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# Amazon Athena Azure Synapse Konnektor
Der Amazon-Athena-Konnektor für [Azure-Synapse-Analytik](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/overview-what-is) ermöglicht Amazon Athena, SQL-Abfragen für Ihre Azure-Synapse gespeicherte Daten mit JDBC auszuführen.
Dieser Connector kann bei Glue-Datenkatalog als Verbundkatalog registriert werden. Er unterstützt in Lake Formation definierte Datenzugriffskontrollen auf Katalog-, Datenbank-, Tabellen-, Spalten-, Zeilen- und Tagebene. Dieser Konnektor verwendet Glue Connections, um die Konfigurationseigenschaften in Glue zu zentralisieren.
## Voraussetzungen
+ Stellen Sie den Konnektor für Ihr AWS-Konto mithilfe der Athena-Konsole oder AWS Serverless Application Repository bereit. Für weitere Informationen siehe [Eine Datenquellenverbindung erstellen](connect-to-a-data-source.md) oder [Verwenden Sie den AWS Serverless Application Repository , um einen Datenquellenconnector bereitzustellen](connect-data-source-serverless-app-repo.md).
## 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)](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/gettingstarted-limits.html) im *AWS Lambda -Entwicklerhandbuch.*
+ Unter Filterbedingungen müssen Sie die `Date`- und `Timestamp`-Datentypen in den entsprechenden Datentyp umwandeln.
+ So suchen Sie nach negativen Werten des Typs `Real` und `Float`, verwenden Sie den `<=`- oder `>=`-Operator.
+ Die Datentypen `binary`, `varbinary`, `image` und `rowversion` werden nicht unterstützt.
## Bedingungen
Die folgenden Begriffe beziehen sich auf den Synapse-Konnektor.
+ **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.
## Parameters
Verwenden Sie die Parameter in diesem Abschnitt, um den Synapse-Konnektor zu konfigurieren.
**Anmerkung**
Athena-Datenquellenconnectors, die am 3. Dezember 2024 und später erstellt wurden, verwenden AWS Glue Verbindungen.
Die unten aufgeführten Parameternamen und Definitionen beziehen sich auf Athena-Datenquellen-Connectors, die vor dem 3. Dezember 2024 erstellt wurden. Diese können von ihren entsprechenden [AWS Glue -Verbindungseigenschaften](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/connection-properties.html) abweichen. Verwenden Sie ab dem 3. Dezember 2024 die folgenden Parameter nur, wenn Sie eine frühere Version eines Athena-Datenquellen-Connectors [manuell bereitstellen](connect-data-source-serverless-app-repo.md).
### AWS Glue Data Catalog föderierte Konnektoren
Wir empfehlen, dass Sie einen Synapse-Connector mithilfe eines Glue-Connections-Objekts konfigurieren. Setzen Sie dazu die `glue_connection`-Umgebungsvariable des Synapse-Konnektors Lambda auf den Namen der zu verwendenden Glue-Connection.
**Eigenschaften von Glue Connections**
Verwenden Sie den folgenden Befehl, um das Schema für ein Glue-Connection-Objekt zu erhalten. Dieses Schema enthält alle Parameter, mit denen Sie Ihre Verbindung steuern können.
```
aws glue describe-connection-type --connection-type SYNAPSE
```
**Lambda-Umgebungseigenschaften**
Die folgenden Lambda-Umgebungseigenschaften gelten nur, wenn Sie den Connector mit einer Lambda-Funktion in Ihrem Konto verwenden.
+ **glue\_connection** – Gibt den Namen der Glue-Connection an, die dem Verbund-Connector zugeordnet ist.
+ **casing\_mode** – (Optional) Gibt an, wie bei Schema- und Tabellennamen die Groß- und Kleinschreibung behandelt werden soll. Der `casing_mode`-Parameter verwendt die folgenden Werte, um das Verhalten der Groß-/Kleinschreibung festzulegen:
+ **none** – Ändern Sie die Groß- und Kleinschreibung der angegebenen Schema- und Tabellennamen nicht. Dies ist die Standardeinstellung für Konnektoren, denen eine Glue-Connection zugeordnet ist.
+ **upper** – Großschreibung aller angegebenen Schema- und Tabellennamen.
+ **lower** – Kleinschreibung aller angegebenen Schema- und Tabellennamen.
**Anmerkung**
Alle Connectoren, die eine AWS Glue Data Catalog Verbundverbindung verwenden, müssen diese AWS Secrets Manager zum Speichern von Anmeldeinformationen verwenden.
Der mithilfe einer AWS Glue Data Catalog Verbundverbindung erstellte Synapse-Konnektor unterstützt die Verwendung eines Multiplexing-Handlers nicht.
Der mithilfe einer AWS Glue Data Catalog Verbundverbindung erstellte Synapse-Konnektor unterstützt nur 2. `ConnectionSchemaVersion`
### Verbundkonnektoren für den Athena-Datenkatalog
#### Verbindungszeichenfolge
Verwenden Sie eine JDBC-Verbindungszeichenfolge im folgenden Format, um eine Verbindung zu einer Datenbank-Instance herzustellen.
```
synapse://${{{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 | SynapseMuxCompositeHandler |
| Metadaten-Handler | SynapseMuxMetadataHandler |
| Record Handler | SynapseMuxRecordHandler |
##### Multiplex-Handler-Parameter
****
| Parameter | Description |
| --- | --- |
| ${{catalog}}\_connection\_string | Erforderlich Eine Verbindungszeichenfolge einer Datenbank-Instance. Stellen Sie der Umgebungsvariablen den Namen des in Athena verwendeten Katalogs voran. Wenn zum Beispiel der bei Athena registrierte Katalog mysynapsecatalog ist, dann lautet der Name der Umgebungsvariablen mysynapsecatalog\_connection\_string. |
| default | Erforderlich Die standardmäßige Verbindungszeichenfolge. Diese Zeichenfolge wird verwendet, wenn der Katalog verwendet wird. lambda:${ {{AWS\_LAMBDA\_FUNCTION\_NAME}} } |
Die folgenden Beispieleigenschaften gelten für eine Synapse MUX Lambda-Funktion, die zwei Datenbank-Instances unterstützt: `synapse1` (die Standardeinstellung) und `synapse2`.
****
| Eigenschaft | Wert |
| --- | --- |
| default | synapse://jdbc:synapse://synapse1.hostname:port;databaseName={{}};${{{secret1\_name}}} |
| synapse\_catalog1\_connection\_string | synapse://jdbc:synapse://synapse1.hostname:port;databaseName={{}};${{{secret1\_name}}} |
| synapse\_catalog2\_connection\_string | synapse://jdbc:synapse://synapse2.hostname:port;databaseName={{}};${{{secret2\_name}}} |
##### Bereitstellen von Anmeldeinformationen
Um einen Benutzernamen und ein Kennwort für Ihre Datenbank in Ihrer JDBC-Verbindungszeichenfolge anzugeben, können Sie Eigenschaften von Verbindungszeichenfolgen oder AWS Secrets Manager verwenden.
+ **Verbindungszeichenfolge** – Ein Benutzername und ein Kennwort können als Eigenschaften in der JDBC-Verbindungszeichenfolge angegeben werden.
**Wichtig**
Als bewährte Sicherheitsmethode sollten Sie keine fest kodierten Anmeldeinformationen in Ihren Umgebungsvariablen oder Verbindungszeichenfolgen verwenden. Informationen zum Verschieben von hartcodierten Geheimnissen nach AWS Secrets Manager finden Sie AWS Secrets Manager im *AWS Secrets Manager Benutzerhandbuch* unter [Verschieben von hartcodierten Geheimnissen nach](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/hardcoded.html).
+ **AWS Secrets Manager**— Um die Athena Federated Query-Funktion verwenden zu können AWS Secrets Manager, muss die mit Ihrer Lambda-Funktion verbundene VPC über [Internetzugang](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/internet-access-lambda-function/) oder einen [VPC-Endpunkt verfügen, um eine Verbindung zu Secrets](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/vpc-endpoint-overview.html) Manager herzustellen.
Sie können den Namen eines Geheimnisses in AWS Secrets Manager Ihre JDBC-Verbindungszeichenfolge eingeben. Der Konnektor ersetzt den geheimen Namen durch `username`- und `password`-Werte von Secrets Manager.
Für Amazon RDS-Datenbank-Instances ist diese Unterstützung eng integriert. Wenn Sie Amazon RDS verwenden, empfehlen wir dringend, eine Rotation der Anmeldeinformationen zu verwenden AWS Secrets Manager . Wenn Ihre Datenbank Amazon RDS nicht verwendet, speichern Sie die Anmeldeinformationen als JSON im folgenden Format:
```
{"username": "${username}", "password": "${password}"}
```
**Beispiel einer Verbindungszeichenfolge mit einem Secret-Namen**
Die folgende Zeichenfolge hat den geheimen Namen ${secret\_name}.
```
synapse://jdbc:synapse://hostname:port;databaseName={{}};${{{secret_name}}}
```
Der Konnektor verwendet den geheimen Namen, um Secrets abzurufen und den Benutzernamen und das Kennwort bereitzustellen, wie im folgenden Beispiel gezeigt.
```
synapse://jdbc:synapse://hostname:port;databaseName={{}};user={{}};password={{}}
```
#### Verwenden eines einzelnen Verbindungs-Handlers
Sie können die folgenden Einzelverbindungsmetadaten und Record Handler verwenden, um eine Verbindung zu einer einzelnen Synapse-Instance herzustellen.
****
| Handler-Typ | Klasse |
| --- | --- |
| Composite Handler | SynapseCompositeHandler |
| Metadaten-Handler | SynapseMetadataHandler |
| Record Handler | SynapseRecordHandler |
##### Parameter für Einzelverbindungs-Handler
****
| Parameter | Description |
| --- | --- |
| 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 Synapse-Instance, die von einer Lambda-Funktion unterstützt wird.
****
| Eigenschaft | Wert |
| --- | --- |
| default | synapse://jdbc:sqlserver://hostname:port;databaseName={{}};${{{secret\_name}}} |
#### Active-Directory-Authentifizierung konfigurieren
Der Konnektor von Amazon Athena Azure Synapse unterstützt die Microsoft-Active-Directory-Authentifizierung. Bevor Sie beginnen, müssen Sie im Microsoft Azure-Portal einen Benutzer mit Administratorrechten konfigurieren und diesen dann AWS Secrets Manager zum Erstellen eines Geheimnisses verwenden.
**So legen Sie den administrativen Active-Directory-Benutzer fest**
1. Melden Sie sich mit einem Konto mit Administratorrechten beim Microsoft Azure-Portal unter [https://portal.azure.com/](https://portal.azure.com/)an.
1. Geben Sie in das Suchfeld **Azure Synapse Analytics** ein und wählen Sie dann **Azure Synapse Analytics** aus.
1. Öffnen Sie das Menü auf der linken Seite.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Azure Active Directory**.
1. Stellen Sie auf der Registerkarte **Administrator festlegen** den **Active-Directory-Administrator** auf einen neuen oder vorhandenen Benutzer ein.
1. Speichern Sie den Administratorbenutzernamen und das Kennwort unter. AWS Secrets Manager Informationen zum Erstellen eines Geheimnisses im Secrets Manager finden Sie unter [Erstellen eines AWS Secrets Manager -Geheimnisses](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/create_secret.html).
**So zeigen Sie Ihr Geheimnis in Secrets Manager an**
1. Öffnen Sie die Secrets Manager Manager-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/secretsmanager/](https://console.aws.amazon.com/secretsmanager/).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Secrets** (Geheimnisse).
1. Wählen Sie auf der Seite **Secrets** (Geheimnisse) den Link zu Ihrem Geheimnis aus.
1. Wählen Sie auf der Detailseite für Ihr Geheimnis die Option **Retrieve secret value** (Geheimniswert abrufen).
##### Verbindungszeichenfolge ändern
Um die Active-Directory-Authentifizierung für den Konnektor zu aktivieren, ändern Sie die Verbindungszeichenfolge mit der folgenden Syntax:
```
synapse://jdbc:synapse://hostname:port;databaseName={{database_name}};authentication=ActiveDirectoryPassword;{secret_name}
```
##### Benutzen ActiveDirectoryServicePrincipal
Der Konnektor von Amazon Athena Azure Synapse unterstützt ebenfalls `ActiveDirectoryServicePrincipal`. Um es zu aktivieren, ändern Sie die Zeichenfolge wie folgt.
```
synapse://jdbc:synapse://hostname:port;databaseName={{database_name}};authentication=ActiveDirectoryServicePrincipal;{secret_name}
```
Geben Sie für `secret_name` die Anwendungs- oder Client-ID als Benutzernamen und das Geheimnis einer Dienstprinzipalidentität im Passwort an.
#### 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 | Description |
| --- | --- |
| 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 [PutObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_PutObject.html)in der Amazon Simple Storage Service API-Referenz. |
## Datentypunterstützung
Die folgende Tabelle zeigt die entsprechenden Datentypen für Synapse und Apache Arrow.
****
| Synapse | 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 |
| nchar[n] | VARCHAR |
| nvarchar[n/max] | VARCHAR |
## Partitionen und Splits
Eine Partition wird durch eine einzelne Partitionsspalte vom Typ `varchar` dargestellt. Synapse unterstützt die Bereichspartitionierung, sodass die Partitionierung durch Extrahieren der Partitionsspalte und des Partitionsbereichs aus den Synapse-Metadatentabellen implementiert wird. Diese Bereichswerte werden verwendet, um die Splits zu erstellen.
## Leistung
Die Auswahl einer Teilmenge von Spalten verlangsamt die Abfragelaufzeit erheblich. Der Konnektor zeigt aufgrund der Gleichzeitigkeit eine erhebliche Drosselung.
Der Athena-Synapse-Konnektor 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-Synapse-Konnektor kann diese Ausdrücke kombinieren und sie direkt an Synapse weiterleiten, um die Funktionalität zu verbessern und die Menge der gescannten Daten zu reduzieren.
Die folgenden Athena-Synapse-Konnektor-Operatoren unterstützen 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%');
```
## Pass-Through-Abfragen
Der Synapse-Connector unterstützt [Pass-Through-Abfragen.](federated-query-passthrough.md) Pass-Through-Abfragen verwenden eine Tabellenfunktion, um Ihre vollständige Abfrage zur Ausführung an die Datenquelle weiterzuleiten.
Um Pass-Through-Abfragen mit Synapse zu verwenden, können Sie die folgende Syntax verwenden:
```
SELECT * FROM TABLE(
system.query(
query => '{{query string}}'
))
```
Die folgende Beispielabfrage gibt eine Abfrage an eine Datenquelle in Synapse weiter. 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](https://github.com/awslabs/aws-athena-query-federation/blob/master/athena-synapse/pom.xml) für diesen Connector und stimmen den Bedingungen der jeweiligen Drittanbieterlizenzen zu, die in der Datei [LICENSE.txt](https://github.com/awslabs/aws-athena-query-federation/blob/master/athena-synapse/LICENSE.txt) auf GitHub .com enthalten sind.
## Weitere Ressourcen
+ *Einen Artikel, der zeigt, wie Sie Quick und Amazon Athena Federated Query verwenden, um Dashboards und Visualisierungen für Daten zu erstellen, die in Microsoft Azure Synapse-Datenbanken gespeichert sind, finden Sie unter [Durchführen von Multi-Cloud-Analysen mit Quick, Amazon Athena Federated Query und Microsoft Azure Synapse im Big Data-Blog](https://aws.amazon.com/blogs/business-intelligence/perform-multi-cloud-analytics-using-amazon-quicksight-amazon-athena-federated-query-and-microsoft-azure-synapse/).AWS *
+ [Die neuesten Informationen zur JDBC-Treiberversion finden Sie in der Datei pom.xml für den Synapse-Connector auf .com.](https://github.com/awslabs/aws-athena-query-federation/blob/master/athena-synapse/pom.xml) GitHub
+ Weitere Informationen zu diesem Connector finden Sie auf [der entsprechenden Website](https://github.com/awslabs/aws-athena-query-federation/tree/master/athena-synapse) unter .com. GitHub