Apache Spark ODBC
Verbindungstyp | ODBC (64 Bit) |
Anforderungen an die Treiberkonfiguration | Für eine optimale Leistung müssen Sie die Option „Schnelles SQLPrepare“ in den erweiterten Treiberoptionen aktivieren, damit Alteryx Metadaten abrufen kann, ohne eine Abfrage auszuführen. |
Treiberdetails | Die In-DB-Verarbeitung erfordert 64-Bit-Datenbanktreiber. |
Typ der Unterstützung | Lesen und Schreiben; In-DB |
Validiert auf | Datenbankversion: 2.3.1.3.0.1.0-187 ODBC-Clientversion: 2.6.18.1030 |
Weitere Informationen zum Simba Athena ODBC-Treiber finden Sie in der Simba ODBC -Dokumentation.
Alteryx-Tools für die Verbindung
Standard-Workflow-Verarbeitung
In-DB-Workflow-Verarbeitung
Zur Verwendung von Apache Spark ODBC muss Apache Spark SQL aktiviert sein. Nicht alle Hadoop-Distributionen unterstützen Apache Spark. Wenn Sie sich nicht mit Apache Spark ODBC verbinden können, kontaktieren Sie Ihren Hadoop-Anbieter für Anweisungen zur korrekten Einrichtung des Apache Spark-Servers.
Wenn Sie Probleme beim Lesen oder Schreiben von Unicode®-Zeichen haben, greifen Sie auf den Simba Impala ODBC-Treiber zu. Wählen Sie unter „Erweiterte Optionen“ die Option „SQL Unicode-Typen verwenden“ aus.
Unterstützung für Lesen
Installieren und konfigurieren Sie den Apache Spark ODBC-Treiber:
Spark-Servertyp : Wählen Sie den passenden Servertyp für die Version von Apache Spark aus, die Sie ausführen. Wenn Sie Apache Spark 1.1 und höher ausführen, wählen Sie den Apache SparkThriftServer aus.
Authentifizierungsmechanismus : Im zusammen mit dem Simba Spark-Treiber heruntergeladenen Installationshandbuch finden Sie auf Ihren Einstellungen basierende Informationen zur Konfiguration dieser Einstellung.
Informationen zur Einrichtung der erweiterten Treiberoptionen finden Sie im Installationshandbuch, das Sie mit dem Simba Apache Spark-Treiber heruntergeladen haben.
Unterstützung für Schreiben
Verwenden Sie sowohl für Standard- als auch für In-DB-Workflows das Eingehender-Datenstrom-Tool , um in Apache Spark zu schreiben. Schreiben wird über HDFS unterstützt.
Einschränkungen
Cloudera hat die Unterstützung für Spark Thrift JDBC/ODBC-Server mit Cloudera Enterprise Version CDH 6.0 eingestellt. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu Cloudera: Nicht unterstützte Funktionen in CDH 6.0.1 | 6.x | Cloudera-Dokumentation sowie unter Nicht unterstützte Schnittstellen und Funktionen .