Amazon Athena Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2-Konnektor - Amazon Athena
VoraussetzungenEinschränkungenBedingungenParameterDatentypunterstützungPartitionen und SplitsLeistungPassthrough-AbfragenLizenzinformationenWeitere Ressourcen

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Amazon Athena Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2-Konnektor

Der Amazon-Athena-Konnektor für Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 ermöglicht es Amazon-Athena, SQL-Abfragen für Daten auszuführen, die in ADLS gespeichert sind. Athena kann nicht direkt auf gespeicherte Dateien im Data Lake zugreifen.

  • Workflow – Der Konnektor implementiert die JDBC-Schnittstelle, die den com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver-Treiber verwendet. Der Konnektor leitet Abfragen an die Azure-Synapse-Engine weiter, die dann auf den Data Lake zugreift.

  • Datenverarbeitung und S3 – Normalerweise fragt der Lambda-Konnektor Daten direkt ab, ohne sie an Amazon S3 zu übertragen. Wenn die von der Lambda-Funktion zurückgegebenen Daten jedoch die Lambda-Grenzwerte überschreiten, werden die Daten in den von Ihnen angegebenen Amazon-S3-Spill-Bucket geschrieben, sodass Athena den Überschuss lesen kann.

  • AAD-Authentifizierung – AAD kann als Authentifizierungsmethode für den Azure Synapse-Konnektor verwendet werden. Um AAD verwenden zu können, muss die JDBC-Verbindungszeichenfolge, die der Konnektor verwendet, die URL-Parameter authentication=ActiveDirectoryServicePrincipal, AADSecurePrincipalId und AADSecurePrincipalSecret enthalten. Diese Parameter können entweder direkt oder von Secrets Manager übergeben werden.

Voraussetzungen

Einschränkungen

  • Schreiboperationen wie DDL werden nicht unterstützt.

  • In einem Multiplexer-Setup werden der Überlauf-Bucket und das Präfix von allen Datenbank-Instances gemeinsam genutzt.

  • Alle relevanten Lambda-Grenzwerte. Weitere Informationen finden Sie unter Lambda quotas (Lambda-Kontingente) im AWS Lambda -Entwicklerhandbuch.

  • Datums- und Zeitstempeldatentypen in Filterbedingungen müssen in geeignete Datentypen umgewandelt werden.

Bedingungen

Die folgenden Begriffe beziehen sich auf den Gen2-Konnektor von Azure Data Lake Storage.

  • Datenbank-Instance – Jede Instance einer Datenbank, die On-Premises, in Amazon EC2 oder auf Amazon RDS bereitgestellt wird.

  • Handler – Ein Lambda-Handler, der auf Ihre Datenbank-Instance zugreift. Ein Handler kann für Metadaten oder für Datensätze verwendet werden.

  • Metadaten-Handler – Ein Lambda-Handler, der Metadaten von Ihrer Datenbank-Instance abruft.

  • Record Handler – Ein Lambda-Handler, der Datensätze aus Ihrer Datenbank-Instance abruft.

  • Composite Handler – Ein Lambda-Handler, der sowohl Metadaten als auch Datensätze aus Ihrer Datenbank-Instance abruft.

  • Eigenschaft oder Parameter – Eine Datenbankeigenschaft, die von Handlern zum Extrahieren von Datenbankinformationen verwendet wird. Sie konfigurieren diese Eigenschaften als Lambda-Umgebungsvariablen.

  • Verbindungszeichenfolge – Eine Textzeichenfolge, die verwendet wird, um eine Verbindung zu einer Datenbank-Instance herzustellen.

  • Katalog — Ein nicht bei Athena registrierter AWS Glue Katalog, der ein erforderliches Präfix für die connection_string Immobilie ist.

  • Multiplex-Handler – Ein Lambda-Handler, der mehrere Datenbankverbindungen akzeptieren und verwenden kann.

Parameter

Verwenden Sie die Lambda-Umgebungsvariablen in diesem Abschnitt, um den Gen2-Konnektor von Azure Data Lake Storage zu konfigurieren.

Verbindungszeichenfolge

Verwenden Sie eine JDBC-Verbindungszeichenfolge im folgenden Format, um eine Verbindung zu einer Datenbank-Instance herzustellen.

datalakegentwo://${jdbc_connection_string}

Verwenden eines Multiplexing-Handlers

Sie können einen Multiplexer verwenden, um mit einer einzigen Lambda-Funktion eine Verbindung zu mehreren Datenbank-Instances herzustellen. Anfragen werden anhand des Katalognamens weitergeleitet. Verwenden Sie die folgenden Klassen in Lambda.

Handler Klasse
Composite Handler DataLakeGen2MuxCompositeHandler
Metadaten-Handler DataLakeGen2MuxMetadataHandler
Record Handler DataLakeGen2MuxRecordHandler

Multiplex-Handler-Parameter

Parameter Beschreibung
$catalog_connection_string Erforderlich Eine Verbindungszeichenfolge einer Datenbank-Instance. Stellen Sie der Umgebungsvariablen den Namen des in Athena verwendeten Katalogs voran. Wenn zum Beispiel der bei Athena registrierte Katalog mydatalakegentwocatalog ist, dann lautet der Name der Umgebungsvariablen mydatalakegentwocatalog_connection_string.
default Erforderlich Die standardmäßige Verbindungszeichenfolge. Diese Zeichenfolge wird verwendet, wenn der Katalog lambda:${AWS_LAMBDA_FUNCTION_NAME} ist.

Die folgenden Beispieleigenschaften beziehen sich auf eine DataLakeGen 2-MUX-Lambda-Funktion, die zwei Datenbankinstanzen unterstützt: datalakegentwo1 (Standard) und. datalakegentwo2

Eigenschaft Wert
default datalakegentwo://jdbc:sqlserver://adlsgentwo1.hostname:port;databaseName=database_name;${secret1_name}
datalakegentwo_catalog1_connection_string datalakegentwo://jdbc:sqlserver://adlsgentwo1.hostname:port;databaseName=database_name;${secret1_name}
datalakegentwo_catalog2_connection_string datalakegentwo://jdbc:sqlserver://adlsgentwo2.hostname:port;databaseName=database_name;${secret2_name}

Bereitstellen von Anmeldeinformationen

Um einen Benutzernamen und ein Kennwort für Ihre Datenbank in Ihrer JDBC-Verbindungszeichenfolge anzugeben, können Sie Eigenschaften von Verbindungszeichenfolgen oder AWS Secrets Manager verwenden.

  • Verbindungszeichenfolge – Ein Benutzername und ein Kennwort können als Eigenschaften in der JDBC-Verbindungszeichenfolge angegeben werden.

    Wichtig

    Als bewährte Sicherheitsmethode sollten Sie keine fest kodierten Anmeldeinformationen in Ihren Umgebungsvariablen oder Verbindungszeichenfolgen verwenden. Informationen zum Verschieben Ihrer hartcodierten Geheimnisse nach finden Sie im AWS Secrets Manager Benutzerhandbuch unter Verschieben von hartcodierten AWS Secrets Manager Geheimnissen nach.AWS Secrets Manager

  • AWS Secrets Manager— Um die Athena Federated Query-Funktion verwenden zu können AWS Secrets Manager, muss die mit Ihrer Lambda-Funktion verbundene VPC über Internetzugang oder einen VPC-Endpunkt verfügen, um eine Verbindung zu Secrets Manager herzustellen.

    Sie können den Namen eines Geheimnisses in AWS Secrets Manager Ihre JDBC-Verbindungszeichenfolge eingeben. Der Konnektor ersetzt den geheimen Namen durch username- und password-Werte von Secrets Manager.

    Für Amazon RDS-Datenbank-Instances ist diese Unterstützung eng integriert. Wenn Sie Amazon RDS verwenden, empfehlen wir dringend, eine Rotation der Anmeldeinformationen zu verwenden AWS Secrets Manager . Wenn Ihre Datenbank Amazon RDS nicht verwendet, speichern Sie die Anmeldeinformationen als JSON im folgenden Format:

    {"username": "${username}", "password": "${password}"}
Beispiel einer Verbindungszeichenfolge mit einem geheimen Namen

Die folgende Zeichenfolge hat den geheimen Namen ${secret1_name}.

datalakegentwo://jdbc:sqlserver://hostname:port;databaseName=database_name;${secret1_name}

Der Konnektor verwendet den geheimen Namen, um Secrets abzurufen und den Benutzernamen und das Kennwort bereitzustellen, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

datalakegentwo://jdbc:sqlserver://hostname:port;databaseName=database_name;user=user_name;password=password

Verwenden eines einzelnen Verbindungs-Handlers

Sie können die folgenden Einzelverbindungsmetadaten und Datensatzhandler verwenden, um eine Verbindung zu einer einzelnen Gen2-Instance von Azure Data Lake Storage herzustellen.

Handler-Typ Klasse
Composite Handler DataLakeGen2CompositeHandler
Metadaten-Handler DataLakeGen2MetadataHandler
Record Handler DataLakeGen2RecordHandler

Parameter für Einzelverbindungs-Handler

Parameter Beschreibung
default Erforderlich Die standardmäßige Verbindungszeichenfolge.

Die Einzelverbindungs-Handler unterstützen eine Datenbank-Instance und müssen einen default-Verbindungszeichenfolgenparameter bereitstellen. Alle anderen Verbindungszeichenfolgen werden ignoriert.

Die folgende Beispieleigenschaft gilt für eine einzelne Gen2-Instance von Azure Data Lake Storage, die von einer Lambda-Funktion unterstützt wird.

Eigenschaft Wert
default datalakegentwo://jdbc:sqlserver://hostname:port;databaseName=;${secret_name}

Überlauf-Parameter

Das Lambda-SDK kann Daten an Amazon S3 übertragen. Alle Datenbank-Instances, auf die mit derselben Lambda-Funktion zugegriffen wird, werden an denselben Speicherort verschoben.

Parameter Beschreibung
spill_bucket Erforderlich Überlauf-Bucket-Name.
spill_prefix Erforderlich Schlüssel-Prefix für den Überlauf-Bucket.
spill_put_request_headers (Optional) Eine JSON-codierte Zuordnung von Anforderungsheadern und Werten für die Amazon-S3-putObject-Anforderung, die für den Überlauf verwendet wird (z. B. {"x-amz-server-side-encryption" : "AES256"}). Weitere mögliche Header finden Sie PutObjectin der Amazon Simple Storage Service API-Referenz.

Datentypunterstützung

Die folgende Tabelle enthält die entsprechenden Datentypen für ADLS Gen2 und Arrow.

ADLS Gen2 Arrow
Bit TINYINT
tinyint SMALLINT
smallint SMALLINT
int INT
bigint BIGINT
Dezimalwert DECIMAL
numeric FLOAT8
smallmoney FLOAT8
money DECIMAL
float[24] FLOAT4
float[53] FLOAT8
real FLOAT4
datetime Date(MILLISECOND)
datetime2 Date(MILLISECOND)
smalldatetime Date(MILLISECOND)
date Date(DAY)
time VARCHAR
datetimeoffset Date(MILLISECOND)
char[n] VARCHAR
varchar[n/max] VARCHAR

Partitionen und Splits

Azure Data Lake Storage Gen2 verwendet Hadoop-kompatiblen Gen2-Blob-Speicher zum Speichern von Datendateien. Die Daten aus diesen Dateien werden von der Azure-Synapse-Engine abgefragt. Die Azure-Synapse-Engine behandelt in Dateisystemen gespeicherte Gen2-Daten als externe Tabellen. Die Partitionen werden basierend auf dem Datentyp implementiert. Wenn die Daten bereits innerhalb des Gen 2-Speichersystems partitioniert und verteilt wurden, ruft der Konnektor die Daten als Single Split ab.

Leistung

Der Gen2-Konnektor von Azure Data Lake Storage zeigt eine langsamere Abfrageleistung, wenn mehrere Abfragen gleichzeitig ausgeführt werden, und unterliegt einer Drosselung.

Der Athena-Gen2-Konnektor von Azure Data Lake Storage führt einen Prädikat-Pushdown durch, um die von der Abfrage durchsuchten Daten zu reduzieren. Einfache Prädikate und komplexe Ausdrücke werden an den Konnektor übertragen, um die Menge der gescannten Daten zu reduzieren und die Laufzeit der Abfrageausführung zu verkürzen.

Prädikate

Ein Prädikat ist ein Ausdruck in der WHERE-Klausel einer SQL-Abfrage, der einen booleschen Wert ergibt und Zeilen auf der Grundlage mehrerer Bedingungen filtert. Der Athena-Gen2-Konnektor von Azure Data Lake Storage kann diese Ausdrücke kombinieren und sie direkt an Azure Data Lake Storage Gen2 weiterleiten, um die Funktionalität zu erweitern und die Menge der gescannten Daten zu reduzieren.

Die folgenden Athena-Gen2-Konnektor-Operatoren von Azure Data Lake Storage unterstützen den Prädikat-Pushdown:

  • Boolean: UND, ODER, NICHT

  • Gleichheit: GLEICH, NICHT-GLEICH, WENIGER_ALS, WENIGER_ODER_GLEICH, GRÖSSER_ALS, GRÖSSER_ODER_GLEICH, NULL_WENN, IST_NULL

  • Arithmetik: ADDIEREN, SUBTRAHIEREN, MULTIPLIZIEREN, DIVIDIEREN, MODULIEREN, NEGIEREN

  • Andere: WIE_MUSTER, IN

Beispiel für einen kombinierten Pushdown

Kombinieren Sie für erweiterte Abfragefunktionen die Pushdown-Typen wie im folgenden Beispiel:

SELECT * 
FROM my_table 
WHERE col_a > 10 
    AND ((col_a + col_b) > (col_c % col_d)) 
    AND (col_e IN ('val1', 'val2', 'val3') OR col_f LIKE '%pattern%');

Passthrough-Abfragen

Der Azure Data Lake Storage Gen2-Connector unterstützt Passthrough-Abfragen. Passthrough-Abfragen verwenden eine Tabellenfunktion, um Ihre vollständige Abfrage zur Ausführung an die Datenquelle weiterzuleiten.

Um Passthrough-Abfragen mit Azure Data Lake Storage Gen2 zu verwenden, können Sie die folgende Syntax verwenden:

SELECT * FROM TABLE(
        system.query(
            query => 'query string'
        ))

Mit der folgenden Beispielabfrage wird eine Abfrage an eine Datenquelle in Azure Data Lake Storage Gen2 weitergeleitet. Die Abfrage wählt alle Spalten in der customer Tabelle aus und begrenzt die Ergebnisse auf 10.

SELECT * FROM TABLE(
        system.query(
            query => 'SELECT * FROM customer LIMIT 10'
        ))

Lizenzinformationen

Durch die Verwendung dieses Connectors erkennen Sie die Einbindung von Komponenten von Drittanbietern an. Eine Liste dieser Komponenten finden Sie in der Datei pom.xml für diesen Connector und stimmen den Bedingungen der jeweiligen Drittanbieterlizenzen zu, die in der Datei LICENSE.txt auf GitHub .com enthalten sind.

Weitere Ressourcen

Die neuesten Informationen zur JDBC-Treiberversion finden Sie in der Datei pom.xml für den Azure Data Lake Storage Gen2-Connector auf .com. GitHub

Weitere Informationen zu diesem Connector finden Sie auf der entsprechenden Website unter .com. GitHub