Подключение к StreamSets
Внимание
Эта функция предоставляется в режиме общедоступной предварительной версии.
StreamSets помогает вам управлять потоком данных и отслеживать его на протяжении всего его жизненного цикла. Интеграция платформенной функциональности StreamSets с Azure Databricks и Delta Lake позволяет извлекать данные из различных источников и легко управлять конвейерами.
Общую демонстрацию возможностей StreamSets см. в следующем видео YouTube (10 минут).
Ниже приведены инструкции по использованию StreamSets с Azure Databricks.
Шаг 1. Создание личного маркера доступа Databricks
StreamSets выполняет проверку подлинности для Azure Databricks с помощью личного маркера доступа Azure Databricks.
Примечание.
В качестве рекомендации по обеспечению безопасности при проверке подлинности с помощью автоматизированных средств, систем, сценариев и приложений Databricks рекомендуется использовать личные маркеры доступа, принадлежащие субъектам-службам, а не пользователям рабочей области. Сведения о создании маркеров для субъектов-служб см. в разделе "Управление маркерами" для субъекта-службы.
Шаг 2. Настройка кластера для поддержки потребностей интеграции
StreamSets будет записывать данные в путь Azure Data Lake Storage, и кластер интеграции Azure Databricks будет считывать данные из этого расположения. Поэтому кластеру интеграции требуется безопасный доступ к пути Azure Data Lake Storage.
Безопасный доступ по пути в Azure Data Lake Storage
Для защиты доступа к данным в Azure Data Lake Storage (ADLS) можно использовать ключ доступа к учетной записи хранения Azure (рекомендуется) или субъект-службу идентификатора Microsoft Entra ID.
Использование ключа доступа к учетной записи хранения Azure
Вы можете настроить ключ доступа к учетной записи хранения в кластере интеграции как часть конфигурации Spark. Убедитесь, что у учетной записи хранения есть доступ к контейнеру ADLS и файловой системе, используемой для промежуточного хранения и обработки данных, а также к контейнеру ADLS и файловой системе, в которую вы хотите записать таблицы Delta Lake. Чтобы настроить кластер интеграции для использования ключа, выполните действия, описанные в разделе "Подключение к Azure Data Lake Storage 2-го поколения и хранилищу BLOB-объектов".
Использование субъекта-службы Идентификатора Microsoft Entra
Вы можете настроить субъект-службу в кластере интеграции Azure Databricks в составе конфигурации Spark. Убедитесь, что у субъекта-службы есть доступ к контейнеру ADLS, используемому для промежуточного хранения и обработки данных, и к контейнеру ADLS, в который вы хотите записать разностные таблицы. Чтобы настроить кластер интеграции для использования субъекта-службы, выполните действия, описанные в статье Доступ к ADLS 2-го поколения с помощью субъекта-службы.
Указание конфигурации кластера
Задайте для параметра Режим кластера значение Стандартный.
Задайте для параметра Версия Databricks Runtime значение "Runtime: 6.3 или более поздней версии".
Включите оптимизированные операции записи и автоматическое сжатие , добавив следующие свойства в конфигурацию Spark:
spark.databricks.delta.optimizeWrite.enabled true spark.databricks.delta.autoCompact.enabled true
Настройте кластер в соответствии с вашими потребностями в интеграции и масштабировании.
Сведения о конфигурации кластера см . в справочнике по конфигурации вычислений.
Сведения о подключении для вычислительного ресурса Azure Databricks см. в разделе "Получение сведений о подключении" для получения URL-адреса JDBC и ПУТИ HTTP.
Шаг 3. Получение сведений о подключении JDBC и ODBC для подключения к кластеру
Чтобы подключить кластер Azure Databricks к StreamSets, вам потребуются следующие свойства подключения JDBC/ODBC.
- URL-адрес JDBC
- Путь HTTP
Шаг 4. Получение StreamSets для Azure Databricks
Зарегистрируйтесь для использования StreamSets для Databricks, если у вас еще нет учетной записи StreamSets. Вы можете начать бесплатно и выполнить обновление, когда будете готовы. Дополнительные сведения см. в разделе Цены на платформу StreamSets DataOps.
Шаг 5. Узнайте, как использовать StreamSets для загрузки данных в Delta Lake
Начните с примера конвейера или ознакомьтесь с решениями StreamSets, чтобы узнать, как построить конвейер, который принимает данные в Delta Lake.