Tutoriel : Créer et utiliser un secret Databricks

Dans ce tutoriel, vous utilisez les secrets Databricks pour configurer les informations d'identification JDBC afin de vous connecter à un compte Azure Data Lake Storage.

Prérequis

Avant de commencer, vous devez installer et configurer le Databricks CLI avec l'authentification à votre Workspace. Vous pouvez vous authentifier à l'aide d'un profil de configuration ou de variables d'environnement. Voir Authentification pour le Databricks CLI pour les instructions de configuration.

Étape 1 : Créer un Secret Scope

Créez un Secret Scope appelé jdbc.

Bash

databricks secrets create-scope jdbc

Étape 2 : ajouter des secrets au Secret Scope

Ajoutez les secrets username et password. Exécutez les commandes suivantes et entrez les valeurs secrètes dans l’éditeur ouvert.

Bash

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

Étape 3 : Utilisez les secrets dans un notebook

Utilisez l'utilitaire dbutils.secrets pour accéder aux secrets dans les notebooks.

L'exemple suivant lit les secrets stockés dans le Secret Scope jdbc pour configurer une opération de lecture JDBC :

Python

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

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()

Les valeurs récupérées de la portée sont masquées de la sortie du Notebook. Consultez le masquage de secrets.

Étape 4 : accorder des autorisations à un groupe sur le Secret Scope

remarque

Cette étape requiert le forfait Premium ou supérieur.

Après avoir vérifié que les informations d'identification ont été correctement configurées, vous pouvez accorder des autorisations sur le Secret Scope à d’autres utilisateurs et groupes de votre workspace.

Accorder au groupe datascience la permission de LECTURE pour le Secret Scope :

Bash

databricks secrets put-acl jdbc datascience READ

Pour plus d'informations sur le contrôle d'accès secret, consultez les listes de contrôle d'accès secret.