Executar consultas federadas no Microsoft SQL Server

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Este artigo descreve como configurar a Federação do Lakehouse para executar consultas federadas nos dados do SQL Server que não sejam gerenciados pelo Azure Databricks. Para saber mais sobre a Federação de Lakehouse, confira O que é a Federação de Lakehouse.

Para se conectar ao seu banco de dados SQL Server usando a Federação do Lakehouse, você deve criar o seguinte no metastore do Catálogo do Unity do Azure Databricks:

  • Uma conexão com seu banco de dados do SQL Server.
  • Um catálogo estrangeiro que espelhe seu banco de dados do SQL Server no Catálogo do Unity, para que você possa usar a sintaxe de consulta e as ferramentas de governança de dados do Catálogo do Unity para gerenciar o acesso do usuário do Azure Databricks ao banco de dados.

Antes de começar

Requisitos do workspace:

  • Workspace habilitado para o Catálogo do Unity.

Requisitos de computação:

  • Conectividade de rede do cluster do Databricks Runtime ou do Warehouse SQL para os sistemas de banco de dados de destino. Confira Recomendações de rede para a Federação de Lakehouse.
  • Os clusters do Azure Databricks devem usar o Databricks Runtime 13.3 LTS ou superior e o modo de acesso compartilhado ou de usuário único.
  • Os Warehouses SQL devem ser Pro ou Sem Servidor.

Permissões necessárias:

  • Para criar uma conexão, você deve ser um administrador de metastore ou um usuário com o privilégio de CREATE CONNECTION no metastore do Catálogo do Unity anexado ao workspace.
  • Para criar um catálogo estrangeiro, você deve ter a permissão de CREATE CATALOG no metastore e ser o proprietário da conexão ou ter o privilégio de CREATE FOREIGN CATALOG na conexão.

Requisitos de permissão adicionais são especificados em cada seção baseada em tarefa a seguir.

Criar uma conexão

Uma conexão especifica um caminho e credenciais para acessar um sistema de banco de dados externo. Para criar uma conexão, você pode usar o Explorador do Catálogo ou o comando SQL CREATE CONNECTION em um notebook do Azure Databricks, ou o editor de consulta do Databricks SQL.

Permissões necessárias: administrador ou usuário do metastore com o privilégio de CREATE CONNECTION.

Explorador do Catálogo

  1. No espaço de trabalho do Azure Databricks, clique em Ícone do catálogoCatálogo.
  2. No painel esquerdo, expanda o menu Dados Externos e selecione Conexões.
  3. Clique em Criar conexão.
  4. Insira um Nome de conexão fácil de lembrar.
  5. Selecione um Tipo de Conexão do SQL Server.
  6. Insira as propriedades de conexão a seguir para a sua instância do SQL Server.
    • Host
    • Porta
    • trustServerCertificate: o padrão é false. Quando configurada como true, a camada de transporte usa SSL para criptografar o canal e ignora a cadeia de certificados para validar a relação de confiança. Deixe esse conjunto com os valores padrão, a menos que você tenha uma necessidade específica de ignorar a validação de confiança.
    • Usuário
    • Senha
  7. (Opcional) Clique em Testar a conexão para confirmar se está funcionando.
  8. (Opcional) Adicione um comentário.
  9. Clique em Criar.

Sql

Execute o comando a seguir em um notebook ou no editor de SQL do Databricks.

CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE sqlserver
OPTIONS (
  host '<hostname>',
  port '<port>',
  user '<user>',
  password '<password>'
);

Recomendamos usar segredos do Azure Databricks em vez de cadeias de caracteres de texto não criptografado para valores confidenciais, como credenciais. Por exemplo:

CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE sqlserver
OPTIONS (
  host '<hostname>',
  port '<port>',
  user secret ('<secret-scope>','<secret-key-user>'),
  password secret ('<secret-scope>','<secret-key-password>')
)

Para obter informações sobre configuração de segredos, confira Gestão de segredos.

Criar um catálogo estrangeiro

Um catálogo estrangeiro espelha um banco de dados em um sistema de dados externo para que você possa consultar e gerenciar o acesso aos dados nesse banco de dados usando o Azure Databricks e o Catálogo do Unity. Para criar um catálogo estrangeiro, use uma conexão com a fonte de dados que já foi definida.

Para criar um catálogo estrangeiro, você pode usar o Explorador do Catálogo ou o comando SQL CREATE FOREIGN CATALOG em um notebook do Azure Databricks ou o editor de consulta do Databricks SQL.

Permissões necessárias: permissão de CREATE CATALOG no metastore e a propriedade da conexão ou o privilégio de CREATE FOREIGN CATALOG na conexão.

Explorador do Catálogo

  1. No espaço de trabalho do Azure Databricks, clique em Ícone do catálogoCatálogo.
  2. Clique no botão Criar Catálogo.
  3. Na caixa de diálogo Criar um novo catálogo, insira um nome para o catálogo e selecione um Tipo de Estrangeiro.
  4. Selecione a Conexão que fornece acesso ao banco de dados que você deseja espelhar como um do Catálogo do Unity.
  5. Insira o nome do Banco de Dados que você deseja espelhar como um catálogo.
  6. Clicar em Criar.

Sql

Execute o comando SQL a seguir em um notebook ou no editor de SQL do Databricks. Os itens entre colchetes são opcionais. Substitua os valores de espaço reservado:

  • <catalog-name>: nome do catálogo no Azure Databricks.
  • <connection-name>: o objeto de conexão que especifica a fonte de dados, o caminho e as credenciais de acesso.
  • <database-name>: nome do banco de dados que você deseja espelhar como um catálogo no Azure Databricks.
CREATE FOREIGN CATALOG [IF NOT EXISTS] <catalog-name> USING CONNECTION <connection-name>
OPTIONS (database '<database-name>');

Pushdowns com suporte

Os seguintes pushdowns são compatíveis com toda a computação:

  • Filtros
  • Projeções
  • Limite
  • Funções: parcial, somente para expressões de filtro. (Funções de cadeia de caracteres, funções matemáticas, dados, tempo e carimbo de data/hora e outras funções diversas, como Alias, Cast, SortOrder)

Os seguintes pushdowns são compatíveis com o Databricks Runtime 13.3 LTS e superior, e na computação de SQL warehouse:

  • Agregações
  • Os seguintes operadores boolianos: =, <, <=, >, >=, <=>
  • As seguintes funções matemáticas (sem suporte se o ANSI estiver desabilitado): +, -, *, %, /
  • Os seguintes operadores diversos: ^, |, ~
  • Classificação, quando usada com limite

Não há suporte para os seguintes pushdowns:

  • Junções
  • Funções do Windows

Mapeamentos de tipo de dados

Quando você lê do SQL Server para o Spark, os tipos de dados são mapeados como se segue:

Tipo de SQL Server Tipo do Spark
bigint (sem sinal), decimal, money, numeric, smallmoney DecimalType
SMALLINT ShortType
int, tinyint IntegerType
bigint (se assinado) LongType
real FloatType
FLOAT DoubleType
char, nchar, uniqueidentifier CharType
nvarchar, varchar VarcharType
text, xml StringType
binary, geography, geometry, image, timestamp, udt, varbinary BinaryType
bit BooleanType
date DateType
datetime, datetime, smalldatetime, time TimestampType/TimestampNTZType

* Quando você lê do SQL Server, os datetimes do SQL Server são mapeados para o TimestampType do Spark se preferTimestampNTZ = false (padrão). Os datetimes do SQL Server são mapeados para TimestampNTZType se preferTimestampNTZ = true.