função.
CREATE TABLE databricks_external_table
USING databricks
OPTIONS (
host 'adb-<workspace-id>.<random-number>.azuredatabricks.net',
httpPath '/sql/1.0/warehouses/<warehouse-id>',
personalAccessToken secret('<scope>', '<token>'),
dbtable '<table-name>'
);