Databricks SQL Driver para Node.js
O Databricks SQL Driver for Node.js é uma biblioteca de Node.js que permite usar o código JavaScript para executar comandos SQL nos recursos de computação do Azure Databricks.
Requisitos
Uma máquina de desenvolvimento executando Node.js, versão 14 ou superior. Para imprimir a versão instalada do Node.js, execute o comando
node -v
. Para instalar e usar diferentes versões do Node.js, você pode usar ferramentas como o Node Version Manager (nvm).Gerenciador de pacotes de nó (
npm
). Versões posteriores do Node.js já incluemnpm
o . Para verificar senpm
está instalado, execute o comandonpm -v
. Para instalarnpm
, se necessário, você pode seguir instruções como as de Download e instalar o npm.O pacote @databricks/sql do npm. Para instalar o
@databricks/sql
pacote em seu projeto Node.js como uma dependência, usenpm
para executar o seguinte comando de dentro do mesmo diretório que seu projeto:npm i @databricks/sql
Se você quiser instalar e usar o TypeScript em seu projeto Node.js como
devDependencies
, usenpm
para executar os seguintes comandos de dentro do mesmo diretório do seu projeto:npm i -D typescript npm i -D @types/node
Um cluster ou armazém SQL existente.
O valor Nome do host do servidor e Caminho HTTP para o cluster existente ou o SQL warehouse.
Autenticação
O Databricks SQL Driver for Node.js dá suporte aos seguintes tipos de autenticação do Azure Databricks:
- Autenticação de token de acesso pessoal Databricks
- Autenticação de token do Microsoft Entra ID
- Autenticação máquina a máquina (M2M) OAuth
- Autenticação OAuth user-to-machine (U2M)
O Databricks SQL Driver for Node.js ainda não oferece suporte aos seguintes tipos de autenticação do Azure Databricks:
- Autenticação de identidades gerenciadas do Azure
- Autenticação da entidade de serviço do MS Entra
- Autenticação da CLI do Azure
Nota
Como prática recomendada de segurança, você não deve codificar valores de variáveis de conexão em seu código. Em vez disso, você deve recuperar esses valores de variáveis de conexão de um local seguro. Por exemplo, os trechos de código e exemplos neste artigo usam variáveis de ambiente.
Autenticação de token de acesso pessoal Databricks
Para usar o Databricks SQL Driver para Node.js com autenticação, você deve primeiro criar um token de acesso pessoal do Azure Databricks. Para obter detalhes sobre esta etapa, consulte Tokens de acesso pessoal do Azure Databricks para usuários do espaço de trabalho.
Para autenticar o Databricks SQL Driver for Node.js, use o seguinte trecho de código. Este trecho pressupõe que você tenha definido as seguintes variáveis de ambiente:
DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME
definido como o valor Nome do host do servidor para seu cluster ou SQL warehouse.DATABRICKS_HTTP_PATH
, definido como o valor Caminho HTTP para seu cluster ou SQL warehouse.DATABRICKS_TOKEN
, definido como o token de acesso pessoal do Azure Databricks.
Para definir variáveis de ambiente, consulte a documentação do seu sistema operacional.
JavaScript
const { DBSQLClient } = require('@databricks/sql');
const serverHostname = process.env.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME;
const httpPath = process.env.DATABRICKS_HTTP_PATH;
const token = process.env.DATABRICKS_TOKEN;
if (!token || !serverHostname || !httpPath) {
throw new Error("Cannot find Server Hostname, HTTP Path, or " +
"personal access token. " +
"Check the environment variables DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME, " +
"DATABRICKS_HTTP_PATH, and DATABRICKS_TOKEN.");
}
const client = new DBSQLClient();
const connectOptions = {
token: token,
host: serverHostname,
path: httpPath
};
client.connect(connectOptions)
// ...
TypeScript
import { DBSQLClient } from "@databricks/sql";
const serverHostname: string = process.env.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME || '';
const httpPath: string = process.env.DATABRICKS_HTTP_PATH || '';
const token: string = process.env.DATABRICKS_TOKEN || '';
if (token == '' || serverHostname == '' || httpPath == '') {
throw new Error("Cannot find Server Hostname, HTTP Path, or personal access token. " +
"Check the environment variables DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME, " +
"DATABRICKS_HTTP_PATH, and DATABRICKS_TOKEN.");
}
const client: DBSQLClient = new DBSQLClient();
const connectOptions = {
token: token,
host: serverHostname,
path: httpPath
};
client.connect(connectOptions)
// ...
Autenticação OAuth user-to-machine (U2M)
O Databricks SQL Driver para Node.js versões 1.8.0 e superiores suporta autenticação OAuth user-to-machine (U2M).
Para autenticar o Databricks SQL Driver for Node.js com autenticação OAuth U2M, use o seguinte trecho de código. Este trecho pressupõe que você tenha definido as seguintes variáveis de ambiente:
DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME
definido como o valor Nome do host do servidor para seu cluster ou SQL warehouse.DATABRICKS_HTTP_PATH
, definido como o valor Caminho HTTP para seu cluster ou SQL warehouse.
Para definir variáveis de ambiente, consulte a documentação do seu sistema operacional.
JavaScript
const { DBSQLClient } = require('@databricks/sql');
const serverHostname = process.env.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME;
const httpPath = process.env.DATABRICKS_HTTP_PATH;
if (!serverHostname || !httpPath) {
throw new Error("Cannot find Server Hostname or HTTP Path. " +
"Check the environment variables DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME " +
"and DATABRICKS_HTTP_PATH.");
}
const client = new DBSQLClient();
const connectOptions = {
authType: "databricks-oauth",
useDatabricksOAuthInAzure: true,
host: serverHostname,
path: httpPath
};
client.connect(connectOptions)
// ...
TypeScript
import { DBSQLClient } from "@databricks/sql";
const serverHostname: string = process.env.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME || '';
const httpPath: string = process.env.DATABRICKS_HTTP_PATH || '';
if (serverHostname == '' || httpPath == '') {
throw new Error("Cannot find Server Hostname or HTTP Path. " +
"Check the environment variables DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME " +
"and DATABRICKS_HTTP_PATH.");
}
const client: DBSQLClient = new DBSQLClient();
const connectOptions = {
authType: "databricks-oauth",
useDatabricksOAuthInAzure: true,
host: serverHostname,
path: httpPath
};
client.connect(connectOptions)
// ...
Autenticação OAuth máquina-a-máquina (M2M)
O Databricks SQL Driver para Node.js versões 1.8.0 e superiores suporta autenticação OAuth máquina-a-máquina (U2M).
Para usar o Databricks SQL Driver para Node.js com autenticação OAuth M2M, você deve fazer o seguinte:
Crie uma entidade de serviço do Azure Databricks em seu espaço de trabalho do Azure Databricks e crie um segredo OAuth para essa entidade de serviço.
Para criar a entidade de serviço e seu segredo OAuth, consulte Autenticar o acesso ao Azure Databricks com uma entidade de serviço usando OAuth (OAuth M2M). Anote o valor UUID ou ID do aplicativo da entidade de serviço e o valor Secret do segredo OAuth da entidade de serviço.
Dê à entidade de serviço acesso ao seu cluster ou depósito. Consulte Permissões de computação ou Gerenciar um armazém SQL.
Para autenticar o Databricks SQL Driver for Node.js, use o seguinte trecho de código. Este trecho pressupõe que você tenha definido as seguintes variáveis de ambiente:
DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME
definido como o valor Nome do host do servidor para seu cluster ou SQL warehouse.DATABRICKS_HTTP_PATH
, definido como o valor Caminho HTTP para seu cluster ou SQL warehouse.DATABRICKS_CLIENT_ID
, definido como o valor UUID ou ID do aplicativo da entidade de serviço.DATABRICKS_CLIENT_SECRET
, definido como o valor Secret para o segredo OAuth da entidade de serviço.
Para definir variáveis de ambiente, consulte a documentação do seu sistema operacional.
JavaScript
const { DBSQLClient } = require('@databricks/sql');
const serverHostname = process.env.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME;
const httpPath = process.env.DATABRICKS_HTTP_PATH;
const clientId = process.env.DATABRICKS_CLIENT_ID;
const clientSecret = process.env.DATABRICKS_CLIENT_SECRET;
if (!serverHostname || !httpPath || !clientId || !clientSecret) {
throw new Error("Cannot find Server Hostname, HTTP Path, or " +
"service principal ID or secret. " +
"Check the environment variables DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME, " +
"DATABRICKS_HTTP_PATH, DATABRICKS_CLIENT_ID, and " +
"DATABRICKS_CLIENT_SECRET.");
}
const client = new DBSQLClient();
const connectOptions = {
authType: "databricks-oauth",
useDatabricksOAuthInAzure: true,
host: serverHostname,
path: httpPath,
oauthClientId: clientId,
oauthClientSecret: clientSecret
};
client.connect(connectOptions)
// ...
TypeScript
import { DBSQLClient } from "@databricks/sql";
const serverHostname: string = process.env.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME || '';
const httpPath: string = process.env.DATABRICKS_HTTP_PATH || '';
const clientId: string = process.env.DATABRICKS_CLIENT_ID || '';
const clientSecret: string = process.env.DATABRICKS_CLIENT_SECRET || '';
if (serverHostname == '' || httpPath == '' || clientId == '' || clientSecret == '') {
throw new Error("Cannot find Server Hostname, HTTP Path, or " +
"service principal ID or secret. " +
"Check the environment variables DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME, " +
"DATABRICKS_HTTP_PATH, DATABRICKS_CLIENT_ID, and " +
"DATABRICKS_CLIENT_SECRET.");
}
const client: DBSQLClient = new DBSQLClient();
const connectOptions = {
authType: "databricks-oauth",
useDatabricksOAuthInAzure: true,
host: serverHostname,
path: httpPath,
oauthClientId: clientId,
oauthClientSecret: clientSecret
};
client.connect(connectOptions)
// ...
Autenticação de token do Microsoft Entra ID
Para usar o Databricks SQL Driver for Node.js com a autenticação de token do Microsoft Entra ID, você deve fornecer o Databricks SQL Driver for Node.js com o token do Microsoft Entra ID. Para criar um token de acesso do Microsoft Entra ID, faça o seguinte:
- Para um usuário do Azure Databricks, você pode usar a CLI do Azure. Consulte Obter tokens de ID do Microsoft Entra para usuários usando a CLI do Azure.
- Para uma entidade de serviço do Microsoft Entra ID, consulte Obter um token de acesso do Microsoft Entra ID com a CLI do Azure. Para criar uma entidade de serviço gerenciada do Microsoft Entra ID, consulte Gerenciar entidades de serviço.
Os tokens Microsoft Entra ID têm um tempo de vida padrão de cerca de 1 hora. Para criar um novo token de ID do Microsoft Entra, repita este processo.
Para autenticar o Databricks SQL Driver for Node.js, use o seguinte trecho de código. Este trecho pressupõe que você tenha definido as seguintes variáveis de ambiente:
DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME
definido como o valor Nome do host do servidor para seu cluster ou SQL warehouse.DATABRICKS_HTTP_PATH
, definido como o valor Caminho HTTP para seu cluster ou SQL warehouse.DATABRICKS_TOKEN
, definido como o token de ID do Microsoft Entra.
Para definir variáveis de ambiente, consulte a documentação do seu sistema operacional.
JavaScript
const { DBSQLClient } = require('@databricks/sql');
const serverHostname = process.env.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME;
const httpPath = process.env.DATABRICKS_HTTP_PATH;
const token = process.env.DATABRICKS_TOKEN;
if (!token || !serverHostname || !httpPath) {
throw new Error("Cannot find Server Hostname, HTTP Path, or " +
"<ms-entra-id> token. " +
"Check the environment variables DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME, " +
"DATABRICKS_HTTP_PATH, and DATABRICKS_TOKEN.");
}
const client = new DBSQLClient();
const connectOptions = {
token: token,
host: serverHostname,
path: httpPath
};
client.connect(connectOptions)
// ...
TypeScript
import { DBSQLClient } from "@databricks/sql";
const serverHostname: string = process.env.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME || '';
const httpPath: string = process.env.DATABRICKS_HTTP_PATH || '';
const token: string = process.env.DATABRICKS_TOKEN || '';
if (token == '' || serverHostname == '' || httpPath == '') {
throw new Error("Cannot find Server Hostname, HTTP Path, or " +
"<ms-entra-id> token. " +
"Check the environment variables DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME, " +
"DATABRICKS_HTTP_PATH, and DATABRICKS_TOKEN.");
}
const client: DBSQLClient = new DBSQLClient();
const connectOptions = {
token: token,
host: serverHostname,
path: httpPath
};
client.connect(connectOptions)
// ...
Consultar os dados
O exemplo de código a seguir demonstra como chamar o Databricks SQL Driver for Node.js para executar uma consulta SQL básica em um recurso de computação do Azure Databricks. Este comando retorna as duas primeiras linhas da trips
tabela no samples
esquema do nyctaxi
catálogo.
Nota
O exemplo de código a seguir demonstra como usar um token de acesso pessoal do Azure Databricks para autenticação. Para usar outros tipos de autenticação disponíveis do Azure Databricks, consulte Autenticação.
Este exemplo de código recupera os token
valores da variável , server_hostname
e http_path
connection de um conjunto de variáveis de ambiente do Azure Databricks. Essas variáveis de ambiente têm os seguintes nomes de variáveis de ambiente:
DATABRICKS_TOKEN
, que representa seu token de acesso pessoal do Azure Databricks a partir dos requisitos.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME
, que representa o valor Server Hostname dos requisitos.DATABRICKS_HTTP_PATH
, que representa o valor do caminho HTTP dos requisitos.
Você pode usar outras abordagens para recuperar esses valores de variáveis de conexão. O uso de variáveis de ambiente é apenas uma abordagem entre muitas.
O exemplo de código a seguir demonstra como chamar o Databricks SQL Connector para Node.js executar um comando SQL básico em um cluster ou armazém SQL. Este comando retorna as duas primeiras linhas da trips
tabela.
JavaScript
const { DBSQLClient } = require('@databricks/sql');
const token = process.env.DATABRICKS_TOKEN;
const serverHostname = process.env.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME;
const httpPath = process.env.DATABRICKS_HTTP_PATH;
if (!token || !serverHostname || !httpPath) {
throw new Error("Cannot find Server Hostname, HTTP Path, or personal access token. " +
"Check the environment variables DATABRICKS_TOKEN, " +
"DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME, and DATABRICKS_HTTP_PATH.");
}
const client = new DBSQLClient();
const connectOptions = {
token: token,
host: serverHostname,
path: httpPath
};
client.connect(connectOptions)
.then(async client => {
const session = await client.openSession();
const queryOperation = await session.executeStatement(
'SELECT * FROM samples.nyctaxi.trips LIMIT 2',
{
runAsync: true,
maxRows: 10000 // This option enables the direct results feature.
}
);
const result = await queryOperation.fetchAll();
await queryOperation.close();
console.table(result);
await session.close();
await client.close();
})
.catch((error) => {
console.error(error);
});
TypeScript
import { DBSQLClient } from '@databricks/sql';
import IDBSQLSession from '@databricks/sql/dist/contracts/IDBSQLSession';
import IOperation from '@databricks/sql/dist/contracts/IOperation';
const serverHostname: string = process.env.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME || '';
const httpPath: string = process.env.DATABRICKS_HTTP_PATH || '';
const token: string = process.env.DATABRICKS_TOKEN || '';
if (serverHostname == '' || httpPath == '' || token == '') {
throw new Error("Cannot find Server Hostname, HTTP Path, or personal access token. " +
"Check the environment variables DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME, " +
"DATABRICKS_HTTP_PATH, and DATABRICKS_TOKEN.");
}
const client: DBSQLClient = new DBSQLClient();
const connectOptions = {
host: serverHostname,
path: httpPath,
token: token
};
client.connect(connectOptions)
.then(async client => {
const session: IDBSQLSession = await client.openSession();
const queryOperation: IOperation = await session.executeStatement(
'SELECT * FROM samples.nyctaxi.trips LIMIT 2',
{
runAsync: true,
maxRows: 10000 // This option enables the direct results feature.
}
);
const result = await queryOperation.fetchAll();
await queryOperation.close();
console.table(result);
await session.close();
client.close();
})
.catch((error) => {
console.error(error);
});
Saída:
┌─────────┬─────┬────────┬───────────┬───────┬─────────┬────────┬───────┬───────┬────────┬────────┬────────┐
│ (index) │ _c0 │ carat │ cut │ color │ clarity │ depth │ table │ price │ x │ y │ z │
├─────────┼─────┼────────┼───────────┼───────┼─────────┼────────┼───────┼───────┼────────┼────────┼────────┤
│ 0 │ '1' │ '0.23' │ 'Ideal' │ 'E' │ 'SI2' │ '61.5' │ '55' │ '326' │ '3.95' │ '3.98' │ '2.43' │
│ 1 │ '2' │ '0.21' │ 'Premium' │ 'E' │ 'SI1' │ '59.8' │ '61' │ '326' │ '3.89' │ '3.84' │ '2.31' │
└─────────┴─────┴────────┴───────────┴───────┴─────────┴────────┴───────┴───────┴────────┴────────┴────────┘
Sessões
Todos os IDBSQLSession
métodos que retornam IOperation
objetos na Referência de API têm os seguintes parâmetros comuns que afetam seu comportamento:
- Configuração
runAsync
para iniciar o modo assíncronotrue
.IDBSQLSession
Os métodos colocam as operações na fila e retornam o mais rápido possível. O estado atual do objeto retornadoIOperation
pode variar, e o cliente é responsável por verificar seu status antes de usar o objeto retornadoIOperation
. Consulte Operações. A configuraçãorunAsync
significafalse
queIDBSQLSession
os métodos aguardam a conclusão das operações. Databricks recomenda sempre definirrunAsync
comotrue
. - A configuração
maxRows
como um valor não nulo permite resultados diretos. Com resultados diretos, o servidor tenta aguardar a conclusão das operações e, em seguida, busca uma parte dos dados. Dependendo de quanto trabalho o servidor foi capaz de concluir dentro do tempo definido,IOperation
os objetos retornam em algum estado intermediário em vez de em algum estado pendente. Muitas vezes, todos os metadados e resultados da consulta são retornados dentro de uma única solicitação para o servidor. O servidor usamaxRows
para determinar quantos registros ele pode retornar imediatamente. No entanto, o pedaço real pode ser de um tamanho diferente; vejaIDBSQLSession.fetchChunk
. Os resultados diretos são ativados por padrão. A Databricks recomenda não desativar os resultados diretos.
Operações
Conforme descrito em Sessões, IOperation
os objetos retornados por IDBSQLSession
métodos de sessão na Referência de API não são totalmente preenchidos. A operação do servidor relacionado ainda pode estar em andamento, como aguardar o início do armazém SQL do Databricks, executar a consulta ou buscar os dados. A IOperation
classe oculta esses detalhes dos usuários. Por exemplo, métodos como fetchAll
, fetchChunk
e aguarde getSchema
internamente a conclusão das operações e, em seguida, retorne os resultados. Você pode usar o IOperation.finished()
método para aguardar explicitamente a conclusão das operações. Esses métodos recebem um retorno de chamada que é chamado periodicamente enquanto aguarda a conclusão das operações. Definir a progress
opção para true
tentar solicitar dados de progresso adicionais do servidor e passá-los para esse retorno de chamada.
Os close
métodos e cancel
podem ser chamados a qualquer momento. Quando chamados, eles invalidam imediatamente o IOperation
objeto, todas as chamadas pendentes, como fetchAll
, fetchChunk
e getSchema
são imediatamente canceladas e um erro é retornado. Em alguns casos, a operação do servidor pode já ter sido concluída e o cancel
método afeta apenas o cliente.
O fetchAll
método chama fetchChunk
internamente e coleta todos os dados em uma matriz. Embora isso seja conveniente, pode causar erros de falta de memória quando usado em grandes conjuntos de dados. fetchAll
as opções são normalmente passadas para fetchChunk
.
Buscar blocos de dados
A busca de blocos de dados usa o seguinte padrão de código:
do {
const chunk = await operation.fetchChunk();
// Process the data chunk.
} while (await operation.hasMoreRows());
O fetchChunk
método na referência da API processa dados em pequenas porções para reduzir o consumo de memória. fetchChunk
Primeiro, aguarda a conclusão das operações se ainda não tiverem sido concluídas, depois chama um retorno de chamada durante o ciclo de espera e, em seguida, busca o próximo bloco de dados.
Você pode usar a maxRows
opção para especificar o tamanho de bloco desejado. No entanto, o pedaço retornado pode ter um tamanho diferente, menor ou até mesmo às vezes maior. fetchChunk
não tenta pré-buscar dados internamente, a fim de fatiá-los nas partes solicitadas. Ele envia a opção para o maxRows
servidor e retorna o que o servidor retorna. Não confunda esta maxRows
opção com a do IDBSQLSession
. maxRows
passado para fetchChunk
define o tamanho de cada pedaço e não faz mais nada.
Gerenciar arquivos em volumes do Catálogo Unity
O Databricks SQL Driver permite que você escreva arquivos locais em volumes do Catálogo Unity, baixe arquivos de volumes e exclua arquivos de volumes, conforme mostrado no exemplo a seguir:
JavaScript
const { DBSQLClient } = require('@databricks/sql');
const serverHostname = process.env.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME;
const httpPath = process.env.DATABRICKS_HTTP_PATH;
const token = process.env.DATABRICKS_TOKEN;
if (!token || !serverHostname || !httpPath) {
throw new Error("Cannot find Server Hostname, HTTP Path, or " +
"personal access token. " +
"Check the environment variables DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME, " +
"DATABRICKS_HTTP_PATH, and DATABRICKS_TOKEN.");
}
const client = new DBSQLClient();
const connectOptions = {
token: token,
host: serverHostname,
path: httpPath
};
client.connect(connectOptions)
.then(async client => {
const session = await client.openSession();
// Write a local file to a volume in the specified path.
// For writing local files to volumes, you must first specify the path to the
// local folder that contains the file to be written.
// Specify OVERWRITE to overwrite any existing file in that path.
await session.executeStatement(
"PUT 'my-data.csv' INTO '/Volumes/main/default/my-volume/my-data.csv' OVERWRITE", {
stagingAllowedLocalPath: ["/tmp/"]
}
);
// Download a file from a volume in the specified path.
// For downloading files in volumes, you must first specify the path to the
// local folder that will contain the downloaded file.
await session.executeStatement(
"GET '/Volumes/main/default/my-volume/my-data.csv' TO 'my-downloaded-data.csv'", {
stagingAllowedLocalPath: ["/Users/paul.cornell/samples/nodejs-sql-driver/"]
}
)
// Delete a file in a volume from the specified path.
// For deleting files from volumes, you must add stagingAllowedLocalPath,
// but its value will be ignored. As such, in this example, an empty string is
// specified.
await session.executeStatement(
"REMOVE '/Volumes/main/default/my-volume/my-data.csv'", {
stagingAllowedLocalPath: [""]
}
)
await session.close();
await client.close();
})
.catch((error) => {
console.error(error);
});
TypeScript
import { DBSQLClient } from '@databricks/sql';
const serverHostname: string | undefined = process.env.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME;
const httpPath: string | undefined = process.env.DATABRICKS_HTTP_PATH;
const token: string | undefined = process.env.DATABRICKS_TOKEN;
if (!token || !serverHostname || !httpPath) {
throw new Error("Cannot find Server Hostname, HTTP Path, or " +
"personal access token. " +
"Check the environment variables DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME, " +
"DATABRICKS_HTTP_PATH, and DATABRICKS_TOKEN.");
}
const client: DBSQLClient = new DBSQLClient();
const connectOptions = {
token: token,
host: serverHostname,
path: httpPath
};
client.connect(connectOptions)
.then(async client => {
const session = await client.openSession();
// Write a local file to a volume in the specified path.
// For writing local files to volumes, you must first specify the path to the
// local folder that contains the file to be written.
// Specify OVERWRITE to overwrite any existing file in that path.
await session.executeStatement(
"PUT 'my-data.csv' INTO '/Volumes/main/default/my-volume/my-data.csv' OVERWRITE", {
stagingAllowedLocalPath: ["/tmp/"]
}
);
// Download a file from a volume in the specified path.
// For downloading files in volumes, you must first specify the path to the
// local folder that will contain the downloaded file.
await session.executeStatement(
"GET '/Volumes/main/default/my-volume/my-data.csv' TO 'my-downloaded-data.csv'", {
stagingAllowedLocalPath: ["/Users/paul.cornell/samples/nodejs-sql-driver/"]
}
)
// Delete a file in a volume from the specified path.
// For deleting files from volumes, you must add stagingAllowedLocalPath,
// but its value will be ignored. As such, in this example, an empty string is
// specified.
await session.executeStatement(
"REMOVE '/Volumes/main/default/my-volume/my-data.csv'", {
stagingAllowedLocalPath: [""]
}
)
await session.close();
await client.close();
})
.catch((error: any) => {
console.error(error);
});
Configurar registo
O registrador fornece informações para problemas de depuração com o conector. Todos os DBSQLClient
objetos são instanciados com um registrador que imprime no console, mas passando um registrador personalizado, você pode enviar essas informações para um arquivo. O exemplo a seguir mostra como configurar um registrador e alterar seu nível.
JavaScript
const { DBSQLLogger, LogLevel } = require('@databricks/sql');
const logger = new DBSQLLogger({
filepath: 'log.txt',
level: LogLevel.info
});
// Set logger to different level.
logger.setLevel(LogLevel.debug);
TypeScript
import { DBSQLLogger, LogLevel } from '@databricks/sql';
const logger = new DBSQLLogger({
filepath: 'log.txt',
level: LogLevel.info,
});
// Set logger to different level.
logger.setLevel(LogLevel.debug);
Para obter exemplos adicionais, consulte a pasta de exemplos no repositório databricks/databricks-sql-nodejs no GitHub.
Testar
Para testar seu código, você pode usar estruturas de teste JavaScript como Jest. Para testar seu código em condições simuladas sem chamar pontos de extremidade da API REST do Azure Databricks ou alterar o estado de suas contas ou espaços de trabalho do Azure Databricks, você pode usar as estruturas simuladas internas do Jest.
Por exemplo, dado o seguinte arquivo chamado helpers.js
contendo uma getDBSQLClientWithPAT
função que usa um token de acesso pessoal do Azure Databricks para retornar uma conexão a um espaço de trabalho do Azure Databricks, uma getAllColumnsFromTable
função que usa a conexão para obter o número especificado de linhas de dados da tabela especificada (por exemplo, a trips
tabela no samples
esquema do catálogo nyctaxi
) e uma printResults
função para imprimir o conteúdo das linhas de dados:
// helpers.js
const { DBSQLClient } = require('@databricks/sql');
async function getDBSQLClientWithPAT(token, serverHostname, httpPath) {
const client = new DBSQLClient();
const connectOptions = {
token: token,
host: serverHostname,
path: httpPath
};
try {
return await client.connect(connectOptions);
} catch (error) {
console.error(error);
throw error;
}
}
async function getAllColumnsFromTable(client, tableSpec, rowCount) {
let session;
let queryOperation;
try {
session = await client.openSession();
queryOperation = await session.executeStatement(
`SELECT * FROM ${tableSpec} LIMIT ${rowCount}`,
{
runAsync: true,
maxRows: 10000 // This option enables the direct results feature.
}
);
} catch (error) {
console.error(error);
throw error;
}
let result;
try {
result = await queryOperation.fetchAll();
} catch (error) {
console.error(error);
throw error;
} finally {
if (queryOperation) {
await queryOperation.close();
}
if (session) {
await session.close();
}
}
return result;
}
function printResult(result) {
console.table(result);
}
module.exports = {
getDBSQLClientWithPAT,
getAllColumnsFromTable,
printResult
};
E dado o seguinte arquivo chamado main.js
getDBSQLClientWithPAT
getAllColumnsFromTable
, e printResults
funções:
// main.js
const { getDBSQLClientWithPAT, getAllColumnsFromTable, printResult } = require('./helpers');
const token = process.env.DATABRICKS_TOKEN;
const serverHostname = process.env.DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME;
const httpPath = process.env.DATABRICKS_HTTP_PATH;
const tableSpec = process.env.DATABRICKS_TABLE_SPEC;
if (!token || !serverHostname || !httpPath) {
throw new Error("Cannot find Server Hostname, HTTP Path, or personal access token. " +
"Check the environment variables DATABRICKS_TOKEN, " +
"DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME, and DATABRICKS_HTTP_PATH.");
}
if (!tableSpec) {
throw new Error("Cannot find table spec in the format catalog.schema.table. " +
"Check the environment variable DATABRICKS_TABLE_SPEC."
)
}
getDBSQLClientWithPAT(token, serverHostname, httpPath)
.then(async client => {
const result = await getAllColumnsFromTable(client, tableSpec, 2);
printResult(result);
await client.close();
})
.catch((error) => {
console.error(error);
});
O arquivo a seguir chamado helpers.test.js
testa se a getAllColumnsFromTable
função retorna a resposta esperada. Em vez de criar uma conexão real com o espaço de trabalho de destino, esse teste simula um DBSQLClient
objeto. O teste também simula alguns dados que estão em conformidade com o esquema e os valores que estão nos dados reais. O teste retorna os dados simulados por meio da conexão simulada e, em seguida, verifica se um dos valores das linhas de dados simuladas corresponde ao valor esperado.
// helpers.test.js
const { getDBSQLClientWithPAT, getAllColumnsFromTable, printResult} = require('./helpers')
jest.mock('@databricks/sql', () => {
return {
DBSQLClient: jest.fn().mockImplementation(() => {
return {
connect: jest.fn().mockResolvedValue({ mock: 'DBSQLClient'})
};
}),
};
});
test('getDBSQLClientWithPAT returns mocked Promise<DBSQLClient> object', async() => {
const result = await getDBSQLClientWithPAT(
token = 'my-token',
serverHostname = 'mock-server-hostname',
httpPath = 'mock-http-path'
);
expect(result).toEqual({ mock: 'DBSQLClient' });
});
const data = [
{
tpep_pickup_datetime: new Date(2016, 1, 13, 15, 51, 12),
tpep_dropoff_datetime: new Date(2016, 1, 13, 16, 15, 3),
trip_distance: 4.94,
fare_amount: 19.0,
pickup_zip: 10282,
dropoff_zip: 10171
},
{
tpep_pickup_datetime: new Date(2016, 1, 3, 17, 43, 18),
tpep_dropoff_datetime: new Date(2016, 1, 3, 17, 45),
trip_distance: 0.28,
fare_amount: 3.5,
pickup_zip: 10110,
dropoff_zip: 10110
}
];
const mockDBSQLClientForSession = {
openSession: jest.fn().mockResolvedValue({
executeStatement: jest.fn().mockResolvedValue({
fetchAll: jest.fn().mockResolvedValue(data),
close: jest.fn().mockResolvedValue(null)
}),
close: jest.fn().mockResolvedValue(null)
})
};
test('getAllColumnsFromTable returns the correct fare_amount for the second mocked data row', async () => {
const result = await getAllColumnsFromTable(
client = mockDBSQLClientForSession,
tableSpec = 'mock-table-spec',
rowCount = 2);
expect(result[1].fare_amount).toEqual(3.5);
});
global.console.table = jest.fn();
test('printResult mock prints the correct fare_amount for the second mocked data row', () => {
printResult(data);
expect(console.table).toHaveBeenCalledWith(data);
expect(data[1].fare_amount).toBe(3.5);
});
Para TypeScript, o código anterior é semelhante. Para testes Jest com TypeScript, use ts-jest.
Recursos adicionais
- O Databricks SQL Driver para Node.js repositório no GitHub
- Introdução ao Databricks SQL Driver for Node.js
- Solução de problemas do Databricks SQL Driver for Node.js
Referência da API
Classes
DBSQLClient
Classe
Principal ponto de entrada para interagir com um banco de dados.
Métodos
connect
método
Abre uma conexão com o banco de dados.
Parâmetros |
---|
Opções Tipo: ConnectionOptions O conjunto de opções usado para se conectar ao banco de dados. Os host campos , path e outros campos obrigatórios devem ser preenchidos. Consulte Autenticação.Exemplo: const client: DBSQLClient = new DBSQLClient(); client.connect( { host: serverHostname, path: httpPath, // ... } ) |
Devoluções: Promise<IDBSQLClient>
openSession
método
Abre a sessão entre DBSQLClient e o banco de dados.
Parâmetros |
---|
solicitar Tipo: OpenSessionRequest Um conjunto de parâmetros opcionais para especificar o esquema inicial e o catálogo inicial Exemplo: const session = await client.openSession( {initialCatalog: 'catalog'} ); |
Devoluções: Promise<IDBSQLSession>
getClient
método
Retorna o objeto interno thrift TCLIService.Client. Deve ser chamado após DBSQLClient ter se conectado.
No parameters
Devoluções TCLIService.Client
close
método
Fecha a conexão com o banco de dados e libera todos os recursos associados no servidor. Quaisquer chamadas adicionais para este cliente gerarão erro.
Sem parâmetros.
Sem valor de retorno.
DBSQLSession
Classe
DBSQLSessions são usados principalmente para a execução de instruções no databbase, bem como várias operações de busca de metadados.
Métodos
executeStatement
método
Executa uma instrução com as opções fornecidas.
Parâmetros |
---|
Declaração Tipo: str A instrução a ser executada. |
Opções Tipo: ExecuteStatementOptions Um conjunto de parâmetros opcionais para determinar o tempo limite da consulta, o máximo de linhas para resultados diretos e se a consulta deve ser executada de forma assíncrona. Por padrão maxRows é definido como 10000. Se maxRows estiver definido como null, a operação será executada com o recurso de resultados diretos desativado.Exemplo: const session = await client.openSession( {initialCatalog: 'catalog'} ); queryOperation = await session.executeStatement( 'SELECT "Hello, World!"', { runAsync: true } ); |
Devoluções: Promise<IOperation>
close
método
Encerra a sessão. Deve ser feito após o uso da sessão.
Sem parâmetros.
Sem valor de retorno.
getId
método
Retorna o GUID da sessão.
Sem parâmetros.
Devoluções: str
getTypeInfo
método
Retorna informações sobre tipos de dados suportados.
Parâmetros |
---|
solicitar Tipo: TypeInfoRequest Parâmetros de solicitação. |
Devoluções: Promise<IOperation>
getCatalogs
método
Obtém lista de catálogos.
Parâmetros |
---|
solicitar Tipo: CatalogsRequest Parâmetros de solicitação. |
Devoluções: Promise<IOperation>
getSchemas
método
Obtém a lista de esquemas.
Parâmetros |
---|
solicitar Tipo: SchemasRequest Parâmetros de solicitação. Campos catalogName e schemaName pode ser usado para fins de filtragem. |
Devoluções: Promise<IOperation>
getTables
método
Obtém a lista de tabelas.
Parâmetros |
---|
solicitar Tipo: TablesRequest Parâmetros de solicitação. Campos catalogName e schemaName etableName pode ser usado para filtragem. |
Devoluções: Promise<IOperation>
getFunctions
método
Obtém a lista de tabelas.
Parâmetros |
---|
solicitar Tipo: FunctionsRequest Parâmetros de solicitação. Campo functionName obrigatório. |
Devoluções: Promise<IOperation>
getPrimaryKeys
método
Obtém a lista de chaves primárias.
Parâmetros |
---|
solicitar Tipo: PrimaryKeysRequest Parâmetros de solicitação. Campos schemaName e tableName são obrigatórios. |
Devoluções: Promise<IOperation>
getCrossReference
método
Obtém informações sobre chaves estrangeiras entre duas tabelas.
Parâmetros |
---|
solicitar Tipo: CrossReferenceRequest Parâmetros de solicitação. O nome do esquema, pai e catálogo deve ser especificado para ambas as tabelas. |
Devoluções: Promise<IOperation>
DBSQLOperation
Classe
DBSQLOperations são criados por DBSQLSessions e podem ser usados para buscar os resultados de instruções e verificar sua execução. Os dados são obtidos através das funções fetchChunk e fetchAll.
Métodos
getId
método
Retorna o GUID da operação.
Sem parâmetros.
Devoluções: str
fetchAll
método
Aguarda a conclusão da operação e, em seguida, busca todas as linhas da operação.
Parâmetros: Nenhum
Devoluções: Promise<Array<object>>
fetchChunk
método
Aguarda a conclusão da operação e, em seguida, obtém até um número especificado de linhas de uma operação.
Parâmetros |
---|
Opções Tipo: FetchOptions Opções usadas para buscar. Atualmente, a única opção é maxRows, que corresponde ao número máximo de objetos de dados a serem retornados em qualquer matriz. |
Devoluções: Promise<Array<object>>
close
método
Fecha a operação e libera todos os recursos associados. Deve ser feito depois de não usar mais a operação.
Sem parâmetros.
Sem valor de retorno.