SQL 连接器、库、驱动程序、API 和工具
Azure Databricks 具有 SQL 连接器、库、驱动程序 API 和工具,可用于连接 Azure Databricks,以编程方式与 Azure Databricks 交互,并将 Azure Databricks SQL 功能集成到以 Python、Go、JavaScript 和 TypeScript 等常用语言编写的应用程序中。
名称 | 用于: |
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适用于 Python 的 SQL 连接器 | 直接从 Python 代码运行 SQL 命令。 与 pyODBC 等其他 Python 库相比,该连接器更易于设置。 |
SQLAlchemy | 将 Python 用作 SQL 数据源与 Azure Databricks 交互。 SQLAlchemy 是一个 Python SQL 工具包,允许使用 Python 对象,而不是编写原始 SQL 查询。 |
[Python 和 pyODBC] (pyodbc. md) | 使用 ODBC 对本地 Python 代码进行身份验证并建立与 Azure Databricks 的连接。 |
用于 Go 的 Databricks SQL 驱动程序 | 将 Go 应用程序与 Azure Databricks 集成,并在 Go 编程环境中使用熟悉的 SQL 接口。 |
用于 Node.js 的 Databricks SQL 驱动程序 | 构建应用程序来查询和处理存储在 Azure Databricks 中的数据时,请使用 JavaScript 或 TypeScript。 |
Databricks ODBC 驱动程序 | 通过开放式数据库连接 (ODBC)(一种用于访问数据库管理系统的行业标准规范),将参与的应用、工具、客户端、SDK 和 API 连接到 Azure Databricks。 |
Databricks JDBC 驱动程序 和 Databricks JDBC 驱动程序 (OSS) | 通过 Java Database Connectivity (JDBC)(一种用于访问数据库管理系统的行业标准规范),将参与的应用、工具、客户端、SDK 和 API 连接到 Databricks。 |
Databricks SQL 语句执行 API | 运行 SQL 语句来访问 Azure Databricks 数据并检索结果,无需安装数据库驱动程序或管理持久连接。 |
Databricks SQL CLI | 从命令行运行 SQL 命令和脚本。 Databricks SQL CLI 会连接到 Azure Databricks,并允许集成到脚本和自动化过程。 |
适用于 Visual Studio Code 的 Databricks Driver for SQLTools | 从 Visual Studio Code 中直接对 Azure Databricks 运行 SQL 查询。 |
DataGrip 与 Azure Databricks 的集成 | 使用 DataGrip 的集成开发环境 (IDE) 连接到 Azure Databricks 进行应用程序开发,提供查询控制台、架构导航、解释计划、智能代码完成、实时分析和快速修复、重构、版本控制集成以及其他功能。 |
DBeaver 与 Azure Databricks 的集成 | 集成 DBeaver(使用 JDBC 协议的多平台数据库工具),用于查看并管理 Azure Databricks 中的数据。 使用 DBeaver SQL 编辑器、数据和架构迁移工具,以及数据库连接监视功能。 |
连接到 SQL Workbench/J | 使用 SQL Workbench/J(基于 Java 的工具)连接 Azure Databricks 中的数据并运行 SQL 脚本,不会受到操作系统限制的约束。 |