在 Teradata 上运行联合查询

本页介绍如何设置 Lakehouse 联邦,以对非 Azure Databricks 管理的 Teradata 数据运行联合查询。 若要了解有关 Lakehouse 联合的更多信息,请参阅 什么是 Lakehouse 联合?

若要使用 Lakehouse Federation 连接到 Teradata 数据库,必须在 Azure Databricks Unity Catalog 元存储中创建以下内容:

  • 与 Teradata 数据库的连接
  • 镜像 Unity Catalog 中的 Teradata 数据库的外部目录,可让你使用 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

开始之前,请确保符合此部分的要求。

Databricks 要求

工作区要求:

  • 已为 Unity Catalog 启用工作区。

计算要求:

  • 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 16.1 或更高版本以及 标准专用 访问模式。
  • SQL 仓库必须是专业仓库或无服务器仓库,且必须使用 2024.50 或更高版本。

所需的权限:

  • 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,你必须对元存储具有 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。

Teradata TLS

  • 可以在 SSL 模式之间进行requirepreferverify-caverify-full选择。 如果不使用 TLS(不建议),则应选择 prefer (可以配置端口号)。 如果使用 TLS,则任何选项都足以(端口将为 443)(verify-caverify-full 强化连接的安全性,但需要在服务器端进行更多设置)。 有关详细信息,请参阅 Teradata 文档中 如何使用 TLS 保护连接。

创建 Azure Databricks 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/connectionsUnity Catalog 命令

所需的权限:具有 CREATE CONNECTION 特权的元存储管理员或用户。

目录资源管理器

  1. 在 Azure Databricks 工作区中,单击 “数据”图标。目录

  2. 在“目录”窗格顶部,单击 添加或加号图标“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”

  3. 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”

  4. 选择 Teradata连接类型

  5. (可选)添加注释。

  6. 单击 “下一步”

  7. 身份验证 页上,输入 Teradata 实例的以下连接属性:

    • 主机:例如 teradata-demo.teradata.com
    • 端口:例如 1025
    • 用户:例如 teradata_user
    • 密码:例如 password123
    • Ssl 模式require、、preferverify-caverify-full
  8. 单击“创建连接”

  9. 目录基本信息 页面上,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。

  10. (可选)单击“测试连接”以确认它是否正常工作。

  11. 单击 创建目录

  12. 在“Access”页上,选择允许用户访问你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”

  13. 更改将能够管理对目录中所有对象的访问的“所有者”。 开始在文本框中键入主体,然后单击返回的结果中的主体。

  14. 授予对目录的“特权”。 单击“授权”

    1. 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。
    2. 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 readmodify 权限。
      • 手动选择要授予的权限。
    3. 单击授权
  15. 单击 “下一步”

  16. 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

  17. (可选)添加注释。

  18. 单击“ 保存”。

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 teradata
OPTIONS (
  host '<hostname>',
  port '<port>',
  user '<user>',
  password '<password>',
  ssl_mode '<ssl_mode>' -- optional
);

Databricks 建议对凭据等敏感值使用 Azure Databricks 机密而不是纯文本字符串。 例如:

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>'),
  ssl_mode '<ssl_mode>' -- optional
)

如果必须在笔记本 SQL 命令中使用纯文本字符串,请通过使用 $ 转义特殊字符(例如 \)来避免字符串被截断。 例如:\$

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/catalogsUnity 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。

目录资源管理器

  1. 在 Azure Databricks 工作区中,单击 “数据”图标以打开目录资源管理器

  2. 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。

  3. 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>');

支持的下推

支持以下下推:

  • Filters
  • Projections
  • Limit
  • Aggregates
  • Cast
  • 包含、开始于、结束于、类似

数据类型映射

从 Teradata 读取到 Spark 时,数据类型映射如下所示:

Teradata 类型 Spark 类型
字节、二进制大对象 BinaryType
Byteint、Smallint、Integer IntegerType
BigInt LongType
浮点数、双精度、双精度型 DoubleType
Number(n, m) DecimalType
Number(*,m)、Number(*)、Number Unsupported
Varchar(N) StringType
时间、时间戳 TimestampType