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Executar consultas federadas no Oracle

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Importante

Este recurso está noPublic Preview .

Este artigo descreve como set a Lakehouse Federation para executar consultas federadas em dados Oracle que não são gerenciados pelo Azure Databricks. Para saber mais sobre a Lakehouse Federation, consulte O que é Lakehouse Federation?.

Para se conectar ao seu banco de dados Oracle usando o Lakehouse Federation, você deve criar o seguinte em seu metastore do Azure Databricks Unity Catalog:

  • Uma conexão ao seu banco de dados Oracle.
  • Um catalog externo que espelha o banco de dados Oracle no Unity Catalog para que você possa usar a sintaxe de consulta do Unity Catalog e ferramentas de governança de dados para gerir o acesso dos utilizadores do Azure Databricks ao banco de dados.

Antes de começar

Antes de começar, certifique-se de que cumpre os requisitos desta secção.

Requisitos do Databricks

Requisitos do espaço de trabalho:

  • Espaço de trabalho ativado para Unity Catalog.

Requisitos de computação:

  • Conectividade de rede do seu recurso de computação para os sistemas de banco de dados de destino. Consulte as recomendações de rede para a Lakehouse Federation.
  • 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 armazéns SQL devem ser profissionais ou sem servidor e devem usar 2024.50 ou superior.

Permissões necessárias:

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

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

Requisitos do Oracle

  • Criptografia do lado do servidor habilitada.

Criar uma conexão do Azure Databricks

Uma conexão especifica um caminho e credentials para acessar um sistema de banco de dados externo. Para criar uma conexão, você pode usar o Catalog Explorer ou o comando CREATE CONNECTION SQL em um bloco de anotações do Azure Databricks ou no editor de consultas Databricks SQL.

Observação

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

Permissões necessárias: administrador ou usuário da Metastore com o privilégio CREATE CONNECTION.

Catalog Explorer

  1. No espaço de trabalho do Azure Databricks, clique Catalog íconeCatalog.
  2. No painel esquerdo, expanda o menu Dados Externos e selectConnections.
  3. Clique em Criar conexão.
  4. Introduza um nome de ligação de fácil utilização.
  5. uma do tipo Connection do Oracle.
  6. Insira as seguintes propriedades de conexão para a instância Oracle:
    • Host: Por exemplo, oracle-demo.123456.rds.amazonaws.com
    • Port: Por exemplo, 1521
    • User: Por exemplo, oracle_user
    • Palavra-passe: Por exemplo, password123
  7. (Opcional) Adicione um comentário.
  8. Clique Criar.

SQL

Execute o seguinte comando em um bloco de anotações ou no editor de consultas Databricks SQL:

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

O Databricks recomenda que você use o Azure Databricks segredos em vez de cadeias de caracteres de texto sem formatação para values confidenciais como credentials. Por exemplo:

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

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

Para obter informações sobre como configurar segredos, consulte Gestão de segredos.

Criar uma catalog estrangeira

Um catalog 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 Unity Catalog. Para criar um catalogexterno, use uma conexão com a fonte de dados que já foi definida.

Para criar um catalogexterno, você pode usar o Catalog Explorer ou o comando CREATE FOREIGN CATALOG SQL em um bloco de anotações do Azure Databricks ou no editor de consultas SQL.

Observação

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

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

Catalog Explorer

  1. No espaço de trabalho do Azure Databricks, clique Catalog íconeCatalog para abrir o Catalog Explorer.

  2. Na parte superior do painel Catalog, clique no ícone Adicionar ou maisícone Adicionar e selectAdicionar um catalog no menu.

    Como alternativa, na página Acesso rápido, clique no botão Catalogs e, em seguida, clique no botão Criar catalog.

  3. Siga as instruções para criar o catalogs estrangeiro em Criar catalogs.

SQL

Execute o seguinte comando SQL em um bloco de anotações ou editor de consultas SQL. Os itens entre parênteses são opcionais. Substitua o espaço reservado values:

  • <catalog-name>: Nome do catalog no Azure Databricks.
  • <connection-name>: O objeto de conexão que especifica a fonte de dados, o caminho e o credentialsde acesso.
  • <service-name>: Nome do serviço que você deseja espelhar como um catalog no Azure Databricks.
CREATE FOREIGN CATALOG [IF NOT EXISTS] <catalog-name> USING CONNECTION <connection-name>
OPTIONS (service_name '<service-name>');

Pushdowns suportados

As seguintes flexões são suportadas:

  • Filtros
  • Projeções
  • Limit
  • Agregados
  • Offset
  • Elenco
  • Contém, Começa com, Termina com

Mapeamentos de tipo de dados

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

Tipo Oracle Tipo de faísca
CARIMBO DE DATA/HORA COM TIMEZONE, CARIMBO DE DATA/HORA LOCAL COM TIMEZONE Tipo de Timestamp
DATA, CARIMBO DE DATA/HORA TimestampType/TimestampNTZType*
NÚMERO, FLOAT Tipo decimal
FLUTUADOR BINÁRIO Tipo de flutuação
DUPLO BINÁRIO Tipo Duplo
CHAR, NCHAR, VARCHAR2, NVARCHAR2 StringType
  • DATE e TIMESTAMP são mapeados para Spark TimestampType se spark.sql.timestampType = TIMESTAMP_LTZ (padrão). Eles são mapeados para TimestampNTZType se spark.sql.timestampType = TIMESTAMP_NTZ.