从 azure databricks 中删除 azure sql 数据库行

Question

我在 Azure SQL 数据库中有一个 table，我想根据某些条件从中删除选定的行，或者从 Azure Databricks 中删除整个 table。目前我正在使用 truncate 属性 of JDBC 来截断整个 table 而不删除它并且然后用新的数据框重写它。

df.write \
     .option('user', jdbcUsername) \
     .option('password', jdbcPassword) \
     .jdbc('<connection_string>', '<table_name>', mode = 'overwrite', properties = {'truncate' : 'true'} )

但今后我不想每次都截断并覆盖整个 table，而是使用删除命令。我也无法使用 下推查询 实现此目的。如有任何帮助，我们将不胜感激。

Answer 1

使用 pyodbc 执行 SQL 语句。

import pyodbc
conn = pyodbc.connect( 'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};'
                       'SERVER=mydatabe.database.azure.net;'
                       'DATABASE=AdventureWorks;UID=jonnyFast;'
                       'PWD=MyPassword')
conn.execute('DELETE TableBlah WHERE 1=2')

让 pyodbc 在 Databricks 上工作有点痛苦 - 请在此处查看详细信息：https://datathirst.net/blog/2018/10/12/executing-sql-server-stored-procedures-on-databricks-pyspark

Answer 2

您也可以下拉到 scala 来执行此操作，因为 SQL 服务器 JDBC 驱动程序已经安装。例如：

%scala

import java.util.Properties
import java.sql.DriverManager

val jdbcUsername = "xxxxx"
val jdbcPassword = "xxxxxx"
val driverClass = "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"

// Create the JDBC URL without passing in the user and password parameters.
val jdbcUrl = s"jdbc:sqlserver://xxxxxx.database.windows.net:1433;database=AdventureWorks;encrypt=true;trustServerCertificate=false;hostNameInCertificate=*.database.windows.net;loginTimeout=30;"

// Create a Properties() object to hold the parameters.

val connectionProperties = new Properties()

connectionProperties.put("user", s"${jdbcUsername}")
connectionProperties.put("password", s"${jdbcPassword}")
connectionProperties.setProperty("Driver", driverClass)

val connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, jdbcUsername, jdbcPassword)
val stmt = connection.createStatement()
val sql = "delete from sometable where someColumn > 4"

stmt.execute(sql)
connection.close()

从 azure databricks 中删除 azure sql 数据库行

Delete azure sql database rows from azure databricks

pyspark

pyspark-sql

azure-sql-database

databricks

azure-databricks