我想使用azuredatabricks中的sql将spark表的结果插入到一个新的sqlsynapse表中。
我试过下面的解释[https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/spark/latest/spark-sql/language-manual/sql-ref-syntax-ddl-create-table-datasource]但我运气不好。
synapse表必须作为select语句的结果创建。源应该是spark/data bricks临时视图或parquet源。
e、 g.温度表
# Load Taxi Location Data from Azure Synapse AnalyticsjdbcUrl = "jdbc:sqlserver://synapsesqldbexample.database.windows.net:number;database=SynapseDW" #Replace "suffix" with your ownconnectionProperties = {"user" : "usernmae1","password" : "password2","driver" : "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"}pushdown_query = '(select * from NYC.TaxiLocationLookup) as t'dfLookupLocation = spark.read.jdbc(url=jdbcUrl, table=pushdown_query, properties=connectionProperties)dfLookupLocation.createOrReplaceTempView('NYCTaxiLocation')display(dfLookupLocation)
e、 g.源突触dw
服务器：synapsesqldbexample.database.windows.net
数据库：[synapsedw]
架构：[nyc]
表：[TaxLocationLookup]
接收器/目标表（尚未存在）：
服务器：synapsesqldbexample.database.windows.net
数据库：[synapsedw]
架构：[nyc]
新表：[测试数据]
我尝试的sql语句：
%sqlCREATE TABLE if not exists TEST_NYCTaxiLocationselect *from NYCTaxiLocationlimit 100
2条答案
按热度按时间nfg76nw01#
如果您使用com.databricks.spark.sqldw驱动程序，那么您将需要一个azure存储帐户和一个已经设置好的容器。一旦这是到位，实际上是很容易做到这一点。
在azuredatabricks中配置blob凭据，我采用在笔记本中的方法
创建jdbc连接字符串和blob
将select语句读入和rdd/dataframe
使用.write函数将Dataframe下推到azure synapse
配置blob凭据
spark.conf.set（“fs.azure.account.key..blob.core.windows.net”，“”）
配置jdbc和blob路径
jdbc=“jdbc:sqlserver：//.database.windows。net:1433;数据库=；用户=@；密码=；encrypt=真；trustservercertificate=false；hostnameincertificate=*.database.windows.net；logintimeout=30；”blob=“wasbs://@.blob.core.windows.net/”
从synapse读取数据到dataframe
df=Spark读取
.format（“com.databricks.spark.sqldw”）
.option（“url”，jdbc）
.option（“tempdir”，blob）
.option（“forwardsparkazurestoragecredentials”，“true”）
.option（“query”，“select top 1000*from<>order by newid（）”）
.load（）
将Dataframe中的数据写入azure synapse
数据框写入
.format（“com.databricks.spark.sqldw”）
.option（“url”，jdbc）
.option（“forwardsparkazurestoragecredentials”，“true”）
.option（“dbtable”，“yourtablename”）
.option（“tempdir”，blob）
.mode（“覆盖”）
.save（）
uinbv5nw2#
除了@jpvoogt解决方案之外，另一个选择是在存储帐户中创建Parquet文件之后，在synapse池中使用cta。您可以执行copy命令或外部表。
一些参考资料：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/develop-tables-cetashttpshttp://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/quickstart-bulk-load-copy-tsql