將 Python 和 pyodbc 連線至 Azure Databricks
您可以透過 ODBC 從本機 Python 程式代碼連線到 Azure Databricks 叢集或 SQL 倉儲中的數據。 若要這樣做,您可以使用 開放原始碼 Python 程式代碼模組 pyodbc
。
請遵循這些指示來安裝、設定及使用 pyodbc
。
如需 的詳細資訊 pyodbc
,請參閱 pyodbc Wiki。
注意
Databricks 提供適用於 Python 的 Databricks SQL 連接器,作為 的pyodbc
替代方案。 適用於 Python 的 Databricks SQL Connector 更容易設定及使用,而且具有比 更強固的一組程式代碼建構 pyodbc
。 不過 pyodbc
,擷取超過 10 MB 的查詢結果時,效能可能更好。
這些指示已使用 Databricks ODBC 驅動程式 2.7.5、pyodbc 5.0.1 和 unixODBC 2.3.12 進行測試。
需求
- 執行下列其中一項的本機開發電腦:
- macOS
- Windows
- 支援
.rpm
或.deb
檔案的 Unix 或 Linux 發行版
- pip。
- 針對 Unix、Linux 或 macOS、 Homebrew。
- Azure Databricks 叢集、Databricks SQL 倉儲或兩者。 如需詳細資訊,請參閱 計算組態參考 和 連線到 SQL 倉儲。
步驟 1:下載、安裝及設定軟體
在此步驟中,您會下載並安裝 Databricks ODBC 驅動程式、 unixodbc
套件和 pyodbc
模組。 (模組 pyodbc
需要 unixodbc
Unix、Linux 和 macOS 上的套件。您也會設定 ODBC 資料來源名稱 (DSN) 來向 進行驗證,並連線到您的叢集或 SQL 倉儲。
- 下載並安裝 Databricks ODBC 驅動程式 ,併 為您的作業系統設定 ODBC DSN 。
- 若為 Unix、Linux 和 macOS,請安裝
unixodbc
套件:從終端機使用 Homebrew 來執行命令brew install unixodbc
。 如需詳細資訊,請參閱 Homebrew 網站上的 unixodbc 。 pyodbc
安裝模組:從終端機或命令提示字元,使用pip
來執行命令pip install pyodbc
。 如需詳細資訊,請參閱 PyPI 網站上的 pyodbc 和 pyodbc Wiki 中的 Install 。
步驟 2:測試您的設定
在此步驟中,您會撰寫並執行 Python 程式代碼,以使用 Azure Databricks 叢集或 Databricks SQL 倉儲來查詢trips
目錄nyctrips
架構中的samples
數據表,並顯示結果。
建立名為
pyodbc-demo.py
且具有下列內容的檔案。 將 取代<dsn-name>
為您稍早建立的 ODBC DSN 名稱、儲存盤案,然後使用 Python 解釋器執行檔案。import pyodbc # Connect to the Databricks cluster by using the # Data Source Name (DSN) that you created earlier. conn = pyodbc.connect("DSN=<dsn-name>", autocommit=True) # Run a SQL query by using the preceding connection. cursor = conn.cursor() cursor.execute(f"SELECT * FROM samples.nyctaxi.trips") # Print the rows retrieved from the query. for row in cursor.fetchall(): print(row)
若要加速執行程式代碼,請啟動對應至 DSN 中設定的
HTTPPath
叢集。使用 Python 解釋器執行
pyodbc-demo.py
檔案。 數據表數據列的相關信息隨即顯示。
下一步
- 若要針對不同的叢集或 SQL 倉儲執行 Python 測試程式代碼,請建立不同的 DSN 並變更
<dsn-name>
為 DSN 的名稱。 - 若要使用不同的 SQL 查詢執行 Python 測試程式代碼,請變更
execute
命令字串。
使用無 DSN 連線
除了使用 DSN 名稱,您也可以內嵌指定連線設定。 下列範例示範如何針對 Azure Databricks 個人存取令牌驗證使用無 DSN 連接字串。 此範例假設您有下列環境變數:
- 設定
DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME
為 工作區實例名稱,例如adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net
。 - 設定
DATABRICKS_HTTP_PATH
為 工作區中目標叢集或 SQL 倉儲的 HTTP 路徑 值。 若要取得 HTTP 路徑 值,請參閱 取得 Azure Databricks 計算資源的連線詳細數據。 - 設定
DATABRICKS_TOKEN
為目標使用者的 Azure Databricks 個人存取令牌。 若要建立個人存取令牌,請參閱 適用於工作區使用者的 Azure Databricks 個人存取令牌。
若要設定環境變數,請參閱您的作業系統文件。
import pyodbc
import os
conn = pyodbc.connect(
"Driver=/Library/simba/spark/lib/libsparkodbc_sb64-universal.dylib;" +
f"Host={os.getenv('DATABRICKS_HOST')};" +
"Port=443;" +
f"HTTPPath={os.getenv('DATABRICKS_HTTP_PATH')};" +
"SSL=1;" +
"ThriftTransport=2;" +
"AuthMech=3;" +
"UID=token;" +
f"PWD={os.getenv('DATABRICKS_TOKEN')}",
autocommit = True
)
# Run a SQL query by using the preceding connection.
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM samples.nyctaxi.trips")
# Print the rows retrieved from the query.
for row in cursor.fetchall():
print(row)
下列範例使用 OAuth 使用者對電腦 (U2M) 或 OAuth 2.0 瀏覽器型驗證,而不是 Azure Databricks 個人存取令牌。 此範例假設您已經設定上述 DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME
和 DATABRICKS_HTTP_PATH
環境變數。
import pyodbc
import os
conn = pyodbc.connect(
"Driver=/Library/simba/spark/lib/libsparkodbc_sb64-universal.dylib;" +
f"Host={os.getenv('DATABRICKS_HOST')};" +
"Port=443;" +
f"HTTPPath={os.getenv('DATABRICKS_HTTP_PATH')};" +
"SSL=1;" +
"ThriftTransport=2;" +
"AuthMech=11;" +
"Auth_Flow=2;" +
"PWD=1234567",
autocommit = True
)
# Run a SQL query by using the preceding connection.
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM samples.nyctaxi.trips")
# Print the rows retrieved from the query.
for row in cursor.fetchall():
print(row)
下列範例使用 OAuth 計算機對電腦 (M2M) 或 OAuth 2.0 用戶端認證驗證。 此範例假設您已經設定上述 DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME
和 DATABRICKS_HTTP_PATH
環境變數,以及下列環境變數:
- 設定
ARM_CLIENT_ID
為服務主體 的應用程式 (用戶端) 識別碼 值。 - 設定
DATABRICKS_OAUTH_SECRET
為服務主體的 OAuth 秘密 值。 (Microsoft Databricks ODBC Driver 的 OAuth M2M 或 OAuth 2.0 用戶端認證驗證不支援 Entra ID 秘密。
如需詳細資訊,請參閱 OAuth 計算機對電腦 (M2M) 驗證。
import pyodbc
import os
conn = pyodbc.connect(
"Driver=/Library/simba/spark/lib/libsparkodbc_sb64-universal.dylib;" +
f"Host={os.getenv('DATABRICKS_HOST')};" +
"Port=443;" +
f"HTTPPath={os.getenv('DATABRICKS_HTTP_PATH')};" +
"SSL=1;" +
"ThriftTransport=2;" +
"AuthMech=11;" +
"Auth_Flow=1;" +
f"Auth_Client_ID={os.getenv('ARM_CLIENT_ID')};" +
f"Auth_Client_Secret={os.getenv('DATABRICKS_OAUTH_SECRET')}",
autocommit = True
)
# Run a SQL query by using the preceding connection.
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM samples.nyctaxi.trips")
# Print the rows retrieved from the query.
for row in cursor.fetchall():
print(row)
疑難排解
本節解決搭配 Databricks 使用 pyodbc
時的常見問題。
Unicode 譯碼錯誤
問題:您收到類似下列的錯誤訊息:
<class 'pyodbc.Error'> returned a result with an error set
Traceback (most recent call last):
File "/Users/user/.pyenv/versions/3.7.5/lib/python3.7/encodings/utf_16_le.py", line 16, in decode
return codecs.utf_16_le_decode(input, errors, True)
UnicodeDecodeError: 'utf-16-le' codec can't decode bytes in position 2112-2113: illegal UTF-16 surrogate
原因:當執行傳回具有長名稱或長錯誤訊息之數據行的查詢時,4.0.31 版或以下版本可能會顯示這類徵兆的問題 pyodbc
。 較新版本 pyodbc
已修正此問題。
解決方案:將您的 安裝 pyodbc
升級至 4.0.32 版或更新版本。