Uso de Lakebase con aplicaciones de Databricks

Databricks Apps le permite crear e implementar aplicaciones interactivas directamente en el área de trabajo de Azure Databricks. La adición de Lakebase como recurso proporciona a la aplicación un back-end de Postgres totalmente administrado. Azure Databricks crea una entidad de servicio para la aplicación, le concede un rol de Postgres coincidente e inserta detalles de conexión como variables de entorno. La aplicación se conecta a una base de datos postgres totalmente administrada sin administrar credenciales ni cadenas de conexión.

Este tutorial le guía a través de la implementación de una aplicación de plantilla conectada a una base de datos de Lakebase. Al final, tendrá una aplicación en ejecución con datos que puede inspeccionar y consultar directamente desde Lakebase y, opcionalmente, registrarse en el Catálogo de Unity junto con los datos de lakehouse.

Prerequisites

Antes de comenzar, asegúrese de que dispone de lo siguiente:

• Acceso a un área de trabajo de Azure Databricks con Lakebase y computación sin servidor habilitada. Si es necesario, póngase en contacto con el administrador del área de trabajo.
• Permiso para crear aplicaciones y recursos de proceso.

Paso 1: Aprovisionamiento de una instancia de Lakebase

Un proyecto de Lakebase es una instancia administrada de Postgres a la que se conecta la aplicación como un recurso. Los proyectos se organizan en ramas, cada uno de los cuales representa un entorno de base de datos aislado.

Para crear un proyecto de Lakebase, consulte Introducción al escalado automático de Lakebase. Lakebase crea el proyecto con una production rama y una databricks_postgres base de datos.

Paso 2: Creación de una aplicación de Databricks

Azure Databricks proporciona tres plantillas de aplicación de autoescalado que demuestran la integración de Lakebase mediante una aplicación de listas de tareas: Dash, Flask y Streamlit. Para crear una aplicación a partir de una plantilla:

1. En el área de trabajo de Azure Databricks, haga clic en el icono app switcher y seleccione Databricks Apps.
2. Haga clic en + Crear aplicación.
3. Seleccione la plantilla preferida en la pestaña Base de datos .

Paso 3: Configuración de un recurso de base de datos

Al agregar Lakebase como recurso, se crea una entidad de servicio con los permisos de base de datos correctos e inserta los detalles de conexión como variables de entorno en la aplicación. Esto permite que la plantilla se conecte automáticamente a la base de datos, sin ninguna cadena de conexión en el código.

En el paso Configurar , configure las opciones siguientes.

1. En Recursos de la aplicación, seleccione el proyecto, la rama y la base de datos de Lakebase. Los nombres de las ramas aparecen como identificadores. Para hacer coincidir los identificadores con los nombres, consulte la página de sucursales del proyecto.
2. En Tamaño de proceso, seleccione Medio. Esto controla el proceso del servidor de aplicaciones, que es independiente del proceso de la base de datos de Lakebase y se escala de forma independiente.

Para obtener más información, consulte Incorporación de un recurso de Lakebase a una aplicación de Databricks.

Paso 4: Revisión de las autorizaciones

Cada aplicación de Databricks se ejecuta como su propia service principal, una identidad exclusiva independiente de cualquier usuario. Cuando se conecta Lakebase como recurso, Azure Databricks crea un rol de Postgres correspondiente para esa entidad de servicio y le concede acceso completo a la base de datos. No se requiere ninguna configuración manual de roles.

Paso 5: Asignar un nombre a la aplicación e instalar

Lakebase usa el nombre de la aplicación para generar un nombre de esquema en el formato {app-name}_schema_{service-principal-id} (guiones quitados del identificador). No puede cambiar el nombre de la aplicación después de la creación, pero puede cambiar el nombre del esquema más adelante. La plantilla tiene lakebase-autoscaling-appcomo valor predeterminado .

Haga clic en Crear aplicación para crear la aplicación.

Paso 6: Implementación de la aplicación

Después de crear la aplicación, el proceso se inicia automáticamente y la aplicación se implementa en unos 2 a 3 minutos sin ninguna acción adicional. Cuando el estado de la aplicación muestre En ejecución, haga clic en la dirección URL situada junto a ella para abrir la aplicación.

Paso 7: Comprobación de la integración

Agrega algunas tareas en tu aplicación. En el proyecto de Lakebase, abra Tablas y seleccione la tabla todos en el esquema de la aplicación. El principal de servicio de la aplicación escribió esas filas usando los detalles de conexión insertados en el paso 3.

Para consultar los datos directamente, use el Editor de SQL en el proyecto de Lakebase. Dado que Lakebase se escala a cero cuando está inactivo, la primera consulta después de una pausa larga puede tardar unos segundos en responder. Para ver otras opciones de conexión, consulte Conexión a la base de datos.

Paso 8: Consultar a través del catálogo de Unity (opcional)

De forma predeterminada, los datos de Lakebase de la aplicación son accesibles directamente a través de conexiones de Postgres. Registrarlo en el Catálogo de Unity hace que sea consultable junto con los datos de lakehouse mediante Databricks SQL estándar. A continuación, puede combinar las tablas transaccionales de la aplicación con tablas Delta en la misma consulta.

Para registrarse, abra el Explorador de catálogos y cree un nuevo catálogo. Seleccione Lakebase Postgres como tipo de catálogo, elija Escalado automático y seleccione el mismo proyecto y rama que la aplicación. Consulte Registro de la base de datos en el catálogo de Unity para obtener información completa.

Tenga en cuenta que los nombres de esquema en el Catálogo de Unity conservan los guiones del nombre de la aplicación. Los nombres de catálogo y esquema requieren uso de acento grave:

SELECT * FROM `your-catalog-name`.`lakebase-autoscaling-app_schema_aeb6ff9198ff4752af7dfc6d4cf570d0`.todos;

Más información

• Introducción a Las aplicaciones de Databricks
• Desarrollo de aplicaciones de Databricks
• Conexión a la base de datos