Ověřování pomocí Azure CLI

Ověřování Azure CLI pomocí Azure CLI slouží k ověření přihlášeného uživatele nebo služby principal Microsoft Entra ID.

Poznámka:

Spravované principály služeb Azure Databricks se spravují přímo v Azure Databricks. Spravované objekty služby Microsoft Entra ID se spravují v Microsoft Entra ID, což vyžaduje další oprávnění. Databricks doporučuje používat ověřování OAuth machine-to-machine (M2M) se spravovanými služebními principály Azure Databricks ve většině scénářů místo ověřování pomocí Azure CLI se služebními principály 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 tuto stránku a přečtěte si téma Autorizace přístupu instančního objektu k Azure Databricks pomocí OAuth.

Pokud chcete nakonfigurovat azure Databricks, musíte udělat toto:

Ujistěte se, že máte lokálně nainstalováno ověření pomocí Azure CLI.
Pomocí Azure CLI se přihlaste k Azure Databricks spuštěním az login příkazu. Viz Přihlášení pomocí Azure CLI.
Nastavte následující přidružené proměnné prostředí, .databrickscfg pole, Terraform pole nebo Config 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.
- V případě operací s účtem použijte ID účtu 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 Autorizace přístupu k prostředkům Azure Databricks nebo dokumentaci k nástroji nebo sadě SDK. Viz také proměnné prostředí a pole pro jednotné ověřování a prioritu metody ověřování.

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, například https://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 Autorizace přístupu k prostředkům Azure Databricks nebo dokumentaci k nástroji nebo sadě SDK. Viz také proměnné prostředí a pole pro jednotné ověřování a prioritu metody ověřování.

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>

CLI

Pro Databricks CLI udělejte jednu z následujících věcí:

Nastavte proměnné prostředí, jak je uvedeno na kartě Prostředí .
Nastavte hodnoty v .databrickscfg souboru, jak je uvedeno na kartě Profil .

Proměnné prostředí mají vždy přednost před hodnotami v .databrickscfg souboru.

Viz také ověřování Azure CLI.

Připojit

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 výše.

Pro Databricks Connect můžete buď:

Použijte konfigurační profil: Nastavte hodnoty na úrovni pracovního prostoru v .databrickscfg souboru, jak je popsáno na kartě Profil . Nastavte cluster_id také adresu URL instance pracovního prostoru.
Použijte proměnné prostředí: Nastavte stejné hodnoty jako na kartě Prostředí . Nastavte DATABRICKS_CLUSTER_ID také adresu URL instance pracovního prostoru.

Hodnoty v .databrickscfg mají přednost před proměnnými prostředí.

Informace o inicializaci databricks Connect pomocí těchto nastavení najdete v tématu Konfigurace výpočetních prostředků pro Databricks Connect.

VS Code

Pro rozšíření Databricks pro Visual Studio Code postupujte takto:

V podokně Konfigurace klikněte na Konfigurovat Databricks.
V paletě příkazů pro hostitele Databricks zadejte svou URL pro jednotlivé pracovní prostory, například https://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net, a poté stiskněte Enter.
Vyberte Azure CLI.

Další podrobnosti najdete v tématu Nastavení ověřování Azure CLI.

Terraformování

Pro operace na úrovni účtu, pro výchozí ověřování:

provider "databricks" {
  alias = "accounts"
}

Pro přímou konfiguraci (nahraďte zástupné symboly vlastní implementací pro načtení hodnot z konzole nebo jiného úložiště konfigurace, jako je například retrieve. Viz také Vault Provider). 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 autentizaci:

provider "databricks" {
  alias = "workspace"
}

Pro přímou konfiguraci (nahraďte zástupné symboly vlastní implementací pro načtení hodnot z konzole nebo jiného úložiště konfigurace, jako je například retrieve. Viz také Vault Provider). 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 autentizaci:

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 a sad SDK Databricks, které používají Python a které implementují jednotné ověřování Databricks, najdete tady:

Java

Pro operace na úrovni účtu, pro výchozí ověřování:

import com.databricks.sdk.AccountClient;
// ...
AccountClient a = new AccountClient();
// ...

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 autentizaci:

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 a sad SDK Databricks, které používají Javu a které implementují jednotné ověřování 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())
// ...

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 autentizaci:

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.

Váš názor

Byla tato stránka užitečná?

Last updated on 2025-10-20

Sdílet prostřednictvím

Ověřování pomocí Azure CLI

Prostředí

Profil

CLI

Připojit

VS Code

Terraformování

Python

Java

Go

Váš názor

Další materiály