Ověřování přes Azure CLI
Ověřování Azure CLI používá Azure CLI k ověření přihlášeného uživatele nebo instančního objektu Microsoft Entra ID.
Poznámka:
Spravované instanční objekty Azure Databricks se spravují přímo v Azure Databricks. Spravované instanční objekty Microsoft Entra ID se spravují v MICROSOFT Entra ID, které vyžadují další oprávnění. Databricks doporučuje používat ověřování M2M (machine-to-machine) OAuth se spravovanými instančními objekty Azure Databricks ve většině scénářů místo ověřování Azure CLI pomocí instančních objektů Microsoft Entra ID. Databricks však doporučuje používat ověřování Azure CLI s instančními objekty Microsoft Entra ID v případech, kdy je nutné provést ověření pomocí Azure Databricks a dalších prostředků Azure najednou.
Pokud chcete použít ověřování OAuth M2M s instančními objekty spravovanými službou Azure Databricks místo ověřování Azure CLI s instančními objekty Microsoft Entra ID, přeskočte tento článek a podívejte se na článek o ověření přístupu k Azure Databricks pomocí instančního objektu pomocí OAuth (OAuth M2M).
Pokud chcete nakonfigurovat azure Databricks, musíte udělat toto:
- Máte místně nainstalované ověřování Azure CLI.
- Pomocí Azure CLI se přihlaste k Azure Databricks spuštěním
az login
příkazu. Viz: - Nastavte následující přidružené proměnné prostředí,
.databrickscfg
pole, pole Terraformu neboConfig
pole:- Hostitel Azure Databricks.
- Pro operace účtu zadejte
https://accounts.azuredatabricks.net
. - Pro operace pracovního prostoru zadejte adresu URL pro jednotlivé pracovní prostory, například
https://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net
.
- Pro operace účtu zadejte
- V případě operací s účtem je ID účtu Azure Databricks.
- Hostitel Azure Databricks.
Pokud chcete provést ověřování Azure CLI pomocí Azure Databricks, integrujte následující kód na základě zúčastněného nástroje nebo sady SDK:
Prostředí
Pokud chcete použít proměnné prostředí pro konkrétní typ ověřování Azure Databricks pomocí nástroje nebo sady SDK, přečtěte si téma Ověřování přístupu k prostředkům Azure Databricks nebo dokumentaci k nástroji nebo sadě SDK. Viz také proměnné prostředí a pole pro jednotné ověřování klienta a výchozí metody pro jednotné ověřování klienta.
Pro operace na úrovni účtu nastavte následující proměnné prostředí:
DATABRICKS_HOST
, nastavte hodnotu adresy URL konzoly účtu Azure Databricks.https://accounts.azuredatabricks.net
DATABRICKS_ACCOUNT_ID
Pro operace na úrovni pracovního prostoru nastavte následující proměnné prostředí:
DATABRICKS_HOST
, nastavte hodnotu adresy URL služby Azure Databricks pro jednotlivé pracovní prostory, napříkladhttps://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net
.
Profil
Vytvořte nebo identifikujte konfigurační profil Azure Databricks s následujícími poli v .databrickscfg
souboru. Pokud vytvoříte profil, nahraďte zástupné symboly příslušnými hodnotami. Pokud chcete profil použít s nástrojem nebo sadou SDK, přečtěte si téma Ověřování přístupu k prostředkům Azure Databricks nebo dokumentaci k nástroji nebo sadě SDK. Viz také proměnné prostředí a pole pro jednotné ověřování klienta a výchozí metody pro jednotné ověřování klienta.
V případě operací na úrovni účtu nastavte v .databrickscfg
souboru následující hodnoty. V tomto případě adresa URL konzoly účtu Azure Databricks je https://accounts.azuredatabricks.net
:
[<some-unique-configuration-profile-name>]
host = <account-console-url>
account_id = <account-id>
U operací na úrovni pracovního prostoru nastavte v .databrickscfg
souboru následující hodnoty. V tomto případě je hostitelem adresa URL azure Databricks pro jednotlivé pracovní prostory, napříkladhttps://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net
:
[<some-unique-configuration-profile-name>]
host = <workspace-url>
Rozhraní příkazového řádku
Pro rozhraní příkazového řádku Databricks proveďte jednu z následujících věcí:
- Nastavte proměnné prostředí, jak je uvedeno v části Prostředí tohoto článku.
- Nastavte hodnoty v
.databrickscfg
souboru, jak je uvedeno v části Profil tohoto článku.
Proměnné prostředí mají vždy přednost před hodnotami v .databrickscfg
souboru.
Viz také ověřování Azure CLI.
Propojit
Poznámka:
Ověřování Azure CLI se podporuje v následujících verzích Databricks Connect:
- Pro Python databricks Connect pro Databricks Runtime 13.1 a novější.
- Pro Scala, Databricks Connect pro Databricks Runtime 13.3 LTS a vyšší.
Pro Databricks Connect můžete udělat jednu z těchto věcí:
- Nastavte hodnoty v
.databrickscfg
souboru pro operace na úrovni pracovního prostoru Azure Databricks, jak je uvedeno v části Profil tohoto článku. Nastavte také proměnnoucluster_id
prostředí ve vašem profilu na adresu URL pro jednotlivé pracovní prostory, napříkladhttps://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net
. - Nastavte proměnné prostředí pro operace na úrovni pracovního prostoru Azure Databricks, jak je uvedeno v části Prostředí tohoto článku. Nastavte také proměnnou
DATABRICKS_CLUSTER_ID
prostředí na adresu URL pro jednotlivé pracovní prostory, napříkladhttps://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net
.
Hodnoty v .databrickscfg
souboru mají vždy přednost před proměnnými prostředí.
Pokud chcete inicializovat klienta Databricks Connect pomocí těchto proměnných prostředí nebo hodnot v souboru, podívejte .databrickscfg
se na jednu z těchto věcí:
- Informace o Pythonu najdete v tématu Konfigurace vlastností připojení pro Python.
- Informace o jazyce Scala naleznete v tématu Konfigurace vlastností připojení pro Scala.
VS Code
Pro rozšíření Databricks pro Visual Studio Code postupujte takto:
- V podokně Konfigurace klikněte na Konfigurovat Databricks.
- V paletě příkazů zadejte pro hostitele Databricks adresu URL pro jednotlivé pracovní prostory, například
https://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net
a stiskněteEnter
. - Vyberte Azure CLI.
Další podrobnosti najdete v tématu Nastavení ověřování Azure CLI.
Terraform
Pro operace na úrovni účtu pro výchozí ověřování:
provider "databricks" {
alias = "accounts"
}
Pro přímou retrieve
konfiguraci (nahraďte zástupné symboly vlastní implementací pro načtení hodnot z konzoly nebo jiného úložiště konfigurace, například HashiCorp Vault. Viz také poskytovatel trezoru). V tomto případě adresa URL konzoly účtu Azure Databricks je https://accounts.azuredatabricks.net
:
provider "databricks" {
alias = "accounts"
host = <retrieve-account-console-url>
account_id = <retrieve-account-id>
}
Pro operace na úrovni pracovního prostoru pro výchozí ověřování:
provider "databricks" {
alias = "workspace"
}
Pro přímou retrieve
konfiguraci (nahraďte zástupné symboly vlastní implementací pro načtení hodnot z konzoly nebo jiného úložiště konfigurace, například HashiCorp Vault. Viz také poskytovatel trezoru). V tomto případě je hostitelem adresa URL azure Databricks pro jednotlivé pracovní prostory, napříkladhttps://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net
:
provider "databricks" {
alias = "workspace"
host = <retrieve-workspace-url>
}
Další informace o ověřování pomocí zprostředkovatele Databricks Terraform najdete v tématu Ověřování.
Python
Pro operace na úrovni účtu pro výchozí ověřování:
from databricks.sdk import AccountClient
a = AccountClient()
# ...
Pro přímou retrieve
konfiguraci (nahraďte zástupné symboly vlastní implementací pro načtení hodnot z konzoly nebo jiného úložiště konfigurace, například Azure KeyVault). V tomto případě adresa URL konzoly účtu Azure Databricks je https://accounts.azuredatabricks.net
:
from databricks.sdk import AccountClient
a = AccountClient(
host = retrieve_account_console_url(),
account_id = retrieve_account_id()
)
# ...
Pro operace na úrovni pracovního prostoru pro výchozí ověřování:
from databricks.sdk import WorkspaceClient
w = WorkspaceClient()
# ...
Pro přímou retrieve
konfiguraci (nahraďte zástupné symboly vlastní implementací pro načtení hodnot z konzoly nebo jiného úložiště konfigurace, například Azure KeyVault). V tomto případě je hostitelem adresa URL azure Databricks pro jednotlivé pracovní prostory, napříkladhttps://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net
:
from databricks.sdk import WorkspaceClient
w = WorkspaceClient(host = retrieve_workspace_url())
# ...
Další informace o ověřování pomocí nástrojů Databricks a sad SDK, které používají Python a které implementují jednotné ověřování klienta Databricks, najdete v tématu:
- Nastavení klienta Databricks Connect pro Python
- Nastavení ověřování pro rozšíření Databricks pro Visual Studio Code
- Ověření sady Databricks SDK pro Python pomocí účtu nebo pracovního prostoru Azure Databricks
Java
Pro operace na úrovni účtu pro výchozí ověřování:
import com.databricks.sdk.AccountClient;
// ...
AccountClient a = new AccountClient();
// ...
Pro přímou retrieve
konfiguraci (nahraďte zástupné symboly vlastní implementací pro načtení hodnot z konzoly nebo jiného úložiště konfigurace, například Azure KeyVault). V tomto případě adresa URL konzoly účtu Azure Databricks je https://accounts.azuredatabricks.net
:
import com.databricks.sdk.AccountClient;
import com.databricks.sdk.core.DatabricksConfig;
// ...
DatabricksConfig cfg = new DatabricksConfig()
.setHost(retrieveAccountConsoleUrl())
.setAccountId(retrieveAccountId())
AccountClient a = new AccountClient(cfg);
// ...
Pro operace na úrovni pracovního prostoru pro výchozí ověřování:
import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;
// ...
WorkspaceClient w = new WorkspaceClient();
// ...
Pro přímou retrieve
konfiguraci (nahraďte zástupné symboly vlastní implementací pro načtení hodnot z konzoly nebo jiného úložiště konfigurace, například Azure KeyVault). V tomto případě je hostitelem adresa URL azure Databricks pro jednotlivé pracovní prostory, napříkladhttps://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net
:
import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;
import com.databricks.sdk.core.DatabricksConfig;
// ...
DatabricksConfig cfg = new DatabricksConfig()
.setHost(retrieveWorkspaceUrl())
WorkspaceClient w = new WorkspaceClient(cfg);
// ...
Další informace o ověřování pomocí nástrojů Databricks a sad SDK, které používají Javu a které implementují jednotné ověřování klienta Databricks, najdete v tématu:
- Nastavení klienta Databricks Connect pro Scala (klient Databricks Connect pro Scala používá k ověřování zahrnutou sadu Databricks SDK pro Javu)
- Ověření sady Databricks SDK pro Javu pomocí účtu nebo pracovního prostoru Azure Databricks
Go
Pro operace na úrovni účtu pro výchozí ověřování:
import (
"github.com/databricks/databricks-sdk-go"
)
// ...
a := databricks.Must(databricks.NewAccountClient())
// ...
Pro přímou retrieve
konfiguraci (nahraďte zástupné symboly vlastní implementací pro načtení hodnot z konzoly nebo jiného úložiště konfigurace, například Azure KeyVault). V tomto případě adresa URL konzoly účtu Azure Databricks je https://accounts.azuredatabricks.net
:
import (
"github.com/databricks/databricks-sdk-go"
)
// ...
a := databricks.Must(databricks.NewAccountClient(&databricks.Config{
Host: retrieveAccountConsoleUrl(),
AccountId: retrieveAccountId(),
}))
// ...
Pro operace na úrovni pracovního prostoru pro výchozí ověřování:
import (
"github.com/databricks/databricks-sdk-go"
)
// ...
w := databricks.Must(databricks.NewWorkspaceClient())
// ...
Pro přímou retrieve
konfiguraci (nahraďte zástupné symboly vlastní implementací pro načtení hodnot z konzoly nebo jiného úložiště konfigurace, například Azure KeyVault). V tomto případě je hostitelem adresa URL azure Databricks pro jednotlivé pracovní prostory, napříkladhttps://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net
:
import (
"github.com/databricks/databricks-sdk-go"
)
// ...
w := databricks.Must(databricks.NewWorkspaceClient(&databricks.Config{
Host: retrieveWorkspaceUrl(),
}))
// ...
Další informace o ověřování pomocí nástrojů Databricks a sad SDK, které používají Go a které implementují jednotné ověřování klienta Databricks, najdete v tématu Ověření sady Databricks SDK for Go pomocí účtu nebo pracovního prostoru Azure Databricks.