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チュートリアル: Databricks シークレットを作成して使用する

  • [アーティクル]

このチュートリアルでは、Databricks シークレットを使用して、Azure Data Lake Storage アカウントに接続するための JDBC 資格情報を設定します。

手順 1: シークレット スコープを作成する

jdbc というシークレット スコープを作成します。

databricks secrets create-scope jdbc

Azure Key Vault でサポートされるシークレット スコープを作成するには、 Manage シークレット スコープの手順に従います。

手順 2: シークレット スコープにシークレットを追加する

シークレット username と password を追加します。 次のコマンドを実行し、開いているエディターにシークレット値を入力します。

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

手順 3: ノートブックでシークレットを使用する

dbutils.secrets ユーティリティを使用して、ノートブック内のシークレットにアクセスします。

次の例では、シークレット スコープ jdbc に格納されているシークレットを読み取り、JDBC 読み取り操作を構成します。

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()

スコープからフェッチされた値は、ノートブックの出力から編集されます。 「 Secret redactionを参照してください。

手順 4: シークレット スコープに対するグループのアクセス許可を付与する

Note

この手順には、Premium プランが必要です。

資格情報が正しく構成されたことを確認したら、ワークスペース内の他のユーザーとグループにシークレット スコープに対するアクセス許可を付与できます。

datascience グループにシークレット スコープへの READ アクセス許可を付与します。

databricks secrets put-acl jdbc datascience READ

シークレット アクセス制御の詳細については、シークレット ACL に関する記事を参照してください。