Ověřování přes Azure CLI

Článek
08/29/2024

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:
- Přihlášení k Azure CLI pomocí uživatelského účtu Azure Databricks
- Přihlášení k Azure CLI pomocí instančního objektu Microsoft Entra ID
Nastavte následující přidružené proměnné prostředí, .databrickscfg pole, pole Terraformu 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 je 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 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, 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 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 proměnnou cluster_id prostředí ve vašem profilu na adresu URL pro jednotlivé pracovní prostory, například https://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, například https://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 .databrickscfg souboru, přečtěte si téma 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 zadejte pro hostitele Databricks adresu URL pro jednotlivé pracovní prostory, například https://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.neta stiskněte Enter.
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:

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 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())
// ...

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.

Sdílet prostřednictvím

Ověřování přes Azure CLI

Prostředí

Profil

Rozhraní příkazového řádku

Propojit

VS Code

Terraform

Python

Java

Go

Váš názor

Další materiály