Lernprogramm: Erstellen und Verwenden eines Geheimschlüssels für Databricks

In diesem Lernprogramm verwenden Sie Databricks-Secrets, um Anmeldedaten für die Verbindung mit einem Azure Data Lake Storage-Konto einzurichten.

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, müssen Sie die Databricks CLI mit Authentifizierung für Ihren Arbeitsbereich installieren und konfigurieren. Sie können sich mithilfe eines Konfigurationsprofils oder einer Umgebungsvariablen authentifizieren. Anweisungen zum Einrichten finden Sie unter "Authentication for the Databricks CLI ".

Schritt 1: Erstellen eines geheimen Bereichs

Erstellen Sie einen Geheimnisbereich mit dem Namen jdbc.

databricks secrets create-scope jdbc

Um einen geheimen Bereich, der durch den Azure Key Vault gesichert ist, zu erstellen, befolgen Sie die Anweisungen unter Geheime Bereiche verwalten.

Schritt 2: Hinzufügen von Secrets zum geheimen Speicherbereich

Fügen Sie die Geheimnisse username und password hinzu. Führen Sie die folgenden Befehle aus, und geben Sie die Geheimniswerte im geöffneten Editor ein.

databricks secrets put-secret jdbc username
databricks secrets put-secret jdbc password

Schritt 3: Verwenden der geheimen Schlüssel in einem Notizbuch

Verwenden Sie das dbutils.secrets Hilfsprogramm, um auf geheime Schlüssel in Notizbüchern zuzugreifen.

Im folgenden Beispiel werden die Secrets gelesen, die im Secret Scope jdbc gespeichert sind, um eine JDBC-Leseoperation zu konfigurieren.

Python

username = dbutils.secrets.get(scope = "jdbc", key = "username")
password = dbutils.secrets.get(scope = "jdbc", key = "password")

df = (spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "<jdbc-url>")
  .option("dbtable", "<table-name>")
  .option("user", username)
  .option("password", password)
  .load()
)

Scala

val username = dbutils.secrets.get(scope = "jdbc", key = "username")
val password = dbutils.secrets.get(scope = "jdbc", key = "password")

val df = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "<jdbc-url>")
  .option("dbtable", "<table-name>")
  .option("user", username)
  .option("password", password)
  .load()

Die aus dem Bereich abgerufenen Werte werden aus der Notizbuchausgabe redagiert. Siehe "Geheime Redaction".

Schritt 4: Erteilen einer Gruppenberechtigung für den geheimen Bereich

Nachdem Sie überprüft haben, ob die Anmeldeinformationen ordnungsgemäß konfiguriert wurden, können Sie anderen Benutzern und Gruppen in Ihrem Arbeitsbereich Berechtigungen für den geheimen Bereich erteilen.

Erteilen Sie der datascience Gruppe die LESE-Berechtigung für den geheimen Bereich:

databricks secrets put-acl jdbc datascience READ

Weitere Informationen zur Kontrolle des geheimen Zugriffs finden Sie unter Geheimnis-ACLs.