Cataloghi esterni

I cataloghi esterni sono cataloghi in cui i dati provengono da una posizione esterna a Oracle AI Data Platform Workbench.

Sprint LiveLabs

I cataloghi esterni si connettono a origini come Oracle Autonomous AI Lakehouse, Oracle AI Database e Oracle Autonomous AI Transaction Processing per estrarre i dati nel tuo AI Data Platform Workbench. I cataloghi esterni utilizzano le credenziali fornite durante la creazione del catalogo esterno per eseguire query sull'origine esterna. Per ulteriori informazioni sulle origini dati, vedere Origini interne.

Ad esempio, se si crea un catalogo esterno per un'istanza di Autonomous AI Lakehouse in cui le credenziali utente Autonomous AI Lakehouse utilizzate hanno accesso allo schema1, ma non allo schema2, nel catalogo esterno viene visualizzato solo lo schema1. Gli utenti con autorizzazioni per il catalogo esterno possono eseguire query solo sullo schema a cui l'utente di Autonomous AI Lakehouse ha accesso.

Nota

AI Data Platform Workbench non supporta la raccolta di dati da schemi e tabelle condivisi tra pluggable database (PDB) o da schemi e tabelle gestiti da Oracle.

Autorizzazioni richieste per Autonomous AI Lakehouse e Autonomous AI Transaction Processing

Quando si crea un catalogo esterno in AI Data Platform Workbench, le credenziali utente utilizzate per la connessione devono disporre almeno delle autorizzazioni riportate di seguito.

• CREATE SESSION per la connessione al database
• SELECT accesso agli oggetti richiesti (tabelle/viste/tabelle esterne) tramite privilegi minimi o un ruolo di lettura dedicato
• LEGGI, SCRIVI SU DIRECTORY DATA_PUMP_DIR

Se si stanno inserendo dati o creando una nuova tabella nel catalogo esterno, assicurarsi che l'utente faccia parte di DWROLE. Per ulteriori informazioni, consultare la documentazione di Oracle Autonomous AI Transaction Processing, Gestire i privilegi utente su Autonomous AI Database - Connessione a uno strumento client.

Limitazioni

operazione UPDATE non supportata per i cataloghi esterni. Utilizzare le tabelle catalogo esterne per l'accesso alla ricerca automatica e alle query.

DDL non supportato anche quando le credenziali utilizzate per creare il catalogo esterno dispongono delle autorizzazioni per eseguire le istruzioni DDL.

L'involucro dei nomi di tabella influisce sulla modalità di creazione della tabella in Oracle Autonomous AI Lakehouse. Tenere presente il funzionamento della tabella di creazione durante la creazione di tabelle da AI Data Platform in Autonomous AI Lakehouse

• Se il nome della tabella viene fornito in maiuscolo, la tabella viene creata utilizzando lettere maiuscole e segue il comportamento predefinito senza distinzione tra maiuscole e minuscole in Autonomous AI Lakehouse.
• Se il nome della tabella viene fornito in minuscolo, la tabella viene creata con distinzione tra maiuscole e minuscole in Autonomous AI Lakehouse. I nomi di colonna per le tabelle create tramite Autonomous AI Lakehouse vengono sempre creati con distinzione tra maiuscole e minuscole.

Creare un catalogo esterno

È possibile connettere un catalogo dal workbench di AI Data Platform a un'origine esterna.

1. Fare clic su Crea nel riquadro di navigazione a sinistra e selezionare Catalogo. È inoltre possibile accedere al catalogo principale e fare clic su Crea catalogo nel catalogo principale.
2. Compilare i campi del nome e della descrizione.
3. Dall'elenco a discesa Tipo catalogo, selezionare Catalogo esterno.
4. Selezionare il tipo di origine esterna.
   • Per Oracle Autonomous AI Lakehouse, fornire un file wallet o la configurazione dell'istanza.
   • Per Oracle Autonomous AI Transaction Processing, fornire un file wallet o la configurazione dell'istanza.
   • Per Oracle AI Database, fornire un file wallet o la configurazione dell'istanza.
   • Per Kafka, fornire il server bootstrap. Separare più server con una virgola. (Disponibile a breve)
5. Compilare nome utente e password.
6. SSL è abilitato per impostazione predefinita. Deselezionare la casella per disabilitare SSL.
7. Fare clic su Crea.
   Nei cataloghi esterni che estraggono dati da un'origine esterna viene visualizzata un'icona a forma di cerchio rotante.
   

   

   
   

   È inoltre possibile monitorare l'avanzamento da Esecuzioni job.

Creare un catalogo esterno per le reti private

È possibile creare un catalogo esterno che accede alle origini dati in una rete privata.

1. Fare clic su Crea nel riquadro di navigazione a sinistra e selezionare Catalogo. È inoltre possibile accedere al catalogo principale e fare clic su Crea catalogo nel catalogo principale.
2. Compilare i campi del nome e della descrizione.
3. Dall'elenco a discesa Tipo catalogo, selezionare Catalogo esterno.
4. Selezionare il tipo di origine esterna.
   • Per Oracle Autonomous AI Lakehouse, fornire un file wallet o la configurazione dell'istanza.
   • Per Oracle Autonomous AI Transaction Processing, fornire un file wallet o la configurazione dell'istanza.
   • Per Oracle AI Database, fornire un file wallet o la configurazione dell'istanza.
   • Per Oracle Exadata Database Service, fornire host, porta e nome servizio (SID).
   • Per Snowflake, fornire il nome dell'account Snowflake, il nome del database e il warehouse. Per il metodo di autenticazione selezionare Key Pair, fornire il file della chiave privata e la passphrase della chiave privata.
   • Per Azure SQL, fornire l'host, la porta, il nome utente e la password. Facoltativamente, è possibile includere il nome del database.
   • Per MySQL, fornire l'host, la porta, il nome utente e la password.
   • Per Kafka, fornire il server bootstrap. Separare più server con una virgola. (Disponibile a breve)
5. Compilare nome utente e password.
6. SSL è abilitato per impostazione predefinita. Deselezionare la casella per disabilitare SSL.
7. Selezionare Abilita rete privata.
8. Selezionare l'area di lavoro con la configurazione di rete privata desiderata.
   Per informazioni sull'impostazione di un'area di lavoro configurata per le reti private, vedere Creare un'area di lavoro con accesso alla rete privata abilitato.
9. Fare clic su Crea.
   Nei cataloghi esterni che estraggono dati da un'origine esterna viene visualizzata un'icona a forma di cerchio rotante.
   

   

   
   

   È inoltre possibile monitorare l'avanzamento da Esecuzioni job.

Aggiorna cataloghi dati esterni

È possibile attivare un aggiornamento di tutti i cataloghi esterni per aggiornarne il contenuto dall'origine.

1. Nella home page, fare clic su Catalogo principale.
2. Selezionare il catalogo esterno che si desidera aggiornare.
3. Fai clic su Aggiorna.
   Quando si fa clic su Aggiorna, i flussi di lavoro iniziano in background per estrarre e aggiornare i metadati dai cataloghi esterni. Nei cataloghi che estraggono dati da un'origine esterna viene visualizzata un'icona a forma di cerchio rotante.
   

   

   
   

   È inoltre possibile monitorare l'avanzamento da Esecuzioni job.

Aggiorna cataloghi esterni con SQL

È possibile aggiornare i metadati per cataloghi, schemi e tabelle esterni utilizzando la grammatica SQL.

Per aggiornare un catalogo esterno, utilizzare:

REFRESH EXTERNAL CATALOG <<catalog_name>>

Per aggiornare uno schema in un catalogo esterno, utilizzare:

REFRESH SCHEMA IN EXTERNAL CATALOG <<catalog_name.schema_name>>

Per aggiornare una tabella in uno schema in un catalogo esterno, utilizzare:

REFRESH TABLE IN EXTERNAL CATALOG <<catalog_name.schema_name.table_name>>

Per ulteriori informazioni, vedere Grammatica SQL.

Modifica descrizione catalogo esterno

È possibile modificare la descrizione dei cataloghi esterni dopo la creazione se il loro contenuto o scopo è stato modificato.

1. Nella home page, fare clic su Catalogo principale.
2. Accanto al catalogo esterno, fare clic su Azioni e fare clic su Modifica descrizione.
   
   

   

   
   
3. Apportare le modifiche alla descrizione del catalogo, quindi fare clic su Salva.

Rinomina catalogo esterno

È possibile rinominare i cataloghi esterni per fornire un'etichetta descrittiva quando il contenuto o lo scopo del catalogo è stato modificato.

Impossibile rinominare il catalogo predefinito.

1. Nella home page, fare clic su Catalogo principale.
2. Accanto al catalogo, fare clic su Azioni e fare clic su Rinomina.
   
   

   

   
   
3. Apportare le modifiche al nome del catalogo, quindi fare clic su Salva.

Modifica configurazione catalogo esterno

È possibile modificare la configurazione di un catalogo esterno per aggiornare la password richiesta.

1. Nella home page, fare clic su Catalogo principale.
2. Accanto al catalogo, fare clic su Azioni e fare clic su Modifica configurazione.
3. Immettere la nuova password per il catalogo esterno e fare clic su Salva.

Elimina un catalogo esterno

È possibile eliminare cataloghi esterni per rimuovere tutti i metadati memorizzati localmente.

L'eliminazione di un catalogo esterno elimina solo i metadati memorizzati localmente. I dati nell'origine dati non sono interessati.

1. Nella home page, fare clic su Catalogo principale.
2. Accanto al catalogo, fare clic su Azioni, quindi su Elimina.
   
   

   

   
   
3. Selezionare Conferma eliminazione dei cataloghi.
4. Fare clic su Elimina.

Come eliminare i dati dalle tabelle in un catalogo esterno

È possibile utilizzare il percorso di scrittura Spark per eliminare le righe da una tabella catalogo esterna quando il catalogo e la tabella sono configurati per supportare il pushdown SQL DELETE.

Usa ID catalogo per eliminare dati tabella: esempio Python

from pyspark.sql.types import StructType

df = spark.createDataFrame([], StructType([]))


    df.write
      .format("aidataplatform")
      .option("catalog.id", "<catalog>")
      .option("pushdown.sql", "DELETE FROM <schema>.<target_table> WHERE ID = 2")
      .save()

Usa ID catalogo per eliminare dati tabella: esempio Scala

val df = spark.emptyDataFrame

df.write
  .format("aidataplatform")
  .option("catalog.id", "<catalog>")
  .option("pushdown.sql", "DELETE FROM <schema>.<target_table> WHERE ID = 2")
  .save()

Esempio con stile di inclusione per l'eliminazione dei dati della tabella: esempio Python

from pyspark.sql.types import StructType
df = spark.createDataFrame([], StructType([]))

df.write
  .format("aidataplatform")
  .option("data.asset.type", "ORACLE_ALH")
  .option("tns.alias", alhTns)
  .option("user.name", userName)
  .option("wallet.content", alhWalletContent)
  .option("password", alhPassword)
  .option("pushdown.sql", "DELETE FROM ADMIN.PUSHDOWN_FEATURE WHERE ID = 2")
  .save()

Esempio in stile inclusione per l'eliminazione dei dati della tabella: esempio Scala

val df = spark.emptyDataFrame

df.write
  .format("aidataplatform")
  .option("data.asset.type", "ORACLE_ALH")
  .option("tns.alias", alhTns)
  .option("user.name", userName)
  .option("wallet.content", alhWalletContent)
  .option("password", alhPassword)
  .option("pushdown.sql", "DELETE FROM ADMIN.PUSHDOWN_FEATURE WHERE ID = 2")
  .save()