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Consultar o SQL Server com o Azure Databricks

Este artigo mostra como você pode conectar o Azure Databricks ao Microsoft SQL Server para ler e gravar dados.

Importante

A documentação de federação de consultas herdada foi desativada e pode não ser atualizada no futuro. As configurações mencionadas neste conteúdo não são oficialmente endossadas ou testadas pela Databricks. Se a Lakehouse Federation oferecer suporte ao seu banco de dados de origem, o Databricks recomenda usá-lo.

Configurar uma conexão com o SQL Server

No Databricks Runtime 11.3 LTS e superior, você pode usar a sqlserver palavra-chave para usar o driver incluído para se conectar ao SQL Server. Ao trabalhar com DataFrames, use a seguinte sintaxe:

Python

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()
)

Escala

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()

Ao trabalhar com SQL, especifique sqlserver na USING cláusula e passe as opções ao criar uma tabela, conforme mostrado no exemplo a seguir:

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>'
);

Usar o driver JDBC legado

No Databricks Runtime 10.4 LTS e anteriores, você deve especificar o driver e as configurações através das definições JDBC. O exemplo a seguir consulta o SQL Server usando seu driver JDBC. Para obter mais detalhes sobre leitura, gravação, configuração de paralelismo e consulta pushdown, consulte Consultar bancos de dados usando JDBC.

Python

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()
)

Escala

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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