使用pyspark从Jupyter notebook连接SQL DW

可以通过以下步骤完成：

1. 首先，确保已经安装了pyspark和相关依赖。可以使用pip命令进行安装，例如：pip install pyspark
2. 导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession

1. 创建一个SparkSession对象，用于连接和操作Spark集群：

spark = SparkSession.builder \
    .appName("SQL DW Connection") \
    .config("spark.jars.packages", "com.microsoft.azure:azure-sqldb-spark:1.0.2") \
    .config("spark.sql.catalogImplementation", "com.microsoft.azure.synapse.spark") \
    .getOrCreate()

在上述代码中，我们使用了azure-sqldb-spark包来连接SQL DW，并设置了spark.sql.catalogImplementation属性为com.microsoft.azure.synapse.spark，以便使用SQL DW的特定功能。

1. 配置连接参数：

server_name = "<SQL DW服务器名称>"
database_name = "<数据库名称>"
user_name = "<用户名>"
password = "<密码>"
jdbc_url = f"jdbc:sqlserver://{server_name}.database.windows.net:1433;database={database_name};user={user_name};password={password};encrypt=true;trustServerCertificate=false;hostNameInCertificate=*.database.windows.net;loginTimeout=30;"

将上述代码中的<SQL DW服务器名称>、<数据库名称>、<用户名>和<密码>替换为实际的连接信息。

1. 使用SparkSession对象连接SQL DW：

df = spark.read \
    .format("com.microsoft.sqlserver.jdbc.spark") \
    .option("url", jdbc_url) \
    .option("dbtable", "<表名>") \
    .load()

将上述代码中的<表名>替换为要读取的表名。

1. 对SQL DW中的数据进行操作和分析：

df.show()

上述代码将显示从SQL DW中读取的数据。

在这个过程中，我们使用了pyspark的SparkSession对象和相关的配置参数来连接SQL DW，并使用com.microsoft.sqlserver.jdbc.spark格式读取数据。通过这种方式，我们可以在Jupyter notebook中使用pyspark连接和操作SQL DW。

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