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Consulta de SQL Server con Azure Databricks

En este artículo se muestra cómo puede conectar Azure Databricks a Microsoft SQL Server para leer y escribir datos.

Importante

La documentación de federación de consultas heredada ha quedado obsoleta y ya no se actualizará. Las configuraciones mencionadas en este contenido no están aprobadas o probadas oficialmente por Databricks. Si Lakehouse Federation admite la base de datos de origen, Databricks recomienda usarlo en su lugar.

Configuración de una conexión a SQL Server

En Databricks Runtime 11.3 LTS y versiones posteriores, puede usar la sqlserver palabra clave para usar el controlador incluido para conectarse a SQL Server. Al trabajar con DataFrames, use la sintaxis siguiente:

Pitón

remote_table = (spark.read
  .format("sqlserver")
  .option("host", "hostName")
  .option("port", "port") # optional, can use default port 1433 if omitted
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .option("database", "databaseName")
  .option("dbtable", "schemaName.tableName") # (if schemaName not provided, default to "dbo")
  .load()
)

Scala

val remote_table = spark.read
  .format("sqlserver")
  .option("host", "hostName")
  .option("port", "port") // optional, can use default port 1433 if omitted
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .option("database", "databaseName")
  .option("dbtable", "schemaName.tableName") // (if schemaName not provided, default to "dbo")
  .load()

Al trabajar con SQL, especifique sqlserver en la USING cláusula y pase las opciones al crear una tabla, como se muestra en el ejemplo siguiente:

DROP TABLE IF EXISTS sqlserver_table;
CREATE TABLE sqlserver_table
USING sqlserver
OPTIONS (
  dbtable '<schema-name.table-name>',
  host '<host-name>',
  port '1433',
  database '<database-name>',
  user '<username>',
  password '<password>'
);

Uso del controlador JDBC heredado

En Databricks Runtime 10.4 LTS y a continuación, debe especificar el controlador y las configuraciones mediante la configuración de JDBC. En el ejemplo siguiente se consulta SQL Server mediante su controlador JDBC. Para más información sobre la lectura, escritura, configuración del paralelismo e inserción de consultas, consulte Consulta de bases de datos mediante JDBC.

Pitón

driver = "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"

database_host = "<database-host-url>"
database_port = "1433" # update if you use a non-default port
database_name = "<database-name>"
table = "<table-name>"
user = "<username>"
password = "<password>"

url = f"jdbc:sqlserver://{database_host}:{database_port};database={database_name}"

remote_table = (spark.read
  .format("jdbc")
  .option("driver", driver)
  .option("url", url)
  .option("dbtable", table)
  .option("user", user)
  .option("password", password)
  .load()
)

Scala

val driver = "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"

val database_host = "<database-host-url>"
val database_port = "1433" // update if you use a non-default port
val database_name = "<database-name>"
val table = "<table-name>"
val user = "<username>"
val password = "<password>"

val url = s"jdbc:sqlserver://{database_host}:{database_port};database={database_name}"

val remote_table = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("driver", driver)
  .option("url", url)
  .option("dbtable", table)
  .option("user", user)
  .option("password", password)
  .load()
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