文档首页/ 智能数据湖 AI DataLake/ SDK参考/ 引擎专属SDK/ Python SDK参考/ Aura DataFrame SDK(Python)/ 使用Aura DataFrame SDK提交作业/ 建立连接并查询指定表数据
更新时间:2026-10-16 GMT+08:00
建立连接并查询指定表数据
建立与AuraJobV2端点的连接,查询已创建的数据表,返回查询结果。
前提条件
- 已创建表并写入数据。具体操作,请参见创建表并写入数据。
- 运行时环境要求Python版本为3.11。
示例
本示例建立与Aura服务的连接,查询text_samples表中的文本数据并打印结果。
- 导入依赖并连接AuraJobV2端点。
- 加载text_samples数据集。
- 选择id和content列。
- 执行查询并打印结果。
- 关闭AuraJobV2端点连接。
import os import logging import ibis from aura_frame.multimodal import ai_lake target_database = "test" #在LakeFormation中创建数据库,例如:test。具体操作,请参见创建LakeFormation实例并规划元数据 #连接AuraJobV2端点,具体参数说明,请参见建立与AuraJobV2端点的连接。 con = ai_lake.connect( aura_endpoint=os.getenv("aura_endpoint"), # AuraJobV2端点所在的终端节点(Endpoint) aura_endpoint_id=os.getenv("aura_endpoint_id"), # AuraJobV2端点ID aura_endpoint_name=os.getenv("aura_endpoint_name"),# AuraJobV2端点名称 aura_workspace_id=os.getenv("aura_workspace_id"), # 工作空间ID lf_catalog_name=os.getenv("lf_catalog_name"), # LakeFormation Catalog名称 access_key=os.getenv("access_key"), # 访问密钥ID(AK) secret_key=os.getenv("secret_key"), # 访问密钥(SK) default_database=target_database, # LakeFormation数据库名称 use_single_cn_mode=True, # 是否开启单CN模式 logging_level=logging.INFO # 设置日志级别 ) try: ds = con.load_dataset("text_samples", database=target_database) ds = ds.select_columns([ds.id, ds.content]) df = ds.execute() print(df) finally: con.close()