Cette page contient des informations sur la connexion de Looker à Apache Spark 3.
Looker se connecte à Apache Spark 3+ via une connexion JDBC au serveur Spark Thrift.
Chiffrement du trafic réseau
Il est recommandé de chiffrer le trafic réseau entre l'application Looker et votre base de données. Envisagez l'une des options décrites sur la page de documentation Activer l'accès sécurisé à la base de données.
Créer la connexion Looker à votre base de données
Dans la section Admin de Looker, sélectionnez Connexions, puis cliquez sur Ajouter une connexion.
Saisissez les informations de connexion. La majorité des paramètres sont communs à la plupart des dialectes de base de données. Pour en savoir plus, consultez la page de documentation Connecter Looker à votre base de données. Certains des paramètres sont décrits ci-dessous:
- Name (Nom) : nom de la connexion. C'est ainsi que la connexion sera désignée dans le modèle LookML.
- Dialecte: sélectionnez Apache Spark 3+.
- Host (Hôte) : hôte du serveur Thrift.
- Port : port du serveur Thrift (10 000 par défaut).
- Database (Base de données) : schéma/base de données par défaut qui sera modélisé. Lorsqu'aucune base de données n'est spécifiée pour une table, c'est le cas.
- Nom d'utilisateur: utilisateur sous lequel Looker s'authentifie.
- Password (Mot de passe) : mot de passe facultatif pour l'utilisateur Looker.
- Activer les tables dérivées persistantes: utilisez ce bouton pour activer les tables dérivées persistantes. Lorsque les PDT sont activées, la fenêtre Connection (Connexion) affiche des paramètres de PDT supplémentaires et la section PDT Overrides (Remplacements des tables dérivées persistantes).
- Base de données temporaire: schéma/base de données temporaire pour stocker les PDT. Il doit être créé au préalable, avec une instruction telle que
CREATE SCHEMA looker_scratch;. - Paramètres JDBC supplémentaires: ajoutez ici des paramètres JDBC Hive supplémentaires, par exemple :
;spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed=true;auth=noSasl
- SSL: ne cochez pas cette case.
- Database Time Zone (Fuseau horaire de la base de données) : fuseau horaire des données stockées dans Spark. En général, il peut être laissé vide ou défini sur UTC.
- Fuseau horaire de la requête: fuseau horaire pour afficher les données interrogées dans Looker.
Pour vérifier que la connexion est établie, cliquez sur Tester. Consultez la page de documentation Tester la connectivité de la base de données pour obtenir des informations de dépannage.
Pour enregistrer ces paramètres, cliquez sur Connecter.
Prise en charge de fonctionnalités
Pour que Looker prenne en charge certaines fonctionnalités, votre dialecte de base de données doit également les prendre en charge.
Apache Spark 3 ou version ultérieure
Apache Spark 3+ prend en charge les fonctionnalités suivantes à partir de Looker 24.8:
| Sélection | Compatible ? |
|---|---|
| Niveau d'assistance | Compatible |
| Looker (Google Cloud Core) | Oui |
| Agrégations symétriques | Oui |
| Tables dérivées | Oui |
| Tables dérivées SQL persistantes | Oui |
| Tables dérivées natives persistantes | Oui |
| Vues stables | Oui |
| Arrêt de la requête | Oui |
| Tableaux croisés dynamiques basés sur SQL | Oui |
| Fuseaux horaires | Oui |
| SSL | Oui |
| Sous-totaux | Oui |
| Paramètres JDBC supplémentaires | Oui |
| Sensible à la casse | Oui |
| Type d'emplacement | Oui |
| Type de liste | Oui |
| Centile | Oui |
| Centile distinct | Non |
| Processus d'affichage de l'exécuteur SQL | Non |
| Table de description de l'exécuteur SQL | Oui |
| Afficher les index de l'exécuteur SQL | Non |
| SQL Runner Select 10 | Oui |
| Nombre d'exécuteurs SQL | Oui |
| SQL Explain | Oui |
| Identifiants OAuth | Non |
| Commentaires sur le contexte | Oui |
| Pooling de connexions | Non |
| Croquis HLL | Non |
| Reconnaissance d'agrégats. | Oui |
| Augmentation de tables PDT | Non |
| Millisecondes | Oui |
| Microsecondes | Oui |
| Vues matérialisées | Non |
| Nombre approximatif distinct | Non |
Étapes suivantes
Une fois la connexion créée, définissez les options d'authentification.