Запрос данных в Azure Synapse Analytics

Статья
03/01/2024

Вы можете получить доступ к Azure Synapse из Azure Databricks с помощью соединителя Azure Synapse, который использует COPY инструкцию в Azure Synapse для эффективной передачи больших объемов данных между кластером Azure Databricks и экземпляром Azure Synapse с помощью учетной записи хранения Azure Data Lake Storage 2-го поколения для временного промежуточного хранения.

Примечание.

Вы можете использовать федерацию Lakehouse для управления запросами в Azure Synapse или данных хранилища данных Azure. См. статью "Что такое Федерация Lakehouse".

Azure Synapse Analytics — это облачное хранилище корпоративных данных, которое использует массовую параллельную обработку (MPP) для быстрого выполнения сложных запросов в петабайтах данных.

Внимание

Этот соединитель предназначен только для использования с экземплярами выделенного пула Synapse и несовместим с другими компонентами Synapse.

Примечание.

COPYдоступен только в Azure Data Lake Storage 2-го поколения экземплярах. Если вы ищете подробные сведения о работе с Polybase, ознакомьтесь с Подключение azure Databricks и Azure Synapse с PolyBase (устаревшая версия).

Пример синтаксиса для Synapse

Synapse можно запросить в Scala, Python, SQL и R. В следующих примерах кода используются ключи учетной записи хранения и перенаправлять учетные данные хранения из Azure Databricks в Synapse.

Примечание.

Используйте строка подключения, предоставляемые портал Azure, что обеспечивает шифрование протокола SSL для всех данных, отправленных между драйвером Spark и экземпляром Azure Synapse через подключение JDBC. Чтобы убедиться, что шифрование SSL включено, найдите подстроку encrypt=true в строке подключения.

Внимание

Внешние расположения, определенные в каталоге Unity, не поддерживаются в качестве tempDir расположений.

Scala


// Set up the storage account access key in the notebook session conf.
spark.conf.set(
  "fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net",
  "<your-storage-account-access-key>")

// Get some data from an Azure Synapse table. The following example applies to Databricks Runtime 11.3 LTS and above.
val df: DataFrame = spark.read
  .format("sqldw")
  .option("host", "hostname")
  .option("port", "port") /* Optional - will use default port 1433 if not specified. */
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .option("database", "database-name")
  .option("dbtable", "schema-name.table-name") /* If schemaName not provided, default to "dbo". */
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>")
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true")
  .load()

// Get some data from an Azure Synapse table. The following example applies to Databricks Runtime 10.4 LTS and below.
val df: DataFrame = spark.read
  .format("com.databricks.spark.sqldw")
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>")
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>")
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true")
  .option("dbTable", "<your-table-name>")
  .load()

// Load data from an Azure Synapse query.
val df: DataFrame = spark.read
  .format("com.databricks.spark.sqldw")
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>")
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>")
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true")
  .option("query", "select x, count(*) as cnt from table group by x")
  .load()

// Apply some transformations to the data, then use the
// Data Source API to write the data back to another table in Azure Synapse.

df.write
  .format("com.databricks.spark.sqldw")
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>")
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true")
  .option("dbTable", "<your-table-name>")
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>")
  .save()

Python


# Set up the storage account access key in the notebook session conf.
spark.conf.set(
  "fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net",
  "<your-storage-account-access-key>")

# Get some data from an Azure Synapse table. The following example applies to Databricks Runtime 11.3 LTS and above.
df = spark.read
  .format("sqldw")
  .option("host", "hostname")
  .option("port", "port") # Optional - will use default port 1433 if not specified.
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .option("database", "database-name")
  .option("dbtable", "schema-name.table-name") # If schemaName not provided, default to "dbo".
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>")
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true")
  .load()

# Get some data from an Azure Synapse table. The following example applies to Databricks Runtime 10.4 LTS and below.
df = spark.read \
  .format("com.databricks.spark.sqldw") \
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>") \
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>") \
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true") \
  .option("dbTable", "<your-table-name>") \
  .load()

# Load data from an Azure Synapse query.
df = spark.read \
  .format("com.databricks.spark.sqldw") \
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>") \
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>") \
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true") \
  .option("query", "select x, count(*) as cnt from table group by x") \
  .load()

# Apply some transformations to the data, then use the
# Data Source API to write the data back to another table in Azure Synapse.

df.write \
  .format("com.databricks.spark.sqldw") \
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>") \
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true") \
  .option("dbTable", "<your-table-name>") \
  .option("tempDir", "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>") \
  .save()

SQL


-- Set up the storage account access key in the notebook session conf.
SET fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net=<your-storage-account-access-key>;

-- Read data using SQL. The following example applies to Databricks Runtime 11.3 LTS and above.
CREATE TABLE example_table_in_spark_read
USING sqldw
OPTIONS (
  host '<hostname>',
  port '<port>' /* Optional - will use default port 1433 if not specified. */
  user '<username>',
  password '<password>',
  database '<database-name>'
  dbtable '<schema-name>.<table-name>', /* If schemaName not provided, default to "dbo". */
  forwardSparkAzureStorageCredentials 'true',
  tempDir 'abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>'
);

-- Read data using SQL. The following example applies to Databricks Runtime 10.4 LTS and below.
CREATE TABLE example_table_in_spark_read
USING com.databricks.spark.sqldw
OPTIONS (
  url 'jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>',
  forwardSparkAzureStorageCredentials 'true',
  dbtable '<your-table-name>',
  tempDir 'abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>'
);

-- Write data using SQL.
-- Create a new table, throwing an error if a table with the same name already exists:

CREATE TABLE example_table_in_spark_write
USING com.databricks.spark.sqldw
OPTIONS (
  url 'jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>',
  forwardSparkAzureStorageCredentials 'true',
  dbTable '<your-table-name>',
  tempDir 'abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>'
)
AS SELECT * FROM table_to_save_in_spark;

R

# Load SparkR
library(SparkR)

# Set up the storage account access key in the notebook session conf.
conf <- sparkR.callJMethod(sparkR.session(), "conf")
sparkR.callJMethod(conf, "set", "fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net", "<your-storage-account-access-key>")

# Get some data from an Azure Synapse table.
df <- read.df(
   source = "com.databricks.spark.sqldw",
   url = "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>",
   forward_spark_azure_storage_credentials = "true",
   dbTable = "<your-table-name>",
   tempDir = "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>")

# Load data from an Azure Synapse query.
df <- read.df(
   source = "com.databricks.spark.sqldw",
   url = "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>",
   forward_spark_azure_storage_credentials = "true",
   query = "select x, count(*) as cnt from table group by x",
   tempDir = "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>")

# Apply some transformations to the data, then use the
# Data Source API to write the data back to another table in Azure Synapse.

write.df(
  df,
  source = "com.databricks.spark.sqldw",
  url = "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>",
  forward_spark_azure_storage_credentials = "true",
  dbTable = "<your-table-name>",
  tempDir = "abfss://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-directory-name>")

Как работает проверка подлинности между Azure Databricks и Synapse?

Соединитель Azure Synapse использует три типа сетевых подключений:

Драйвер Spark — к Azure Synapse
Кластер Spark в учетную запись хранения Azure
Azure Synapse — к учетной записи хранения Azure

Настройка доступа к хранилищу Azure

Azure Databricks и Synapse нуждаются в привилегированном доступе к учетной записи хранения Azure для временного хранения данных.

Azure Synapse не поддерживает использование SAS для доступа к учетной записи хранения. Вы можете настроить доступ для обеих служб, выполнив одно из следующих действий:

Используйте ключ и секрет учетной записи для учетной записи хранения и задайте для trueнее значениеforwardSparkAzureStorageCredentials. Сведения о настройке учетных данных Azure для доступа к хранилищу Azure см. в разделе "Настройка свойств Spark".
Используйте Azure Data Lake Storage 2-го поколения с проверкой подлинности OAuth 2.0 и задайте для нее trueзначениеenableServicePrincipalAuth. Сведения о настройке подключения из Azure Databricks к Synapse с помощью OAuth 2.0 с субъектом-службой.
Настройте экземпляр Azure Synapse, чтобы иметь управляемое удостоверение службы и задать для trueнего значениеuseAzureMSI.

Обязательные разрешения Azure Synapse

Так как он используется COPY в фоновом режиме, соединитель Azure Synapse требует, чтобы пользователь подключения JDBC был иметь разрешение на выполнение следующих команд в подключенном экземпляре Azure Synapse:

COPY INTO;

Если целевая таблица не существует в Azure Synapse, в дополнение к приведенной выше команде необходимо разрешение на выполнение следующей команды:

CREATE TABLE

В следующей таблице приведены сведения о разрешениях, необходимых для записи:COPY

Разрешения (вставка в существующую таблицу)	Разрешения (вставка в новую таблицу)
ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS INSERT	ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS INSERT CREATE TABLE ALTER ON SCHEMA :: dbo

Конфигурации сети

Если вы настроите брандмауэр в Azure Synapse, необходимо настроить параметры сети, чтобы разрешить Azure Databricks достичь Azure Synapse. Сначала убедитесь, что рабочая область Azure Databricks развернута в собственной виртуальной сети после развертывания Azure Databricks в виртуальной сети Azure (внедрение виртуальной сети). Затем можно настроить правила брандмауэра IP-адресов в Azure Synpase, чтобы разрешить подключения из подсетей к учетной записи Synapse. См . правила брандмауэра IP-адресов Azure Synapse Analytics.

Настройка подключения из Azure Databricks к Synapse с помощью OAuth 2.0 с субъектом-службой

Вы можете проходить проверку подлинности в Azure Synapse Analytics с помощью субъекта-службы с доступом к базовой учетной записи хранения. Дополнительные сведения об использовании учетных данных субъекта-службы для доступа к учетной записи хранения Azure см. в Подключение Azure Data Lake Storage 2-го поколения и служба хранилища BLOB-объектов. Чтобы включить проверку подлинности соединителя с помощью субъекта-службы, необходимо задать enableServicePrincipalAuth параметр true в конфигурации подключения Azure Databricks Synapse .

При необходимости для подключения к Azure Synapse Analytics можно использовать другой субъект-службу. В следующем примере настраивается учетные данные субъекта-службы для учетной записи хранения и необязательные учетные данные субъекта-службы для Synapse:

ini

; Defining the Service Principal credentials for the Azure storage account
fs.azure.account.auth.type OAuth
fs.azure.account.oauth.provider.type org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider
fs.azure.account.oauth2.client.id <application-id>
fs.azure.account.oauth2.client.secret <service-credential>
fs.azure.account.oauth2.client.endpoint https://login.microsoftonline.com/<directory-id>/oauth2/token

; Defining a separate set of service principal credentials for Azure Synapse Analytics (If not defined, the connector will use the Azure storage account credentials)
spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.id <application-id>
spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.secret <service-credential>

Scala

// Defining the Service Principal credentials for the Azure storage account
spark.conf.set("fs.azure.account.auth.type", "OAuth")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth.provider.type",  "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.id", "<application-id>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<service-credential>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.endpoint", "https://login.microsoftonline.com/<directory-id>/oauth2/token")

// Defining a separate set of service principal credentials for Azure Synapse Analytics (If not defined, the connector will use the Azure storage account credentials)
spark.conf.set("spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.id", "<application-id>")
spark.conf.set("spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.secret", "<service-credential>")

Python

# Defining the service principal credentials for the Azure storage account
spark.conf.set("fs.azure.account.auth.type", "OAuth")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth.provider.type",  "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.id", "<application-id>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<service-credential>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.endpoint", "https://login.microsoftonline.com/<directory-id>/oauth2/token")

# Defining a separate set of service principal credentials for Azure Synapse Analytics (If not defined, the connector will use the Azure storage account credentials)
spark.conf.set("spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.id", "<application-id>")
spark.conf.set("spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.secret", "<service-credential>")

R

# Load SparkR
library(SparkR)
conf <- sparkR.callJMethod(sparkR.session(), "conf")

# Defining the service principal credentials for the Azure storage account
sparkR.callJMethod(conf, "set", "fs.azure.account.auth.type", "OAuth")
sparkR.callJMethod(conf, "set", "fs.azure.account.oauth.provider.type",  "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
sparkR.callJMethod(conf, "set", "fs.azure.account.oauth2.client.id", "<application-id>")
sparkR.callJMethod(conf, "set", "fs.azure.account.oauth2.client.secret", "<service-credential>")
sparkR.callJMethod(conf, "set", "fs.azure.account.oauth2.client.endpoint", "https://login.microsoftonline.com/<directory-id>/oauth2/token")

# Defining a separate set of service principal credentials for Azure Synapse Analytics (If not defined, the connector will use the Azure storage account credentials)
sparkR.callJMethod(conf, "set", "spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.id", "<application-id>")
sparkR.callJMethod(conf, "set", "spark.databricks.sqldw.jdbc.service.principal.client.secret", "<service-credential>")

Поддерживаемые режимы сохранения для пакетной записи

Соединитель Azure Synapse поддерживает режимы сохранения ErrorIfExists, Ignore, Append и Overwrite, по умолчанию используя режим ErrorIfExists. Дополнительные сведения о поддерживаемых режимах сохранения в Apache Spark см. в статье документация Spark SQL по режимам сохранения.

Справочник по параметрам соединителя Azure Databricks Synapse

Предоставленные OPTIONS в Spark SQL поддерживают следующие параметры:

Параметр	Обязательное поле	По умолчанию.	Примечания.
`dbTable`	Да, если не указан параметр `query`	Нет по умолчанию	Таблица для создания или чтения данных из Azure Synapse. Этот параметр является обязательным при сохранении (записи) данных обратно в Azure Synapse. Для доступа к таблице в определенной схеме также можно использовать `{SCHEMA NAME}.{TABLE NAME}`. Если имя схемы не указано, используется схема по умолчанию, связанная с пользователем JDBC. Ранее поддерживавшийся вариант `dbtable` является нерекомендуемым и в будущих выпусках будет игнорироваться. Вместо этого указывайте имя слитно с первой буквой в нижнем регистре (т. н. camel case).
`query`	Да, если не указан параметр `dbTable`	Нет по умолчанию	Запрос для чтения данных в Azure Synapse. Для доступа к таблицам в определенной схеме, упоминаемым в запросе, также можно использовать `{SCHEMA NAME}.{TABLE NAME}`. Если имя схемы не указано, используется схема по умолчанию, связанная с пользователем JDBC.
`user`	No	Нет по умолчанию	Имя пользователя Azure Synapse. Используется в сочетании с параметром `password`. Можно использовать только в том случае, если имя пользователя и пароль не передаются в URL-адресе. Если эти данные передаются обоими способами, возникнет ошибка.
`password`	No	Нет по умолчанию	Пароль Azure Synapse. Используется в сочетании с параметром `user`. Можно использовать только в том случае, если имя пользователя и пароль не передаются в URL-адресе. Если эти данные передаются обоими способами, возникнет ошибка.
`url`	Да	Нет по умолчанию	URL-адрес JDBC, где в качестве подпротокола указан `sqlserver`. Рекомендуется использовать строку подключения с портала Azure. Параметр Настоятельно рекомендуется использовать параметр `encrypt=true`, так как при этом включается SSL-шифрование подключения JDBC. Если параметры `user` и `password` заданы отдельно, их не нужно включать в URL-адрес.
`jdbcDriver`	No	Определяется подпротоколом URL-адреса JDBC.	Имя класса используемого драйвера JDBC. Этот класс должен находиться в подкаталоге классов. В большинстве случаев указывать этот параметр нет необходимости, так как имя класса соответствующего драйвера должно автоматически определяться подпротоколом в URL-адресе JDBC. Ранее поддерживавшийся вариант `jdbc_driver` является нерекомендуемым и в будущих выпусках будет игнорироваться. Вместо этого указывайте имя слитно с первой буквой в нижнем регистре (т. н. camel case).
`tempDir`	Да	Нет по умолчанию	Универсальный код ресурса (URI) `abfss`. Мы рекомендуем использовать для Azure Synapse выделенный контейнер хранилища BLOB-объектов. Ранее поддерживавшийся вариант `tempdir` является нерекомендуемым и в будущих выпусках будет игнорироваться. Вместо этого указывайте имя слитно с первой буквой в нижнем регистре (т. н. camel case). Нельзя использовать внешнее расположение, определенное в каталоге`tempDir` Unity в качестве расположения.
`tempCompression`	No	`SNAPPY`	Алгоритм сжатия, используемый для кодирования и декодирования временных файлов как в Spark, так и в Azure Synapse. В настоящее время поддерживаются значения `UNCOMPRESSED`, `SNAPPY` и `GZIP`.
`forwardSparkAzureStorageCredentials`	No	false	Если `true`библиотека автоматически обнаруживает учетные данные ключа доступа учетной записи хранения, которые Spark использует для подключения к контейнеру хранилища BLOB-объектов и перенаправлять эти учетные данные в Azure Synapse через JDBC. Эти учетные данные отправляются в запросе JDBC. Поэтому при использовании этого параметра настоятельно рекомендуется включить для подключения JDBC шифрование SSL. При настройке проверки подлинности хранилища необходимо задать точно одно из `useAzureMSI` них и `forwardSparkAzureStorageCredentials` значение `true`. Кроме того, можно задать `enableServicePrincipalAuthtrue` и использовать субъект-службу для проверки подлинности JDBC и хранилища. Этот `forwardSparkAzureStorageCredentials` параметр не поддерживает проверку подлинности в хранилище с помощью управляемого удостоверения службы или субъекта-службы. Поддерживается только ключ доступа к учетной записи хранения. Ранее поддерживавшийся вариант `forward_spark_azure_storage_credentials` является нерекомендуемым и в будущих выпусках будет игнорироваться. Вместо этого указывайте имя слитно с первой буквой в нижнем регистре (т. н. camel case).
`useAzureMSI`	No	false	Если задано значение `true`, библиотека для создаваемых ею учетных данных с областью базы данных будет указывать `IDENTITY = 'Managed Service Identity'` без `SECRET`. При настройке проверки подлинности хранилища необходимо задать точно одно из `useAzureMSI` них и `forwardSparkAzureStorageCredentials` значение `true`. Кроме того, можно задать `enableServicePrincipalAuthtrue` и использовать субъект-службу для проверки подлинности JDBC и хранилища.
`enableServicePrincipalAuth`	No	false	Если задано значение `true`, библиотека будет использовать предоставленные учетные данные субъекта-службы для подключения к учетной записи хранения Azure и Azure Synapse Analytics через JDBC. `forward_spark_azure_storage_credentials` Если задано значение или `useAzureMSI` имеет `true`значение, этот параметр будет иметь приоритет над субъектом-службой в проверке подлинности хранилища.
`tableOptions`	No	`CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX`, `DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN`	Строка, используемая для указания параметров таблицы при создании таблицы Azure Synapse, заданной с помощью `dbTable`. Эта строка передается в качестве литерала в предложении `WITH` инструкции SQL `CREATE TABLE`, которая направляется в Azure Synapse. Ранее поддерживавшийся вариант `table_options` является нерекомендуемым и в будущих выпусках будет игнорироваться. Вместо этого указывайте имя слитно с первой буквой в нижнем регистре (т. н. camel case).
`preActions`	No	Без значения по умолчанию (пустая строка)	Разделенный символом `;` список команд SQL, которые должны быть выполнены в Azure Synapse перед записью данных в экземпляр Azure Synapse. Эти команды SQL должны быть допустимыми командами, которые принимает Azure Synapse. Если какая-либо из этих команд завершается ошибкой, она обрабатывается как ошибка, а операция записи не выполняется.
`postActions`	No	Без значения по умолчанию (пустая строка)	Разделенный символом `;` список команд SQL, которые должны быть выполнены в Azure Synapse после того, как соединитель успешно запишет данные в экземпляр Azure Synapse. Эти команды SQL должны быть допустимыми командами, которые принимает Azure Synapse. Если какая-либо из этих команд завершается ошибкой, она обрабатывается как ошибка, и после успешной записи данных в экземпляр Azure Synapse возникает исключение.
`maxStrLength`	No	256	`StringType` в Spark сопоставляется с типом `NVARCHAR(maxStrLength)` в Azure Synapse. С помощью `maxStrLength` можно задать длину строки для всех столбцов типа `NVARCHAR(maxStrLength)`, которые находятся в таблице с именем `dbTable` в Azure Synapse. Ранее поддерживавшийся вариант `maxstrlength` является нерекомендуемым и в будущих выпусках будет игнорироваться. Вместо этого указывайте имя слитно с первой буквой в нижнем регистре (т. н. camel case).
`applicationName`	No	`Databricks-User-Query`	Тег соединения для каждого запроса. Если значение не указано или является пустой строкой, в значение тега по умолчанию добавляется URL-адрес JDBC. Значение по умолчанию не позволяет средству мониторинга Azure DB инициировать ложные предупреждения об атаках путем внедрении кода SQL.
`maxbinlength`	No	Нет по умолчанию	Управление длиной для столбцов `BinaryType`. Этот параметр преобразуется в `VARBINARY(maxbinlength)`.
`identityInsert`	No	false	Если задано значение `true`, активируется режим `IDENTITY_INSERT`, в результате чего указанное в DataFrame значение вставляется в столбец IDENTITY таблицы Azure Synapse. См. раздел Вставка значений в столбец IDENTITY явным образом.
`externalDataSource`	No	Нет по умолчанию	Предварительно подготовленный внешний источник данных для чтения данных из Azure Synapse. Внешний источник данных можно использовать только с PolyBase и удаляет требование разрешения CONTROL, так как соединитель не должен создавать область учетные данные и внешний источник данных для загрузки данных. Пример использования и список разрешений, необходимых при использовании внешнего источника данных, см. в разделе Необходимые разрешения Azure Synapse для PolyBase с внешним источником данных.
`maxErrors`	No	0	Максимальное количество строк, которые могут быть отклонены во время операций чтения и записи перед отменой операции загрузки. Отклоненные строки будут игнорироваться. Например, если в двух из десяти записей есть ошибки, обрабатываются только восемь записей. Дополнительные сведения см. в документации по REJECT_VALUE в CREATE EXTERNAL TABLE и MAXERRORS в COPY.
`inferTimestampNTZType`	No	false	Если `true`значения типа Azure Synapse `TIMESTAMP` интерпретируются как `TimestampNTZType` (метка времени без часового пояса) во время чтения. В противном случае все метки времени интерпретируются независимо `TimestampType` от типа в базовой таблице Azure Synapse.

Примечание.

Параметры tableOptions, preActions, postActions и maxStrLength нужны только при записи данных из Azure Databricks в новую таблицу в Azure Synapse.
Хотя все имена параметров источника данных нечувствительны к регистру, для ясности рекомендуется указывать их слитно с первой буквой в нижнем регистре (т. н. camel case).

pushdown запроса в Azure Synapse

Соединитель Azure Synapse реализует набор правил оптимизации для отправки указанных ниже операторов в Azure Synapse.

Filter
Project
Limit

Операторы Project и Filter поддерживают следующие выражения:

Большинство булевых логических операторов
Сравнения
Простые арифметические операции
Приведение числовых или строковых типов

Для оператора Limit pushdown поддерживается только в том случае, если порядок не указан. Например:

SELECT TOP(10) * FROM table, но не SELECT TOP(10) * FROM table ORDER BY col.

Примечание.

Соединитель Azure Synapse не передает выражения, работающие со строками, датами или отметками времени.

Передача pushdown запросов, созданных с помощью соединителя Azure Synapse, по умолчанию включена. Ее можно отключить, задав для параметра spark.databricks.sqldw.pushdown значение false.

Управление временными данными

Соединитель Azure Synapse не удаляет временные файлы, создаваемые в контейнере хранилища Azure. Databricks рекомендует периодически удалять временные файлы в указанном tempDir пользователем расположении.

Чтобы упростить очистку данных, соединитель Azure Synapse не сохраняет файлы данных непосредственно в tempDir, а создает подкаталог вида <tempDir>/<yyyy-MM-dd>/<HH-mm-ss-SSS>/<randomUUID>/. Вы можете настроить периодические задания (с помощью функции заданий Azure Databricks или иным способом) для рекурсивного удаления всех подкаталогов, которые старше заданного порогового значения (например, 2 дней), в предположении, что задания Spark не могут выполняться дольше этого порогового значения.

Более простая альтернатива — периодическое удаление всего контейнера и создание нового с тем же именем. Для этого необходимо использовать выделенный контейнер для временных данных, создаваемых соединителем Azure Synapse, и найти интервал времени, в течение которого запросы с участием соединителя гарантированно не будут выполняться.

Управление временными объектами

Соединитель Azure Synapse автоматизирует обмен данными между кластером Azure Databricks и экземпляром Azure Synapse. Для чтения данных из таблицы или запроса Azure Synapse или записи данных в таблицу Azure Synapse соединитель Azure Synapse в фоновом режиме создает временные объекты, включая DATABASE SCOPED CREDENTIAL, EXTERNAL DATA SOURCE, EXTERNAL FILE FORMAT и EXTERNAL TABLE. Эти объекты живут только в течение соответствующего задания Spark и автоматически удаляются.

Если в кластере выполняется запрос с использованием соединителя Azure Synapse, то в случае, если процесс драйвера Spark завершается сбоем или принудительно перезапускается либо кластер принудительно завершается или перезапускается, временные объекты могут быть не удалены. Чтобы эти объекты было удобно идентифицировать и удалять вручную, соединитель Azure Synapse добавляет в начало имен всех промежуточных временных объектов, создаваемых в экземпляре Azure Synapse, тег в таком формате: tmp_databricks_<yyyy_MM_dd_HH_mm_ss_SSS>_<randomUUID>_<internalObject>.

Рекомендуется периодически выполнять поиск оставшихся объектов с помощью следующих запросов:

SELECT * FROM sys.database_scoped_credentials WHERE name LIKE 'tmp_databricks_%'
SELECT * FROM sys.external_data_sources WHERE name LIKE 'tmp_databricks_%'
SELECT * FROM sys.external_file_formats WHERE name LIKE 'tmp_databricks_%'
SELECT * FROM sys.external_tables WHERE name LIKE 'tmp_databricks_%'

Запрос данных в Azure Synapse Analytics

Пример синтаксиса для Synapse

Scala

Python

SQL

R

Как работает проверка подлинности между Azure Databricks и Synapse?

Настройка доступа к хранилищу Azure

Обязательные разрешения Azure Synapse

Конфигурации сети

Настройка подключения из Azure Databricks к Synapse с помощью OAuth 2.0 с субъектом-службой

ini

Scala

Python

R

Поддерживаемые режимы сохранения для пакетной записи

Справочник по параметрам соединителя Azure Databricks Synapse

pushdown запроса в Azure Synapse

Управление временными данными

Управление временными объектами

Дополнительные ресурсы