从 Snowflake 读取和写入数据

Azure Databricks Databricks Runtime 中具有 Snowflake 连接器，用于从 Snowflake 读取和写入数据。

重要

旧查询联合文档已停用，可能不会更新。 此内容中提到的配置未经 Databricks 正式认可或测试。 如果 Lakehouse 联邦 支持源数据库，Databricks 建议改用它。

在 Azure Databricks 中查询 Snowflake 表

可以配置与 Snowflake 的连接，然后查询数据。 在开始之前，请检查群集运行的 Databricks Runtime 版本。 以下代码包括 Python、SQL 和 Scala 中的示例语法。

Python


# The following example applies to Databricks Runtime 11.3 LTS and above.

snowflake_table = (spark.read
  .format("snowflake")
  .option("host", "hostname")
  .option("port", "port") # Optional - will use default port 443 if not specified.
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .option("sfWarehouse", "warehouse_name")
  .option("database", "database_name")
  .option("schema", "schema_name") # Optional - will use default schema "public" if not specified.
  .option("dbtable", "table_name")
  .load()
)

# The following example applies to Databricks Runtime 10.4 and below.

snowflake_table = (spark.read
  .format("snowflake")
  .option("dbtable", table_name)
  .option("sfUrl", database_host_url)
  .option("sfUser", username)
  .option("sfPassword", password)
  .option("sfDatabase", database_name)
  .option("sfSchema", schema_name)
  .option("sfWarehouse", warehouse_name)
  .load()
)

SQL


/* The following example applies to Databricks Runtime 11.3 LTS and above. */

DROP TABLE IF EXISTS snowflake_table;
CREATE TABLE snowflake_table
USING snowflake
OPTIONS (
    host '<hostname>',
    port '<port>', /* Optional - will use default port 443 if not specified. */
    user '<username>',
    password '<password>',
    sfWarehouse '<warehouse_name>',
    database '<database-name>',
    schema '<schema-name>', /* Optional - will use default schema "public" if not specified. */
    dbtable '<table-name>'
);
SELECT * FROM snowflake_table;

/* The following example applies to Databricks Runtime 10.4 LTS and below. */

DROP TABLE IF EXISTS snowflake_table;
CREATE TABLE snowflake_table
USING snowflake
OPTIONS (
    dbtable '<table-name>',
    sfUrl '<database-host-url>',
    sfUser '<username>',
    sfPassword '<password>',
    sfDatabase '<database-name>',
    sfSchema '<schema-name>',
    sfWarehouse '<warehouse-name>'
);
SELECT * FROM snowflake_table;

Scala(编程语言)


# The following example applies to Databricks Runtime 11.3 LTS and above.

val snowflake_table = spark.read
  .format("snowflake")
  .option("host", "hostname")
  .option("port", "port") /* Optional - will use default port 443 if not specified. */
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .option("sfWarehouse", "warehouse_name")
  .option("database", "database_name")
  .option("schema", "schema_name") /* Optional - will use default schema "public" if not specified. */
  .option("dbtable", "table_name")
  .load()

# The following example applies to Databricks Runtime 10.4 and below.

val snowflake_table = spark.read
  .format("snowflake")
  .option("dbtable", table_name)
  .option("sfUrl", database_host_url)
  .option("sfUser", username)
  .option("sfPassword", password)
  .option("sfDatabase", database_name)
  .option("sfSchema", schema_name)
  .option("sfWarehouse", warehouse_name)
  .load()

将数据写入 Snowflake

可以使用与 snowflake 相同的数据源格式 df.write将 Spark 数据帧写入 Snowflake 表。 您还可以针对 Snowflake 支持的表发出 INSERT INTO 和 CTAS 语句。

Python

sf_options = {
  "host":        "<hostname>",
  "sfDatabase":  "<database-name>",
  "sfSchema":    "<schema-name>",
  "sfWarehouse": "<warehouse-name>",
  "sfRole":      "<role-name>",
  "sfUser":      "<username>",
  "sfPassword":  "<password>",
  "dbtable":     "<table-name>",
}

(df.write
   .format("snowflake")
   .options(**sf_options)
   .mode("append")
   .save())

SQL

CREATE TABLE snowflake_target
USING snowflake
OPTIONS (
  host        '<hostname>',
  sfUser      '<username>',
  sfPassword  '<password>',
  sfDatabase  '<database-name>',
  sfSchema    '<schema-name>',
  sfWarehouse '<warehouse-name>',
  sfRole      '<role-name>',
  dbtable     '<table-name>'
) AS SELECT * FROM source_view;

在无服务器计算上写入

在无服务器 Spark 和 Databricks SQL 上，Snowflake 连接器仅支持下表中列出的选项。

经典 Databricks Runtime 选项 无服务器对应项
sfUrl host （加可选 port）
user、password sfUser、sfPassword
database、schema、warehouse sfDatabase、sfSchema、sfWarehouse
preactions、postactions 无服务器上不支持。 将逻辑迁移到 Snowflake 存储过程、任务或定时作业中。
tempdir 不支持无服务器环境。

笔记本示例：适用于 Spark 的 Snowflake 连接器

以下笔记本提供有关如何将数据写入到 Snowflake 或从 Snowflake 读取数据的简单示例。 有关详细信息，请参阅适用于 Spark 的 Snowflake 连接器。

小窍门

使用笔记本中演示的机密，避免在笔记本中公开 Snowflake 用户名和密码。

Snowflake Python 笔记本

获取笔记本

笔记本示例：将模型训练结果保存到 Snowflake

以下笔记本介绍如何使用适用于 Spark 的 Snowflake 连接器的最佳做法。 它将数据写入 Snowflake，对一些基本数据操作使用 Snowflake，在 Azure Databricks 中训练机器学习 （ML） 模型，并将结果写回到 Snowflake。

在 Snowflake 笔记本中存储 ML 训练结果

获取笔记本

常见问题 (FAQ)

为什么我的 Spark 数据帧列在 Snowflake 中的顺序不相同？

Spark 的 Snowflake 连接器不尊重正在写入的表的列顺序。 必须明确指定 DataFrame 与 Snowflake 列之间的映射关系。 若要指定此映射，请使用 columnmap 参数。

为什么向 Snowflake 写入的 INTEGER 数据作为 DECIMAL 读回？

Snowflak 将所有 INTEGER 类型都表示为 NUMBER，这可能会导致在将数据写入到 Snowflak 并从中读取数据时数据类型发生更改。 例如，Snowflake 可以在写入时将 INTEGER 数据转换为 DECIMAL，因为在 Snowflake 中，INTEGER 和 DECIMAL 在语义上是等效的（请参阅 Snowflake 数值数据类型）。

为什么 Snowflak 表架构中的字段总是大写的？

默认情况下，Snowflake 使用大写字段，这意味着 Snowflake 将表架构转换为大写。

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