Udostępnij za pośrednictwem


Pobierz i korzystaj ze sterownika JDBC Databricks

W tym artykule opisano sposób pobierania i użycia sterownika JDBC Databricks.

Przed pobraniem sterownika JDBC oraz odwołaniem się do niego zapoznaj się z licencją sterownika JDBC ODBC .

Niektóre aplikacje, klienci, zestawy SDK, interfejsy API i narzędzia, takie jak DataGrip, DBeaveri sql Workbench/J wymagają ręcznego pobrania sterownika JDBC przed skonfigurowaniem połączenia z usługą Azure Databricks. Jeśli używasz narzędzi kompilacji języka Java, takich jak Maven lub Gradle, te narzędzia kompilacji mogą automatycznie pobierać sterownik JDBC. Jeśli nie musisz ręcznie pobierać sterownika JDBC, przejdź do Następne kroki.

Aby ręcznie pobrać sterownik JDBC, wykonaj następujące czynności:

  1. Przejdź do strony pobierania Wszystkich wersji sterowników JDBC.
  2. Kliknij przycisk Pobierz, aby uzyskać najnowszą wersję sterownika JDBC. Sterownik jest spakowany jako plik .jar. Ten plik nie wymaga instalacji.

Jeśli używasz kodu Java, możesz odwołać się do sterownika JDBC z kodu w jeden z następujących sposobów:

  • Jeśli ręcznie pobrano plik .jar, możesz dodać pobrany plik .jar do ścieżki klasy Java.

  • W przypadku projektów Maven można dodać następującą zależność do pliku pom.xml projektu w celu poinstruowania narzędzia Maven, aby automatycznie pobrać sterownik JDBC z określoną wersją:

    <dependency>
      <groupId>com.databricks</groupId>
      <artifactId>databricks-jdbc</artifactId>
      <version>2.6.36</version>
    </dependency>
    
  • W przypadku projektów Gradle można dodać następującą zależność do pliku kompilacji projektu, aby poinstruować narzędzie Gradle o automatycznym pobraniu sterownika JDBC z określoną wersją:

    implementation 'com.databricks:databricks-jdbc:2.6.36'
    

Aby wyświetlić składnię zależności dla innych typów projektów i uzyskać najnowszy numer wersji sterownika JDBC, zobacz Centralne repozytorium Maven.

Następne kroki

Aby skonfigurować połączenie usługi Azure Databricks dla sterownika JDBC usługi Databricks, zobacz następujące artykuły: