Выполнение федеративных запросов в другой рабочей области Databricks

Внимание

Эта функция предоставляется в режиме общедоступной предварительной версии.

В этой статье описывается настройка Федерации Lakehouse для выполнения федеративных запросов к данным Databricks в другой рабочей области Databricks. Дополнительные сведения о Федерации Lakehouse см. в статье "Что такое Федерация Lakehouse".

Внимание

Databricks to Databricks Lakehouse Federation — это хороший инструмент для выполнения запросов к данным, управляемых другой рабочей областью Databricks Hive или хранилище метаданных AWS Glue. Для большинства других сценариев другие рабочие процессы Azure Databricks более эффективны:

• Если рабочие области Azure Databricks используют одно и то же хранилище метаданных каталога Unity, вы можете управлять запросами между рабочими областями с помощью стандартных запросов каталога Unity и средств управления данными.
• Если требуется доступ только для чтения к данным в рабочей области Databricks, подключенной к другому хранилищу метаданных каталога Unity, независимо от того, в вашей учетной записи Azure Databricks или нет, Delta Sharing является лучшим выбором.

В любом из этих сценариев не нужно настраивать федерацию Lakehouse.

Чтобы подключиться к каталогу Databricks в другой рабочей области с помощью Федерации Lakehouse, необходимо создать следующее в хранилище метаданных каталога Azure Databricks Unity:

• Кластер или хранилище SQL в рабочей области Databricks.
• Подключение к кластеру или хранилищу SQL.
• Внешний каталог в хранилище метаданных каталога Unity, который отражает другой каталог Databricks, доступный из кластера или хранилища SQL, чтобы использовать синтаксис запросов каталога Unity и средства управления данными для управления доступом пользователей Azure Databricks к данным.

Подготовка к работе

Требования к рабочей области:

• Рабочая область включена для каталога Unity.

Требования к вычислениям:

• Сетевое подключение из кластера среды выполнения Databricks или хранилища SQL к целевым системам баз данных. См . рекомендации по сети для Федерации Lakehouse.
• Кластеры Azure Databricks должны использовать Databricks Runtime 13.3 LTS или более поздней версии и режим общего или однопользовательского доступа.
• Склады SQL должны быть профессиональными или бессерверными.

Необходимые разрешения:

• Чтобы создать подключение, необходимо быть администратором хранилища метаданных или пользователем с CREATE CONNECTION привилегиями в хранилище метаданных каталога Unity, подключенном к рабочей области.
• Чтобы создать внешний каталог, необходимо иметь CREATE CATALOG разрешение на хранилище метаданных и быть владельцем подключения или иметь CREATE FOREIGN CATALOG привилегии для подключения.

Дополнительные требования к разрешениям указываются в каждом разделе на основе задач, который следует выполнить.

Кроме того, для настройки подключения необходимо иметь активный кластер или хранилище SQL в рабочей области Azure Databricks.

Создание подключения

Подключение задает путь и учетные данные для доступа к внешней системе базы данных. Чтобы создать подключение, можно использовать обозреватель каталогов или команду SQL в записной книжке Azure Databricks или CREATE CONNECTION редакторе sql-запросов Databricks.

Необходимые разрешения: администратор хранилища метаданных или пользователь с привилегиями CREATE CONNECTION .

Обозреватель каталогов

1. В рабочей области Azure Databricks щелкните "Каталог".
2. В левой области разверните меню "Внешние данные" и выберите "Подключения".
3. Нажмите Create connection (Создать подключение).
4. Введите понятное имя подключения.
5. Выберите типподключения Databricks.
6. Введите следующие свойства подключения для другого экземпляра Databricks.
   • Узел: имя экземпляра рабочей области. Сведения о том, как получить имя экземпляра рабочей области, см. в статье "Получение идентификаторов для объектов рабочей области".
   • HTTP-путь: HTTP-путь для хранилища SQL. Чтобы получить путь, перейдите к хранилищам SQL > на боковой панели, выберите хранилище SQL, перейдите на вкладку сведений о подключении и скопируйте значение для пути HTTP.
   • Личный маркер доступа: личный маркер доступа Azure Databricks, который обеспечивает доступ к целевой рабочей области. Чтобы узнать, как получить маркер, ознакомьтесь с проверкой подлинности личного маркера доступа Azure Databricks. Для подключений Databricks рекомендует использовать личный маркер доступа для субъекта-службы.
7. (Необязательно) Нажмите кнопку "Проверить подключение" , чтобы убедиться, что она работает.
8. (Необязательно) Добавьте комментарий.
9. Нажмите кнопку Создать.

SQL

Выполните следующую команду в записной книжке или редакторе sql-запросов Databricks, заменив следующее:

• <connection-name>: понятное имя создаваемого соединения.
• <workspace-instance>: целевой экземпляр рабочей области. Сведения о том, как получить имя экземпляра рабочей области, см. в статье "Получение идентификаторов для объектов рабочей области".
• <sql-warehouse-path>: HTTP-путь для хранилища SQL. Чтобы получить путь, перейдите к хранилищам SQL > на боковой панели, выберите хранилище SQL, перейдите на вкладку сведений о подключении и скопируйте значение для пути HTTP.
• <personal-access-token>: личный маркер доступа Azure Databricks, который обеспечивает доступ к целевой рабочей области. Чтобы узнать, как получить маркер, ознакомьтесь с проверкой подлинности личного маркера доступа Azure Databricks. Для подключений Databricks рекомендует использовать личный маркер доступа субъекта-службы.

CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE databricks
OPTIONS (
  host '<workspace-instance>',
  httpPath '<sql-warehouse-path>',
  personalAccessToken '<personal-access-token>'
);

Рекомендуется использовать секреты Azure Databricks вместо строк открытого текста для конфиденциальных значений, таких как учетные данные. Например:

CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE databricks
OPTIONS (
  host '<workspace-instance>',
  httpPath '<sql-warehouse-path>',
  personalAccessToken secret ('<secret-scope>','<secret-key-password>')
)

Сведения о настройке секретов см. в разделе "Управление секретами".

Создание внешнего каталога

Внешний каталог зеркально отражает каталог во внешней рабочей области Databricks, чтобы можно было запрашивать и управлять доступом к данным в этом внешнем каталоге Databricks, как если бы он был каталогом в собственных рабочих задачах. Чтобы создать внешний каталог, вы используете подключение к внешней рабочей области Databricks, которая уже определена.

Чтобы создать внешний каталог, можно использовать обозреватель каталогов или CREATE FOREIGN CATALOG команду SQL в записной книжке Azure Databricks или редакторе sql-запросов Databricks.

Необходимые разрешения:CREATE CATALOG разрешение на хранилище метаданных и право владения подключением или CREATE FOREIGN CATALOG привилегией подключения.

Обозреватель каталогов

1. В рабочей области Azure Databricks щелкните "Каталог".
2. Нажмите кнопку Создать каталог.
3. В диалоговом окне "Создание нового каталога" введите имя каталога и выберите типвнешнего пользователя.
4. Выберите подключение, которое предоставляет доступ к базе данных, которую вы хотите зеркально отражать в качестве каталога каталога Unity.
5. Введите имя целевого каталога Databricks.
6. Нажмите кнопку Создать.

SQL

Выполните следующую команду SQL в записной книжке или редакторе SQL Databricks. Элементы в квадратных скобках являются необязательными. Замените значения-заполнители:

• <catalog-name>: имя создаваемого внешнего каталога.
• <connection-name>: объект подключения, указывающий источник данных, путь и учетные данные доступа.
• <external-catalog-name>: имя каталога во внешней рабочей области Databricks, в которую выполняется зеркальное отображение.

CREATE FOREIGN CATALOG [IF NOT EXISTS] <catalog-name> USING CONNECTION <connection-name>
OPTIONS (catalog '<external-catalog-name>');

Поддерживаемые pushdowns

Для всех вычислений поддерживаются следующие pushdown:

• Фильтры
• Проекции.
• Лимит
• Функции: поддерживаются только выражения фильтров (строковые функции, математические функции, функции Data, Time и Timestamp и другие другие функции, такие как Псевдоним, Приведение, Сортировка).

Следующие pushdown поддерживаются в Databricks Runtime 13.3 LTS и более поздних версиях и вычислительных ресурсах хранилища SQL:

• Статистические выражения
• Следующие логические операторы: =, =, <<=, =, >>=, <=>
• Следующие математические функции (не поддерживаются при отключении ANSI): +, -, *, %, /
• Следующие прочие операторы: ^, |, ~
• Сортировка при использовании с ограничением

Следующие pushdown не поддерживаются:

• Объединения
• Функции Windows