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Connettersi a Preset

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Preset fornisce funzionalità di business intelligence moderne per l’organizzazione. Preset fornisce una piattaforma di esplorazione e visualizzazione dei dati potente e facile da usare, basata su Apache Superset open source.

Con Preset, è possibile integrare i Databricks SQL warehouse (in precedenza endpoint SQL di Databricks) e i cluster di Azure Databricks.

Connettersi a Preset tramite Partner Connect

Per connettere l'area di lavoro di Azure Databricks a Preset usando Partner Connect, consultare Connettersi ai partner BI tramite Partner Connect.

Nota

Partner Connect supporta solo Databricks SQL warehouse per Preset. Per connettere un cluster nell'area di lavoro di Azure Databricks a Preset, connettersi manualmente a Preset.

Connettersi manualmente a Preset

In questa sezione si connette un cluster o un SQL warehouse esistente nell'area di lavoro di Azure Databricks a Preset.

Nota

Per i warehouse SQL, è possibile usare Partner Connect per semplificare il processo di connessione.

Requisiti

Prima di integrarsi manualmente con Preset, è necessario disporre degli elementi seguenti:

Passaggi per la connessione

Per connettersi manualmente a Preset, effettuare le seguenti operazioni:

  1. Creare un nuovo account Preset o accedere all'account Preset esistente.

  2. Fare clic su Area di lavoro.

  3. Nella finestra di dialogo Aggiungi nuova area di lavoro immettere un nome per l'area di lavoro, selezionare l'area di lavoro più vicina e quindi fare clic su Salva.

  4. Aprire l'area di lavoro facendo clic sul riquadro dell'area di lavoro.

  5. Sulla barra degli strumenti fare clic su Catalogo>Database.

  6. Fare clic su Database.

  7. Nella finestra di dialogo Connetti un database, nell'elenco di Database supportati, selezionare una delle opzioni seguenti:

    • Per un SQL warehouse selezionare Databricks SQL Warehouse.
    • Per un cluster selezionare Databricks Interactive Cluster.

  8. Per SQLAlchemy URI, immettere il valore seguente:

    Per un SQL warehouse:

    databricks+pyodbc://token:{access token}@{server hostname}:{port}/{database name}

    Per un cluster:

    databricks+pyhive://token:{access token}@{server hostname}:{port}/{database name}

    Sostituire:

    • {access token}con il valore del token di accesso personale di Azure Databricks <!, o il valore del token di Azure Active Directory>, dai requisiti.
    • {server hostname} con il valore Hostname del server in base ai requisiti.
    • {port} con il valore Porta in base ai requisiti.
    • {database name} con il nome del database di destinazione nell'area di lavoro di Azure Databricks.

    Ad esempio, per un SQL Warehouse:

    databricks+pyodbc://token:dapi...@adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net:443/default

    Ad esempio, per un cluster:

    databricks+pyhive://token:dapi...@adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net:443/default

  9. Fare clic sulla scheda Avanzate ed espandere Altro.

  10. In Engine Parameters, immettere i seguenti valori:

    Per un SQL warehouse:

    {"connect_args": {"http_path": "sql/1.0/warehouses/****", "driver_path": "/opt/simba/spark/lib/64/libsparkodbc_sb64.so"}}

    Per un cluster:

    {"connect_args": {"http_path": "sql/protocolv1/o/****"}}

    Sostituire sql/protocolv1/o/**** con il valore HTTP Path in base ai requisiti.

    Ad esempio, per un SQL Warehouse:

    {"connect_args": {"http_path": "sql/1.0/warehouses/ab12345cd678e901", "driver_path": "/opt/simba/spark/lib/64/libsparkodbc_sb64.so"}}

    Ad esempio, per un cluster:

    {"connect_args": {"http_path": "sql/protocolv1/o/1234567890123456/1234-567890-buyer123"}}

  11. Fare clic sulla scheda Basic, quindi su Testa connessione.

    Nota

    Per la risoluzione dei problemi di connessione, consultare Procedura dettagliata per la connessione al database per Databricks nel sito Web di Preset.

  12. Dopo che la connessione e riuscita, fare clic su Connetti.

Passaggi successivi

Esplorare una o più delle seguenti risorse nel sito Web di Preset: