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Conectar-se a sistemas externos

Importante

A documentação da federação de consulta herdada foi desativada e pode não ser atualizada. As configurações mencionadas neste conteúdo não são oficialmente endossadas ou testadas pelo Databricks. Se Federação Lakehouse der suporte ao seu banco de dados de origem, Databricks recomenda usá-lo.

O Azure Databricks fornece integrações internas a muitos sistemas de dados nativos de nuvem, bem como suporte extensível de JDBC para se conectar a outros sistemas de dados.

Os conectores documentados nesta seção concentram-se principalmente na configuração de uma conexão com uma única tabela no sistema de dados externo. Você também pode usar alguns desses drivers para gravar dados em sistemas externos.

Para conexões de dados somente leitura, o Databricks recomenda usar a Federação de Lakehouse, que permite sincronizar bancos de dados inteiros com o Azure Databricks por meio de sistemas externos e é controlada pelo Catálogo do Unity. Confira O que é Federação do Lakehouse?.

O Partner Connect também fornece integrações a muitos sistemas de dados corporativos populares. Muitas soluções do Partner Connect não só se conectam a fontes de dados, mas também facilitam o ETL para manter os dados do lakehouse atualizados. Consulte O que é o Databricks Partner Connect?.

Quais fontes de dados se conectam ao Azure Databricks com o JDBC?

Você pode usar o JDBC para se conectar com muitas fontes de dados. O Databricks Runtime inclui drivers para vários bancos de dados JDBC, mas talvez seja necessário instalar um driver ou uma versão de driver diferente para se conectar ao banco de dados preferencial. Os bancos de dados com suporte incluem o seguinte:

Com quais serviços de dados o Azure Databricks se integra?

Os serviços de dados a seguir exigem que você defina configurações de conexão, credenciais de segurança e configurações de rede. Você pode precisar de privilégios de administrador ou de usuário de energia em sua conta do Azure ou no workspace do Azure Databricks. Alguns também exigem que você crie uma biblioteca do Azure Databricks e instale-a em um cluster:

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