本页介绍如何设置 Lakehouse 联邦系统,以对未由 Azure Databricks 管理的 PostgreSQL 数据运行联合查询。 若要了解有关 Lakehouse 联合的详细信息,请参阅 什么是 Lakehouse 联合?
要使用 Lakehouse Federation 连接到 PostgreSQL 数据库上的运行查询,必须在 Azure Databricks Unity Catalog 元存储中创建以下内容:
- 与 PostgreSQL 数据库上的运行查询的连接。
- 镜像 Unity Catalog 中 PostgreSQL 数据库上运行查询的外部目录,以便你可使用 Unity Catalog 查询语法和数据治理工具来管理 Azure Databricks 用户对数据库的访问。
开始之前
Workspace requirements:
- 已为 Unity Catalog 启用工作区。
Compute requirements:
- 从计算资源到目标数据库系统的网络连接。 请参阅 Lakehouse Federation 的网络建议。
- Azure Databricks 计算必须使用 Databricks Runtime 13.3 LTS 或更高版本以及 标准 或 专用 访问模式。
- SQL 仓库必须是专业或无服务器,并且必须使用 2023.40 或更高版本。
Permissions required:
- 若要创建连接,必须是元存储管理员或对附加到工作区的 Unity Catalog 元存储具有
CREATE CONNECTION
特权的用户。 - 若要创建外部目录,必须对元存储具有
CREATE CATALOG
权限,并且是连接的所有者或对连接具有CREATE FOREIGN CATALOG
特权。
后面每个基于任务的部分都指定了其他权限要求。
创建连接
连接指定用于访问外部数据库系统的路径和凭据。 若要创建连接,可以使用目录资源管理器,或者使用 Azure Databricks 笔记本或 Databricks SQL 查询编辑器中的 CREATE CONNECTION
SQL 命令。
Note
你还可以使用 Databricks REST API 或 Databricks CLI 来创建连接。 请参阅 POST /api/2.1/unity-catalog/connections 和 Unity Catalog 命令。
所需的权限:具有 CREATE CONNECTION
特权的元存储管理员或用户。
Catalog Explorer
在 Azure Databricks 工作区中,单击
目录。
在“目录”窗格顶部,单击
“添加”图标,然后从菜单中选择“添加连接”。
也可在快速访问页中单击外部数据 > 按钮,转到连接选项卡,然后单击创建连接。
在“设置连接”向导的“连接基本信息”页上,输入一个用户友好的“连接名称”。
选择 PostgreSQL 的“连接类型”。
(可选)添加注释。
Click Next.
在 身份验证 页上,输入 PostgreSQL 实例的以下连接属性。
-
主机:例如
postgres-demo.lb123.us-west-2.rds.amazonaws.com
-
端口:例如
5432
-
用户:例如
postgres_user
-
密码:例如
password123
-
主机:例如
单击 创建连接。
在“目录基本信息”页上,输入外部目录的名称。 外部目录镜像外部数据系统中的数据库,以便可以使用 Azure Databricks 和 Unity Catalog 查询和管理对该数据库中数据的访问。
(可选)单击“测试连接”以确认它是否正常工作。
单击 创建目录。
在“访问权限”页上,选择用户可以在其中访问你所创建的目录的工作区。 可以选择“所有工作区均有访问权限”,也可以单击“分配给工作区”,选择工作区,然后单击“分配”。
更改 所有者,以便其能够管理目录中所有对象的访问权限。 开始在文本框中键入主体,然后单击返回的结果中的主体。
授予对目录的“特权”。 Click Grant:
- 指定 主体 谁有权访问目录中的对象。 开始在文本框中键入主体,然后单击返回的结果中的主体。
- 选择要授予每个主体的“特权预设”。 默认情况下,向所有帐户用户授予
BROWSE
。- 从下拉菜单中选择 数据读取器,以授予对目录中对象的
read
特权。 - 从下拉菜单中选择 数据编辑器,以授予对目录中对象的
read
和modify
权限。 - 手动选择要授予的权限。
- 从下拉菜单中选择 数据读取器,以授予对目录中对象的
- Click Grant.
Click Next.
在“元数据”页上,指定标记键值对。 有关详细信息,请参阅 将标记应用于 Unity 目录安全对象。
(可选)添加注释。
Click Save.
SQL
在笔记本或 Databricks SQL 查询编辑器中运行以下命令。
CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE postgresql
OPTIONS (
host '<hostname>',
port '<port>',
user '<user>',
password '<password>'
);
建议对凭据等敏感值使用 Azure Databricks 机密而不是纯文本字符串。 For example:
CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE postgresql
OPTIONS (
host '<hostname>',
port '<port>',
user secret ('<secret-scope>','<secret-key-user>'),
password secret ('<secret-scope>','<secret-key-password>')
)
有关设置机密的详细信息,请参阅机密管理。
创建外部目录
Note
如果使用 UI 创建与数据源的连接,则包含外部目录创建,你可以跳过此步骤。
外部目录镜像外部数据系统中的数据库,以便可以使用 Azure Databricks 和 Unity Catalog 查询和管理对该数据库中数据的访问。 若要创建外部目录,请使用与已定义的数据源的连接。
要创建外部目录,可以使用目录资源管理器,或在 Azure Databricks 笔记本或 SQL 查询编辑器中使用 CREATE FOREIGN CATALOG
SQL 命令。 你还可以使用 Databricks REST API 或 Databricks CLI 来创建目录。 请参阅 POST /api/2.1/unity-catalog/catalogs 和 Unity Catalog 命令。
所需的权限:对元存储的 CREATE CATALOG
权限以及连接的所有权或对连接的 CREATE FOREIGN CATALOG
特权。
Catalog Explorer
在 Azure Databricks 工作区中,单击
以打开目录资源管理器。
在“目录”窗格顶部,单击 “添加”图标,然后从菜单中选择“添加目录”。Add or plus icon
也可在“快速访问”页中单击“目录”按钮,然后单击“创建目录”按钮。
按照创建目录中的说明创建外部目录。
SQL
在笔记本或 SQL 查询编辑器中运行以下 SQL 命令。 括号中的项是可选的。 替换占位符值:
-
<catalog-name>
:Azure Databricks 中目录的名称。 -
<connection-name>
:指定数据源、路径和访问凭据的连接对象。 -
<database-name>
:要在 Azure Databricks 中镜像为目录的数据库的名称。
CREATE FOREIGN CATALOG [IF NOT EXISTS] <catalog-name> USING CONNECTION <connection-name>
OPTIONS (database '<database-name>');
Supported pushdowns
所有计算均支持下列下推:
- Filters
- Projections
- Limit
- 函数:部分,仅适用于筛选器表达式。 (字符串函数、数学函数和其他杂项函数,例如 Alias、Cast、SortOrder)
Databricks Runtime 13.3 LTS 及更高版本和 SQL 仓库支持下列下推:
- 以下聚合函数:MIN、MAX、COUNT、SUM、AVG、VAR_POP、VAR_SAMP、STDDEV_POP、STDDEV_SAMP、GREATEST、LEAST、COVAR_POP、COVAR_SAMP、CORR、REGR_INTERCEPT、REGR_R2、REGR_SLOPE、REGR_SXY
- 以下布尔函数:=、<、<、=>、>=、<=>
- 以下数学函数(在禁用了 ANSI 时不受支持):+、-、*、%、/
- 其他运算符 | 和 ~
- 排序(与限制一起使用时)
不支持以下下推:
- Joins
- Windows functions
数据类型映射
从 PostgreSQL 读取到 Spark 时,数据类型映射如下所示:
PostgreSQL type | Spark type |
---|---|
numeric | DecimalType |
int2 | ShortType |
int4(如果未签名) | IntegerType |
int8、oid、xid、int4(如果已签名) | LongType |
float4 | FloatType |
双精度,浮点数8 | DoubleType |
字符型 | CharType |
name, varchar, tid | VarcharType |
bpchar,可变字符串,json,货币,点,super,文本 | StringType |
bytea, geometry, varbyte | BinaryType |
bit, bool | BooleanType |
date | DateType |
tabstime,时间,含时区的时间,timetz,不含时区的时间,含时区的时间戳,时间戳,timestamptz、,含时区的时间戳* | TimestampType/TimestampNTZType |
Postgresql 数组类型** | ArrayType |
*从 PostgreSQL 读取时,如果 Timestamp
(默认),PostgreSQL TimestampType
会映射到 Spark preferTimestampNTZ = false
。 如果 Timestamp
,PostgreSQL TimestampNTZType
会映射到 preferTimestampNTZ = true
。
**支持有限的数组类型。