搭配適用於 NoSQL 的 Azure Cosmos DB 的 Spark 3 連接器使用服務主體

發行項
05/30/2024

在本文中，您將瞭解如何建立可與角色型訪問控制搭配使用的 Microsoft Entra 應用程式和服務主體。然後，您可以使用此服務主體從 Spark 3 連線到適用於 NoSQL 的 Azure Cosmos DB 帳戶。

必要條件

現有的 Azure Cosmos DB for NoSQL 帳戶。
- 如果您有現有的 Azure 訂用帳戶，請建立新的帳戶。
- 沒有 Azure 訂用帳戶？您可以免費試用 Azure Cosmos DB，不需要信用卡。
現有 Azure Databricks 工作區。
已註冊的 Microsoft Entra 應用程式和服務主體。
- 如果您沒有服務主體和應用程式，請使用 Azure 入口網站註冊應用程式。

建立秘密和記錄認證

在本節中，您會建立客戶端密碼，並記錄值以供稍後使用。

開啟 Azure 入口網站。
移至您現有的 Microsoft Entra 應用程式。
移至 [ 憑證與秘密] 頁面。然後，建立新的秘密。儲存 客戶端密碼 值，以供本文稍後使用。
移至概觀頁面。找出並記錄應用程式（用戶端）識別碼、物件識別碼和目錄（租使用者）識別碼的值。您稍後也會在本文中使用這些值。
移至您現有的適用於 NoSQL 的 Azure Cosmos DB 帳戶。
在 [概觀] 頁面上記錄 URI 值。也記錄訂用帳戶 標識碼 和資源群組值。本文稍後會使用這些值。

建立定義和指派

在本節中，您會建立 Microsoft Entra ID 角色定義。然後，您會指派具有讀取和寫入容器中項目的許可權角色。

使用 az role definition create 命令建立角色。傳入適用於 NoSQL 的 Azure Cosmos DB 帳戶名稱和資源群組，後面接著定義自定義角色的 JSON 主體。此角色也會使用 /來限定為帳戶層級。請確定 RoleName 您使用要求本文的屬性，為您的角色提供唯一的名稱。

az cosmosdb sql role definition create \
    --resource-group "<resource-group-name>" \
    --account-name "<account-name>" \
    --body '{
        "RoleName": "<role-definition-name>",
        "Type": "CustomRole",
        "AssignableScopes": ["/"],
        "Permissions": [{
            "DataActions": [
                "Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts/readMetadata",
                "Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts/sqlDatabases/containers/items/*",
                "Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts/sqlDatabases/containers/*"
            ]
        }]
    }'

列出您建立的角色定義，以在 JSON 輸出中擷取其唯一標識碼。 id記錄 JSON 輸出的值。

az cosmosdb sql role definition list \
    --resource-group "<resource-group-name>" \
    --account-name "<account-name>"

[
  {
    ...,
    "id": "/subscriptions/<subscription-id>/resourceGroups/<resource-grou-name>/providers/Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts/<account-name>/sqlRoleDefinitions/<role-definition-id>",
    ...
    "permissions": [
      {
        "dataActions": [
          "Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts/readMetadata",
          "Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts/sqlDatabases/containers/items/*",
          "Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts/sqlDatabases/containers/*"
        ],
        "notDataActions": []
      }
    ],
    ...
  }
]

使用 az cosmosdb sql role assignment create 來建立角色指派。將取代 <aad-principal-id> 為您稍早在本文中記錄的物件 標識碼 。此外，請將取代 <role-definition-id> 為 id 在上一個步驟中執行命令所擷 az cosmosdb sql role definition list 取的值。
```
az cosmosdb sql role assignment create \
    --resource-group "<resource-group-name>" \
    --account-name "<account-name>" \
    --scope "/" \
    --principal-id "<account-name>" \
    --role-definition-id "<role-definition-id>"
```

使用服務主體

既然您已建立 Microsoft Entra 應用程式和服務主體、建立自定義角色，並將該角色許可權指派給適用於 NoSQL 的 Azure Cosmos DB 帳戶，您應該能夠執行筆記本。

開啟您的 Azure Databricks 工作區。
在工作區介面中，建立新的叢集。設定叢集時，請至少符合下列設定：

版本值

執行階段版本 13.3 LTS (Scala 2.12, Spark 3.4.1)
使用工作區介面，從 Maven Central 搜尋具有群組標識碼的 com.azure.cosmos.sparkMaven 套件。特別針對Spark 3.4安裝套件，其前置詞為azure-cosmos-spark_3-4叢集的成品標識碼。
最後，建立新的筆記本。

提示

根據預設，筆記本會附加至最近建立的叢集。

版本	值
執行階段版本	`13.3 LTS (Scala 2.12, Spark 3.4.1)`

在筆記本中，設定 NoSQL 帳戶端點、資料庫名稱和容器名稱的 Azure Cosmos DB Spark 連接器組態設定。使用本文稍早記錄的 訂用帳戶標識碼、 資源群組、 應用程式（用戶端）標識碼、 目錄（租使用者）標識碼和 客戶端密碼 值。

# Set configuration settings
config = {
  "spark.cosmos.accountEndpoint": "<nosql-account-endpoint>",
  "spark.cosmos.auth.type": "ServicePrincipal",
  "spark.cosmos.account.subscriptionId": "<subscription-id>",
  "spark.cosmos.account.resourceGroupName": "<resource-group-name>",
  "spark.cosmos.account.tenantId": "<entra-tenant-id>",
  "spark.cosmos.auth.aad.clientId": "<entra-app-client-id>",
  "spark.cosmos.auth.aad.clientSecret": "<entra-app-client-secret>",
  "spark.cosmos.database": "<database-name>",
  "spark.cosmos.container": "<container-name>"        
}

// Set configuration settings
val config = Map(
  "spark.cosmos.accountEndpoint" -> "<nosql-account-endpoint>",
  "spark.cosmos.auth.type" -> "ServicePrincipal",
  "spark.cosmos.account.subscriptionId" -> "<subscription-id>",
  "spark.cosmos.account.resourceGroupName" -> "<resource-group-name>",
  "spark.cosmos.account.tenantId" -> "<entra-tenant-id>",
  "spark.cosmos.auth.aad.clientId" -> "<entra-app-client-id>",
  "spark.cosmos.auth.aad.clientSecret" -> "<entra-app-client-secret>",
  "spark.cosmos.database" -> "<database-name>",
  "spark.cosmos.container" -> "<container-name>" 
)

使用 Spark 設定目錄 API 來管理 NoSQL 資源的 API。

# Configure Catalog Api
spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog", "com.azure.cosmos.spark.CosmosCatalog")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.accountEndpoint", "<nosql-account-endpoint>")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.auth.type", "ServicePrincipal")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.account.subscriptionId", "<subscription-id>")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.account.resourceGroupName", "<resource-group-name>")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.account.tenantId", "<entra-tenant-id>")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.auth.aad.clientId", "<entra-app-client-id>")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.auth.aad.clientSecret", "<entra-app-client-secret>")

// Configure Catalog Api
spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog", "com.azure.cosmos.spark.CosmosCatalog")
spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.accountEndpoint", "<nosql-account-endpoint>")
spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.auth.type", "ServicePrincipal")
spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.account.subscriptionId", "<subscription-id>")
spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.account.resourceGroupName", "<resource-group-name>")
spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.account.tenantId", "<entra-tenant-id>")
spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.auth.aad.clientId", "<entra-app-client-id>")
spark.conf.set(s"spark.sql.catalog.cosmosCatalog.spark.cosmos.auth.aad.clientSecret", "<entra-app-client-secret>")

使用 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS建立新的資料庫。請確定您提供資料庫名稱。

# Create a database using the Catalog API
spark.sql("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.{};".format("<database-name>"))

// Create a database using the Catalog API
spark.sql(s"CREATE DATABASE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.<database-name>;")

使用您指定的資料庫名稱、容器名稱、分割區索引鍵路徑和輸送量值，建立新的容器。

# Create a products container using the Catalog API
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.{}.{} USING cosmos.oltp TBLPROPERTIES(partitionKeyPath = '{}', manualThroughput = '{}')".format("<database-name>", "<container-name>", "<partition-key-path>", "<throughput>"))

// Create a products container using the Catalog API
spark.sql(s"CREATE TABLE IF NOT EXISTS cosmosCatalog.<database-name>.<container-name> using cosmos.oltp TBLPROPERTIES(partitionKeyPath = '<partition-key-path>', manualThroughput = '<throughput>')")

建立範例數據集。

# Create sample data    
products = (
  ("68719518391", "gear-surf-surfboards", "Yamba Surfboard", 12, 850.00, False),
  ("68719518371", "gear-surf-surfboards", "Kiama Classic Surfboard", 25, 790.00, True)
)

// Create sample data
val products = Seq(
  ("68719518391", "gear-surf-surfboards", "Yamba Surfboard", 12, 850.00, false),
  ("68719518371", "gear-surf-surfboards", "Kiama Classic Surfboard", 25, 790.00, true)
)

使用 spark.createDataFrame 先前儲存的在線事務處理（OLTP）組態，將範例數據新增至目標容器。

# Ingest sample data    
spark.createDataFrame(products) \
  .toDF("id", "category", "name", "quantity", "price", "clearance") \
  .write \
  .format("cosmos.oltp") \
  .options(config) \
  .mode("APPEND") \
  .save()

// Ingest sample data
spark.createDataFrame(products)
  .toDF("id", "category", "name", "quantity", "price", "clearance")
  .write
  .format("cosmos.oltp")
  .options(config)
  .mode("APPEND")
  .save()

提示

在本快速入門範例中，認證會以純文本指派給變數。基於安全性，我們建議您使用秘密。如需如何設定秘密的詳細資訊，請參閱將秘密新增至Spark設定。

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