Executar consultas federadas no Teradata

Importante

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Este artigo descreve como configurar a Federação Lakehouse para executar consultas federadas em dados Teradata que não são gerenciados pelo Azure Databricks. Para saber mais sobre a Federação Lakehouse, veja O que é a Federação Lakehouse?.

Para se conectar a um banco de dados do Teradata usando a Federação do Lakehouse, você deve criar o seguinte no metastore do Catálogo do Unity do Azure Databricks:

• Uma conexão ao banco de dados Teradata.
• Um catálogo estrangeiro que espelha seu banco de dados Teradata no Catálogo do Unity, para que você possa usar a sintaxe de consulta do Catálogo do Unity e as ferramentas de governança de dados para gerenciar o acesso do usuário do Azure Databricks ao banco de dados.

Antes de começar

Antes de começar, certifique-se de atender aos requisitos desta seção.

Requisitos do Databricks

Requisitos de área de trabalho:

• Workspace habilitado para o Catálogo do Unity.

Requisitos de computação:

• Conectividade de rede do recurso de computação para os sistemas de banco de dados de destino. Confira Recomendações de rede para a Federação do Lakehouse.
• A computação do Azure Databricks deve usar o Databricks Runtime 16.1 ou superior e modo de acesso Compartilhado ou modo de acesso de Usuário único.
• Os SQL warehouses devem ser Pro ou serverless e devem usar 2024.50 ou superior.

Permissões necessárias:

• Para criar uma conexão, você deve ser um administrador do metastore ou um usuário com o privilégio CREATE CONNECTION no metastore do Catálogo do Unity, anexado ao espaço de trabalho.
• Para criar um catálogo estrangeiro, você deve ter a permissão CREATE CATALOG no metastore e ser o proprietário da conexão ou ter o privilégio CREATE FOREIGN CATALOG na conexão.

Requisitos de permissão adicionais são especificados em cada seção baseada em tarefas a seguir.

Requisitos do Teradata

• TLS habilitado no servidor host. Por padrão, SSLMODE é REQUIRE. Para obter mais informações, consulte How to Secure Connections using TLS in the Teradata documentation.

Criar uma conexão do Azure Databricks

Uma conexão especifica um caminho e credenciais para acessar um sistema de banco de dados externo. Para criar uma conexão, você pode usar o Gerenciador de Catálogos ou o comando SQL CREATE CONNECTION em um notebook do Azure Databricks ou no editor de consultas SQL do Databricks.

Nota

Você também pode usar a API REST do Databricks ou a CLI do Databricks para criar uma conexão. Confira POST /api/2.1/unity-catalog/connections e comandos do Catálogo do Unity.

Permissões exigidas: administrador do Metastore ou usuário com o privilégio CREATE CONNECTION.

Gerenciador de Catálogos

1. No workspace do Azure Databricks, clique no ícone Catálogo.

2. Na parte superior do painel Catálogo, clique no ícone Adicionar e selecione Adicionar uma conexão no menu.

   Como alternativa, na página de acesso rápido , clique no botão de dados externos >, vá para a guia conexões e clique em Criar conexão .

3. Na página Noções básicas da conexão do assistente Configurar conexão, insira um Nome de conexão fácil de usar.

4. Selecione um Tipo de conexão de Teradata.

5. (Opcional) Adicione um comentário.

6. Clique em Próximo.

7. Na página Autenticação, insira as seguintes propriedades de conexão para a instância do Teradata:

   • Host: por exemplo, teradata-demo.teradata.com
   • Porta: por exemplo, 1025
   • Usuário: por exemplo, teradata_user
   • Senha: Por exemplo, password123

8. Clique em Criar conexão.

9. Na página Noções básicas do catálogo, insira um nome para o catálogo estrangeiro. Um catálogo estrangeiro espelha um banco de dados em um sistema de dados externo para que você possa consultar e gerenciar o acesso aos dados nesse banco de dados usando o Azure Databricks e o Catálogo do Unity.

10. (Opcional) Clique em Testar conexão para confirmar se a conexão funciona.

11. Clique em Criar catálogo.

12. Na página Access, selecione os workspaces nos quais os usuários podem acessar o catálogo que você criou. Você pode selecionar Todas as áreas de trabalho têm acesso ou clicar em Atribuir aos workspaces, selecionar as áreas de trabalho e então clicar em Atribuir.

13. Altere o Proprietário que poderá gerenciar o acesso a todos os objetos no catálogo. Comece a digitar uma entidade de segurança na caixa de texto e clique na entidade de segurança nos resultados retornados.

14. Conceda Privilégios no catálogo. Clique em Conceder:

    1. Especifique as Entidades de segurança que terão acesso a objetos no catálogo. Comece a digitar uma entidade de segurança na caixa de texto e clique na entidade de segurança nos resultados retornados.
    2. Selecione as Predefinições de privilégio a conceder a cada usuário. Todos os usuários da conta recebem BROWSE por padrão.
       • Selecione Leitor de Dados no menu suspenso para conceder privilégios read em objetos no catálogo.
       • Selecione Editor de Dados no menu suspenso para conceder os privilégios read e modify em objetos no catálogo.
       • Selecione manualmente os privilégios a serem concedidos.
    3. Clique em Conceder.

15. Clique em Próximo.

16. Na página de Metadados, especifique os pares chave-valor dos rótulos. Para obter mais informações, consulte Aplicar etiquetas a objetos securitizáveis do Catálogo Unity.

17. (Opcional) Adicione um comentário.

18. Clique em Salvar.

SQL

Execute o seguinte comando em um notebook ou no editor de consultas SQL do Databricks:

CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE teradata
OPTIONS (
  host '<hostname>',
  port '<port>',
  user '<user>',
  password '<password>'
);

Recomendamos que você use segredos do Azure Databricks em vez de cadeias de caracteres de texto não criptografado para valores confidenciais, como credenciais. Por exemplo:

CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE teradata
OPTIONS (
  host '<hostname>',
  port '<port>',
  user secret ('<secret-scope>','<secret-key-user>'),
  password secret ('<secret-scope>','<secret-key-password>')
)

Se você precisar usar cadeias de caracteres de texto simples em comandos SQL do notebook, evite truncar a cadeia de caracteres escapando caracteres especiais como $ com \. Por exemplo: \$.

Para obter informações sobre como configurar segredos, consulte a seção Gerenciamento de segredos.

Criar um catálogo estrangeiro

Nota

Se você usar a interface do usuário para criar uma conexão com a fonte de dados, a criação de catálogos estrangeiros será incluída e você poderá ignorar essa etapa.

Um catálogo estrangeiro espelha um banco de dados em um sistema de dados externo para que você possa consultar e gerenciar o acesso aos dados nesse banco de dados usando o Azure Databricks e o Catálogo do Unity. Para criar um catálogo estrangeiro, use uma conexão com a fonte de dados que já foi definida.

Para criar um catálogo estrangeiro, você pode usar o Gerenciador de Catálogos ou o comando SQL CREATE FOREIGN CATALOG em um notebook do Azure Databricks ou no editor de consultas SQL.

Você também pode usar a API REST do Databricks ou a CLI do Databricks para criar um catálogo. Confira POST /api/2.1/unity-catalog/catalogs e comandos do Catálogo do Unity.

Permissões necessárias: permissão de CREATE CATALOG no metastore e propriedade da conexão ou o privilégio de CREATE FOREIGN CATALOG na conexão.

Gerenciador de Catálogos

1. No workspace do Azure Databricks, clique no ícone Catálogo para abrir o Explorador de Catálogos.

2. Na parte superior do painel Catálogo, clique no ícone Adicionar e selecione Adicionar um catálogo no menu.

   Como alternativa, na página de acesso rápido , clique no botão Catálogos e então clique no botão Criar Catálogo.

3. Siga as instruções para criar catálogos estrangeiros em Criar catálogos.

SQL

Execute o seguinte comando SQL em um notebook ou editor de consultas SQL. Itens entre colchetes são opcionais. Substitua os valores de espaço reservado:

• <catalog-name>: nome do catálogo no Azure Databricks.
• <connection-name>: o objeto de conexão que especifica as credenciais de fonte de dados, caminho e acesso.
• <database-name>: nome do banco de dados que você deseja espelhar como um catálogo no Azure Databricks.

CREATE FOREIGN CATALOG [IF NOT EXISTS] <catalog-name> USING CONNECTION <connection-name>
OPTIONS (database '<database-name>');

Pushdowns com suporte

Há suporte para os seguintes pushdowns:

• Filtros
• Projeções
• Limite
• Aggregates
• Cast
• Contains, Startswith, Endswith, Like

Mapeamentos de tipo de dados

Quando você lê do Teradata para o Spark, os tipos de dados são mapeados da seguinte maneira:

Tipo de Teradata	Tipo de Spark
Byte, Blob	BinaryType
Byteint, Smallint, Integer	IntegerType
BigInt	LongType
Float, Double, Double Precision	DoubleType
Number(n, m)	DecimalType
Number(, m), Number(), Number	Não suportado
Varchar(N)	StringType
Hora, marca temporal	TimestampType