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Erste Schritte mit Lakebase Autoscaling

Von Bedeutung

Lakebase Autoscaling ist die neueste Version von Lakebase mit automatischer Berechnung, Skalierung bis Null, Verzweigung und sofortiger Wiederherstellung. Unterstützte Regionen finden Sie unter "Verfügbarkeit der Region". Wenn Sie ein Lakebase Provisioned-Benutzer sind, lesen Sie Lakebase Provisioned.

Am Ende dieses Leitfadens haben Sie eine laufende Postgres-Datenbank mit Beispieldaten, die mit unity Catalog verbunden sind, mit Daten, die zwischen Lakebase und dem Databricks Lakehouse fließen.

Schritte: (1) Erstellen eines Projekts → (2) Verbinden → (3) Erstellen einer Tabelle → (4) Registrieren im Unity-Katalog → (5) Serve-Daten

Schritt 1: Erstellen Ihres ersten Projekts

Öffnen Sie die Lakebase-App über den App-Switcher.

Apps-Switcher

Wählen Sie "Automatische Skalierung" aus, um auf die Lakebase-Benutzeroberfläche für die automatische Skalierung zuzugreifen.

Klicke auf Neues Projekt. Geben Sie Ihrem Projekt einen Namen, und wählen Sie Ihre Postgres-Version aus. Ihr Projekt wird mit einem einzelnen production Branch, einer Standard databricks_postgres Datenbank und konfigurierten Computerressourcen für den Branch erstellt.

Dialogfeld

Es kann einige Minuten dauern, bis Die Berechnung aktiviert wird. Die Berechnung für die production Verzweigung ist standardmäßig aktiviert (Scale-to-Zero ist deaktiviert), Sie können diese Einstellung jedoch bei Bedarf konfigurieren.

Die Region für Ihr Projekt wird automatisch auf Ihre Arbeitsbereichsregion festgelegt.

Weitere Informationen: Erstellen eines Projekts | für die automatische Skalierung | auf Null

Schritt 2: Herstellen einer Verbindung mit Ihrer Datenbank

Wählen Sie im Projekt den Produktionszweig aus, und klicken Sie auf "Verbinden". Verbindungszeichenfolgen funktionieren mit jedem Standard-Postgres-Client (psql, pgAdmin, DBeaver oder Anwendungsframework).

Dialogfeld

Um eine Verbindung mit Ihrer Databricks-Identität herzustellen, kopieren Sie den psql Codeausschnitt aus dem Verbindungsdialogfeld, und fügen Sie das OAuth-Token ein, wenn Sie dazu aufgefordert werden:

psql 'postgresql://your-email@databricks.com@ep-abc-123.databricks.com/databricks_postgres?sslmode=require'

Weitere Informationen: Verbindungsschnellstart | psql | pgAdmin | Postgres-Clients

Schritt 3: Erstellen der ersten Tabelle

Der Lakebase SQL-Editor ist bereits mit SQL-Beispielen geladen. Wählen Sie in Ihrem Projekt den Produktionszweig aus, öffnen Sie den SQL-Editor, und führen Sie die bereitgestellten Anweisungen aus, um eine playing_with_lakebase Tabelle zu erstellen und Beispieldaten einzufügen.

SQL-Editor mit vorinstallierter Beispiel-SQL

Weitere Informationen: SQL Editor | Tables Editor | Postgres-Clients

Schritt 4: Registrieren im Unity-Katalog

Ihre Lakebase-Datenbank wird ausgeführt, aber sie ist für den Rest der Databricks-Plattform unsichtbar, bis Sie sie im Unity Catalog registrieren. Nach der Registrierung können Sie Lakebase-Tabellen aus Databricks SQL abfragen, operative Daten mit Lakehouse-Analysen verknüpfen und einheitliche Governance anwenden.

Erstellen Sie im Katalog-Explorer einen neuen Katalog mit Lakebase Autoscaling als Typ, der auf den production Zweig und die databricks_postgres Datenbank Ihres Projekts verweist.

Registrieren der LKB-Datenbank im Unity-Katalog

Sie können jetzt aus einem SQL-Lagerhaus abfragen:

SELECT * FROM lakebase_catalog.public.playing_with_lakebase;

Weitere Informationen: Registrieren im Unity-Katalog

Schritt 5: Bereitstellen von Lakehouse-Daten in Ihrer App

Synchronisierte Tabellen bringen analytische Daten aus dem Unity-Katalog in Ihre Lakebase-Datenbank, damit Anwendungen sie mit Transaktionslesevorgängen mit geringer Latenz abfragen können. Erstellen Sie eine Beispiel-Unity-Katalogtabelle, und synchronisieren Sie sie dann mit Lakebase.

Erstellen Sie in einem SQL Warehouse oder Notizbuch eine Quelltabelle:

CREATE TABLE main.default.user_segments AS
SELECT * FROM VALUES
  (1001, 'premium', 2500.00, 'high'),
  (1002, 'standard', 450.00, 'medium'),
  (1003, 'premium', 3200.00, 'high'),
  (1004, 'basic', 120.00, 'low')
AS segments(user_id, tier, lifetime_value, engagement);

Synchronisieren Sie diese Tabelle nun mit Lakebase. Erstellen Sie im Katalog-Explorer eine synchronisierte Tabelle aus user_segments dem Snapshot-Modus , die auf die databricks_postgres Datenbank Ihres Projekts ausgerichtet ist. Der Momentaufnahmemodus kopiert die Daten einmal. Verwenden Sie für fortlaufende Updates den ausgelösten oder fortlaufenden Modus.

Sobald die Synchronisierung abgeschlossen ist, sind die Daten in Lakebase als default.user_segments_synced verfügbar. Fragen Sie sie im SQL-Editor der Lakebase ab:

SELECT * FROM "default".user_segments_synced WHERE engagement = 'high';

Hinweis

default muss zitiert werden, da es sich um ein reserviertes Schlüsselwort von PostgreSQL handelt. Das schema der synchronisierten Tabelle erbt den Namen des Unity-Katalogschemas. Wenn Ihr Schema also benannt defaultist, müssen Sie es immer in Abfragen zitieren. Anführungszeichen um andere Bezeichner sind optional.

Abfrage synchronisierter Benutzersegmente im Lakebase SQL-Editor

Ihre Lakehouse-Analyse kann jetzt aus Ihrer Transaktionsdatenbank bedient werden.

Weitere Informationen: Synchronisierte Tabellen | Synchronisierungsmodi | Datentypzuordnung

Nächste Schritte

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