Trabalhe com o site Unity Catalog e o legado Hive metastore
Este artigo explica uma abordagem para continuar a usar o per-workspace Hive metastore quando o seu Databricks workspace estiver habilitado para Unity Catalog.
Se o seu workspace estava em serviço antes de ser habilitado para Unity Catalog, ele provavelmente tem um Hive metastore integrado que contém dados que o senhor deseja continuar a usar. Databricks recomenda que o senhor use a federaçãoHive metastore para criar um catálogo federado em Unity Catalog que espelhe o Hive metastore e, por fim, migre todas as suas cargas de trabalho legadas para usar esse catálogo federado. No entanto, se o senhor ainda não tiver começado o processo de federação Hive metastore, poderá usar este artigo para aprender a trabalhar com os dados registrados em seu legado Hive metastore juntamente com os dados registrados em Unity Catalog.
Consulte o site Hive metastore em Unity Catalog
O metastore Unity Catalog é aditivo, o que significa que pode ser usado com oworkspace Hive metastore em Databricks. O site Hive metastore aparece como um catálogo de nível superior chamado hive_metastore
no namespace de três níveis.
Por exemplo, o senhor pode se referir a uma tabela chamada sales_raw
no esquema sales
no site legado Hive metastore usando a seguinte notação:
- SQL
- Python
- R
- Scala
SELECT * from hive_metastore.sales.sales_raw;
display(spark.table("hive_metastore.sales.sales_raw"))
library(SparkR)
display(tableToDF("hive_metastore.sales.sales_raw"))
display(spark.table("hive_metastore.sales.sales_raw"))
Você também pode especificar o catálogo e o esquema com uma instrução USE
:
- SQL
- Python
- R
- Scala
USE hive_metastore.sales;
SELECT * from sales_raw;
spark.sql("USE hive_metastore.sales")
display(spark.table("sales_raw"))
library(SparkR)
sql("USE hive_metastore.sales")
display(tableToDF("sales_raw"))
spark.sql("USE hive_metastore.sales")
display(spark.table("sales_raw"))
Controle de acesso em Unity Catalog e o Hive metastore
Se o senhor configurou o controle de acesso legado da tabela em Hive metastore, Databricks continuará a aplicar esses controles de acesso aos dados no catálogo hive_metastore
para clustering em execução no modo de acesso padrão. O modelo de acesso do Unity Catalog difere um pouco dos controles de acesso legados, como a ausência de declarações DENY
. O Hive metastore é um objeto de nível workspace. As permissões definidas no catálogo hive_metastore
sempre se referem aos usuários e grupos locais no site workspace. Consulte o modelo de privilégio Unity Catalog em comparação com o controle de acesso legado da tabela.
O modelo de privilégio Unity Catalog comparado ao controle de acesso legado da tabela
O modelo de controle de acesso em Unity Catalog difere das seguintes formas do controle de acesso da tabela no legado Hive metastore:
- grupos de contas : As políticas de controle de acesso em Unity Catalog são aplicadas aos grupos account, enquanto as políticas de controle de acesso para Hive metastore são aplicadas aos grupos workspace-local. Consulte Tipos de grupos em Databricks.
USE CATALOG
eUSE SCHEMA
são necessárias no catálogo e no esquema para todas as operações em objetos dentro do catálogo ou do esquema : Independentemente dos privilégios de um diretor em uma tabela, o diretor também deve ter o privilégioUSE CATALOG
em seu catálogo pai para acessar o esquema e o privilégioUSE SCHEMA
para acessar objetos dentro do esquema. Com workspace-level access control da tabela, por outro lado, a concessão deUSAGE
no catálogo raiz concede automaticamenteUSAGE
em todos os bancos de dados, masUSAGE
no catálogo raiz não é necessário.- view : Em Unity Catalog, o proprietário de um view não precisa ser proprietário das tabelas e visualizações referenciadas do view. Ter o privilégio
SELECT
é suficiente, juntamente comUSE SCHEMA
no esquema pai da visualização eUSE CATALOG
no catálogo pai. Com o controle de acesso de nível workspaceda tabela, o proprietário de uma viewprecisa ser o proprietário de todas as tabelas e visualizações referenciadas. - Não há suporte para
ANY FILE
ouANONYMOUS FUNCTION
: Em Unity Catalog, não há nenhum conceito deANY FILE
ouANONYMOUS FUNCTION
securizável que possa permitir que um usuário sem privilégios execute um código privilegiado. - Sem privilégio
READ_METADATA
: Unity Catalog gerenciar o acesso aos metadados de view de uma maneira diferente. Consulte Privilégios e objetos protegidos do Unity Catalog.
união entre os objetos Unity Catalog e Hive metastore
Ao usar a notação de namespace de três níveis, o senhor pode join dados em um metastore Unity Catalog com dados no legado Hive metastore.
Um join com dados no legado Hive metastore só funcionará no workspace onde esses dados residem. A tentativa de executar esse join em outro workspace resulta em um erro. Databricks Recomenda que o senhor atualize as tabelas e visualizações legadas para Unity Catalog.
O exemplo a seguir une os resultados da tabela sales_current
no legado Hive metastore com a tabela sales_historical
no metastore Unity Catalog quando os campos order_id
são iguais.
- SQL
- Python
- R
- Scala
SELECT * FROM hive_metastore.sales.sales_current
JOIN main.shared_sales.sales_historical
ON hive_metastore.sales.sales_current.order_id = main.shared_sales.sales_historical.order_id;
dfCurrent = spark.table("hive_metastore.sales.sales_current")
dfHistorical = spark.table("main.shared_sales.sales_historical")
display(dfCurrent.join(
other = dfHistorical,
on = dfCurrent.order_id == dfHistorical.order_id
))
library(SparkR)
dfCurrent = tableToDF("hive_metastore.sales.sales_current")
dfHistorical = tableToDF("main.shared_sales.sales_historical")
display(join(
x = dfCurrent,
y = dfHistorical,
joinExpr = dfCurrent$order_id == dfHistorical$order_id))
val dfCurrent = spark.table("hive_metastore.sales.sales_current")
val dfHistorical = spark.table("main.shared_sales.sales_historical")
display(dfCurrent.join(
right = dfHistorical,
joinExprs = dfCurrent("order_id") === dfHistorical("order_id")
))
catálogo padrão
Um catálogo default é configurado para cada workspace que está habilitado para Unity Catalog.
Se o senhor omitir o nome do catálogo de nível superior ao realizar operações de dados, o catálogo default será assumido.
O catálogo default que foi inicialmente configurado para seu workspace depende de como seu workspace foi habilitado para Unity Catalog:
- Se o seu workspace foi ativado para Unity Catalog automaticamente, o catálogoworkspace foi definido como o catálogo default. Consulte Ativação automática do Unity Catalog.
- Se o seu workspace foi ativado para Unity Catalog manualmente, o catálogo
hive_metastore
foi definido como o catálogo default.
Se o senhor estiver fazendo a transição de Hive metastore para Unity Catalog dentro de um workspace existente, faz sentido usar hive_metastore
como o catálogo default para evitar afetar o código existente que faz referência ao Hive metastore, a menos que tenha migrado totalmente do Hive metastore.
Para saber como obter e alternar o catálogo default, consulte gerenciar o catálogo default
permissões de acesso a dados com escopo de clustering
Quando você usa o Hive metastore junto com o Unity Catalog, as credenciais de acesso a dados associadas aos clusters são usadas para acessar os dados Hive metastore , mas não os dados registrados no Unity Catalog.
Se os usuários acessarem caminhos que estão fora do Unity Catalog (como um caminho não registrado como uma tabela ou local externo), as credenciais de acesso atribuídas aos clusters serão usadas.
Consulte Conectar ao Amazon S3.
Atualizar tabelas legadas para o Unity Catalog
As tabelas no site Hive metastore não se beneficiam do conjunto completo de recursos de segurança e governança que o site Unity Catalog apresenta, como auditoria integrada, linhagem e controle de acesso. Databricks recomenda que o senhor use a federaçãoHive metastore para migrar seus dados registrados em Hive metastore para Unity Catalog ou para atualizar suas tabelas legadas diretamente, adicionando-as a Unity Catalog.