Självstudie: Skapa och använda en Databricks-sekretess

I den här självstudien använder du Databricks-hemligheter för att konfigurera JDBC-autentiseringsuppgifter för att ansluta till ett Azure Data Lake Storage-konto.

Förutsättningar

Innan du börjar måste du installera och konfigurera Databricks CLI med autentisering till din arbetsyta. Du kan autentisera med hjälp av en konfigurationsprofil eller miljövariabler. Se Autentisering för Databricks CLI för installationsinstruktioner.

Steg 1: Skapa ett hemligt omfång

Skapa ett hemligt omfång med namnet jdbc.

databricks secrets create-scope jdbc

Om du vill skapa ett hemlighetsomfång med stöd av Azure Key Vault, följer du anvisningarna i Hantera hemlighetsomfång.

Steg 2: Lägga till hemligheter i hemlighetsomfånget

Lägg till hemligheterna username och password. Kör följande kommandon och ange de hemliga värdena i den öppnade redigeraren.

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

Steg 3: Använda hemligheterna i en notebook-fil

Använd verktyget dbutils.secrets för att komma åt hemligheter i notebook-filer.

I följande exempel läss hemligheterna som lagras i det hemliga omfånget jdbc för att konfigurera en JDBC-läsåtgärd:

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()

Värdena som hämtas från omfånget redigeras från notebook-utdata. Se Hemlig redigering.

Steg 4: Bevilja en gruppbehörighet för det hemliga omfånget

När du har kontrollerat att autentiseringsuppgifterna har konfigurerats korrekt kan du bevilja behörigheter för det hemliga omfånget till andra användare och grupper på din arbetsyta.

datascience Ge gruppen LÄS-behörighet till det hemliga omfånget:

databricks secrets put-acl jdbc datascience READ

Mer information om hemlig åtkomstkontroll finns i Hemliga ACL:er.