필수 조건 제한 사항 용어 파라미터 데이터 형식 지원 파티션 및 분할 성능 패스스루 쿼리 라이선스 정보 추가적인 리소스

Amazon Athena Azure Data Lake Storage(ADLS) Gen2 커넥터

Azure Data Lake Storage(ADLS) Gen2용 Amazon Athena 커넥터를 사용하면 Amazon Athena가 ADLS에 저장된 데이터에 대해 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다. Athena는 데이터 레이크에 저장된 파일에 직접 액세스할 수 없습니다.

워크플로 - 커넥터는 com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver 드라이버를 사용하는 JDBC 인터페이스를 구현합니다. 커넥터는 쿼리를 Azure Synapse 엔진으로 전달하고, 이 엔진에서 데이터 레이크에 액세스합니다.
데이터 처리 및 S3 - 일반적으로 Lambda 커넥터는 Amazon S3로 전송하지 않고 직접 데이터를 쿼리합니다. 그러나 Lambda 함수에서 반환된 데이터가 Lambda 한도를 초과하면 Athena가 초과분을 읽을 수 있도록 사용자가 지정한 Amazon S3 유출 버킷에 데이터가 기록됩니다.
AAD 인증 - AAD는 Azure Synapse 커넥터의 인증 방법으로 사용할 수 있습니다. AAD를 사용하려면 커넥터가 사용하는 JDBC 연결 문자열에 URL 파라미터 authentication=ActiveDirectoryServicePrincipal, AADSecurePrincipalId, AADSecurePrincipalSecret을 포함해야 합니다. 이러한 파라미터는 직접 또는 Secrets Manager에 의해 전달될 수 있습니다.

필수 조건

Athena 콘솔 또는 AWS Serverless Application Repository를 사용하여 AWS 계정에 커넥터를 배포합니다. 자세한 내용은 데이터 소스 커넥터 배포 또는 AWS Serverless Application Repository을 사용하여 데이터 원본 커넥터 배포을 참조하세요.

제한 사항

DDL 쓰기 작업은 지원되지 않습니다.
멀티플렉서 설정에서 유출 버킷과 접두사는 모든 데이터베이스 인스턴스에서 공유됩니다.
모든 관련 Lambda 제한. 자세한 내용은 AWS Lambda 개발자 안내서에서 Lambda 할당량을 참조하십시오.
필터 조건의 날짜 및 타임스탬프 데이터 형식을 적절한 데이터 형식으로 캐스팅해야 합니다.

용어

다음은 Azure Data Lake Storage Gen2 커넥터와 관련된 용어입니다.

데이터베이스 인스턴스 - 온프레미스, Amazon EC2 또는 Amazon RDS에 배포된 데이터베이스의 모든 인스턴스.
핸들러 - 데이터베이스 인스턴스에 액세스하는 Lambda 핸들러. 핸들러는 메타데이터 또는 데이터 레코드용일 수 있습니다.
메타데이터 핸들러 - 데이터베이스 인스턴스에서 메타데이터를 검색하는 Lambda 핸들러.
레코드 핸들러 - 데이터베이스 인스턴스에서 데이터 레코드를 검색하는 Lambda 핸들러.
복합 핸들러 - 데이터베이스 인스턴스에서 메타데이터와 데이터 레코드를 모두 검색하는 Lambda 핸들러.
속성 또는 파라미터 - 핸들러에서 데이터베이스 정보를 추출하는 데 사용되는 데이터베이스 속성. 이러한 속성을 Lambda 환경 변수로 구성합니다.
연결 문자열 - 데이터베이스 인스턴스에 대한 연결을 설정하는 데 사용되는 텍스트 문자열.
카탈로그 - connection_string 속성의 필수 접두사로서 Athena에 등록된 비 AWS Glue Glue 카탈로그.
멀티플렉싱 핸들러 - 여러 데이터베이스 연결을 수락하고 사용할 수 있는 Lambda 핸들러.

파라미터

이 섹션의 Lambda 환경 변수를 사용하여 Azure Data Lake Storage Gen2 커넥터를 구성합니다.

연결 문자열

다음 형식의 JDBC 연결 문자열을 사용하여 데이터베이스 인스턴스에 연결합니다.


datalakegentwo://${jdbc_connection_string}

멀티플렉싱 핸들러 사용

멀티플렉서를 사용하여 단일 Lambda 함수로 여러 데이터베이스 인스턴스에 연결할 수 있습니다. 요청은 카탈로그 이름을 기준으로 라우팅됩니다. Lambda에서 다음 클래스를 사용합니다.

핸들러	Class
복합 핸들러	`DataLakeGen2MuxCompositeHandler`
메타데이터 핸들러	`DataLakeGen2MuxMetadataHandler`
레코드 핸들러	`DataLakeGen2MuxRecordHandler`

멀티플렉싱 핸들러 파라미터

파라미터	설명
`$catalog_connection_string`	필수 사항입니다. 데이터베이스 인스턴스 연결 문자열. Athena에서 사용되는 카탈로그의 이름을 환경 변수 앞에 붙입니다. 예를 들어, Athena에 등록된 카탈로그가 `mydatalakegentwocatalog`인 경우 환경 변수 이름은 `mydatalakegentwocatalog_connection_string`입니다.
`default`	필수 사항입니다. 기본 연결 문자열. 이 문자열은 카탈로그가 `lambda:${AWS_LAMBDA_FUNCTION_NAME}`일 때 사용됩니다.

다음은 datalakegentwo1(기본값)과 datalakegentwo2라는 2개의 데이터베이스 인스턴스를 지원하는 DataLakeGen2 MUX Lambda 함수에 대한 예제 속성입니다.

속성	값
`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}`

자격 증명 제공

JDBC 연결 문자열에서 데이터베이스의 사용자 이름과 암호를 제공하려면 연결 문자열 속성 또는 AWS Secrets Manager를 사용합니다.

연결 문자열 - 사용자 이름과 암호를 JDBC 연결 문자열에 속성으로 지정할 수 있습니다.

중요
보안 모범 사례로, 환경 변수 또는 연결 문자열에서 하드 코딩된 보안 인증은 사용하지 않습니다. 하드 코딩된 보안 암호를 AWS Secrets Manager로 이동하는 방법에 대한 자세한 내용은 AWS Secrets Manager 사용 설명서의 하드 코딩된 보안 암호를 AWS Secrets Manager로 이동을 참조하세요.
AWS Secrets Manager - AWS Secrets Manager에서 Athena 연합 쿼리 기능을 사용하려면 Secrets Manager 연결을 위한 VPC 엔드포인트 또는 인터넷 액세스가 Lambda 함수에 연결된 VPC에 있어야 합니다.

JDBC 연결 문자열에 AWS Secrets Manager의 보안 암호 이름을 입력할 수 있습니다. 커넥터는 암호 이름을 Secrets Manager의 username 및 password 값으로 바꿉니다.

Amazon RDS 데이터베이스 인스턴스의 경우 이 지원은 긴밀하게 통합됩니다. Amazon RDS를 사용하는 경우 AWS Secrets Manager 및 자격 증명 교체를 사용하는 것이 좋습니다. 데이터베이스에서 Amazon RDS를 사용하지 않는 경우 자격 증명을 다음 형식의 JSON으로 저장합니다.
```
{"username": "${username}", "password": "${password}"}
```

보안 암호 이름이 있는 연결 문자열의 예제

다음 문자열의 보안 암호 이름은 ${secret1_name}입니다.


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

커넥터는 다음 예제와 같이 보안 암호 이름을 사용하여 보안 암호를 검색하고 사용자 이름과 암호를 제공합니다.


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

단일 연결 핸들러 사용

다음과 같은 단일 연결 메타데이터 및 레코드 핸들러를 사용하여 단일 Azure Data Lake Storage Gen2 인스턴스에 연결할 수 있습니다.

핸들러 유형	Class
복합 핸들러	`DataLakeGen2CompositeHandler`
메타데이터 핸들러	`DataLakeGen2MetadataHandler`
레코드 핸들러	`DataLakeGen2RecordHandler`

단일 연결 핸들러 파라미터

파라미터	설명
`default`	필수 사항입니다. 기본 연결 문자열.

단일 연결 핸들러는 하나의 데이터베이스 인스턴스를 지원하며 default 연결 문자열 파라미터를 제공해야 합니다. 다른 연결 문자열은 모두 무시됩니다.

다음은 Lambda 함수에서 지원하는 단일 Azure Data Lake Storage Gen2 인스턴스에 대한 속성 예제입니다.

속성	값
`default`	`datalakegentwo://jdbc:sqlserver://hostname:port;databaseName=;${secret_name}`

유출 파라미터

Lambda SDK는 데이터를 Amazon S3로 유출할 수 있습니다. 동일한 Lambda 함수에서 액세스하는 모든 데이터베이스 인스턴스는 동일한 위치로 유출됩니다.

파라미터	설명
`spill_bucket`	필수 사항입니다. 유출 버킷 이름.
`spill_prefix`	필수 사항입니다. 유출 버킷 키 접두사.
`spill_put_request_headers`	(선택 사항) 유출에 사용되는 Amazon S3 `putObject` 요청에 대한 요청 헤더 및 값의 JSON 인코딩 맵(예: `{"x-amz-server-side-encryption" : "AES256"}`). 다른 가능한 헤더를 알아보려면 Amazon Simple Storage Service API Reference(Amazon Simple Storage Service API 참조)의 PutObject를 참조하세요.

데이터 형식 지원

다음 표에 ADLS Gen2와 Apache Arrow의 해당 데이터 형식이 나와 있습니다.

ADLS Gen2	화살표
bit	TINYINT
tinyint	SMALLINT
smallint	SMALLINT
int	INT
bigint	BIGINT
decimal	DECIMAL
numeric	FLOAT8
smallmoney	FLOAT8
money	DECIMAL
float[24]	FLOAT4
float[53]	FLOAT8
실제	FLOAT4
datetime	Date(MILLISECOND)
datetime2	Date(MILLISECOND)
smalldatetime	Date(MILLISECOND)
date	Date(DAY)
시간	VARCHAR
datetimeoffset	Date(MILLISECOND)
char[n]	VARCHAR
varchar[n/max]	VARCHAR

파티션 및 분할

Azure Data Lake Storage Gen2는 데이터 파일 저장을 위해 Hadoop 호환 Gen2 blob 스토리지를 사용합니다. 이러한 파일의 데이터는 Azure Synapse 엔진에서 쿼리됩니다. Azure Synapse 엔진은 파일 시스템에 저장된 Gen2 데이터를 외부 테이블로 처리합니다. 파티션은 데이터 형식에 따라 구현됩니다. 데이터가 이미 Gen 2 스토리지 시스템 내에서 분할되고 배포된 경우 커넥터는 데이터를 단일 분할로 검색합니다.

성능

Azure Data Lake Storage Gen2 커넥터는 한 번에 여러 쿼리를 실행할 경우 쿼리 성능이 느려지고 제한이 적용될 수 있습니다.

쿼리에서 스캔하는 데이터를 줄이기 위해 Athena Azure Data Lake Storage Gen2 커넥터에서 조건자 푸시다운을 수행합니다. 스캔하는 데이터와 쿼리 실행 시간을 줄이도록 간단한 조건자와 복잡한 표현식을 커넥터로 푸시다운합니다.

Predicates

조건자는 부울 값으로 평가되고 여러 조건에 따라 행을 필터링하는 SQL 쿼리의 WHERE 절에 사용되는 표현식입니다. Athena Azure Data Lake Storage Gen2 커넥터는 이러한 표현식을 결합하고 Azure Data Lake Storage Gen2로 직접 푸시하여 기능을 개선하고 스캔하는 데이터를 줄일 수 있습니다.

다음 Athena Azure Data Lake Storage Gen2 커넥터 연산자는 조건자 푸시다운을 지원합니다.

부울: AND, OR, NOT
관계: EQUAL, NOT_EQUAL, LESS_THAN, LESS_THAN_OR_EQUAL, GREATER_THAN, GREATER_THAN_OR_EQUAL, NULL_IF, IS_NULL
산술: ADD, SUBTRACT, MULTIPLY, DIVIDE, MODULUS, NEGATE
기타: LIKE_PATTERN, IN

결합된 푸시다운 예제

쿼리 기능을 개선하기 위해 다음 예제와 같이 푸시다운 유형을 결합합니다.


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%');

패스스루 쿼리

Azure Data Lake Storage Gen2 커넥터는 패스스루 쿼리를 지원합니다. 패스스루 쿼리는 테이블 함수를 사용하여 실행을 위해 전체 쿼리를 데이터 소스로 푸시다운합니다.

Azure Data Lake Storage Gen2에서 패스스루 쿼리를 사용하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.


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

다음 예제 쿼리는 Azure Data Lake Storage Gen2에 있는 데이터 소스로 쿼리를 푸시다운합니다. 쿼리는 customer 테이블의 모든 열을 선택하여 결과를 10개로 제한합니다.


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

라이선스 정보

이 커넥터를 사용하면 이 커넥터에 대한 pom.xml 파일에서 목록을 찾을 수 있는 타사 구성 요소가 포함되어 있음을 인정하고 GitHub.com의 LICENSE.txt 파일에 제공된 해당 타사 라이선스의 조건에 동의하는 것으로 간주됩니다.

추가적인 리소스

최신 JDBC 드라이버 버전 정보를 알아보려면 GitHub.com의 Azure Data Lake Storage Gen2 커넥터용 pom.xml 파일을 참조하세요.

이 커넥터에 대한 추가 정보를 알아보려면 GitHub.com의 해당 사이트를 참조하세요.

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문서 규칙

사용 가능한 데이터 소스 커넥터

Azure Synapse