Terraform を使用した Databricks ワークスペースの管理
この記事では、 Databricks Terraform プロバイダー を使用して Databricks ワークスペース 内のリソースを管理する方法について説明します。
次の構成ブロックは、最も一般的な変数である databricks_spark_version、 databricks_node_type、およびdatabricks_current_userを初期化 します。
terraform {
required_providers {
databricks = {
source = "databricks/databricks"
}
}
}
provider "databricks" {}
data "databricks_current_user" "me" {}
data "databricks_spark_version" "latest" {}
data "databricks_node_type" "smallest" {
local_disk = true
}
標準機能
これらのリソースには、管理者特権は必要ありません。 その他のドキュメントは、 専用ページdatabricks_secret_scope、 トークン、 databricks_secret、 ノートブック、 ジョブ、 クラスター、 クラスター、 databricks_instance_poolにあります。
resource "databricks_secret_scope" "this" {
name = "demo-${data.databricks_current_user.me.alphanumeric}"
}
resource "databricks_token" "pat" {
comment = "Created from ${abspath(path.module)}"
lifetime_seconds = 3600
}
resource "databricks_secret" "token" {
string_value = databricks_token.pat.token_value
scope = databricks_secret_scope.this.name
key = "token"
}
resource "databricks_notebook" "this" {
path = "${data.databricks_current_user.me.home}/Terraform"
language = "PYTHON"
content_base64 = base64encode(<<-EOT
token = dbutils.secrets.get('${databricks_secret_scope.this.name}', '${databricks_secret.token.key}')
print(f'This should be redacted: {token}')
EOT
)
}
resource "databricks_job" "this" {
name = "Terraform Demo (${data.databricks_current_user.me.alphanumeric})"
task {
task_key = "demo_task"
new_cluster {
num_workers = 1
spark_version = data.databricks_spark_version.latest.id
node_type_id = data.databricks_node_type.smallest.id
}
notebook_task {
notebook_path = databricks_notebook.this.path
}
}
email_notifications {}
}
resource "databricks_cluster" "this" {
cluster_name = "Exploration (${data.databricks_current_user.me.alphanumeric})"
spark_version = data.databricks_spark_version.latest.id
instance_pool_id = databricks_instance_pool.smallest_nodes.id
autotermination_minutes = 20
autoscale {
min_workers = 1
max_workers = 10
}
}
resource "databricks_cluster_policy" "this" {
name = "Minimal (${data.databricks_current_user.me.alphanumeric})"
definition = jsonencode({
"dbus_per_hour" : {
"type" : "range",
"maxValue" : 10
},
"autotermination_minutes" : {
"type" : "fixed",
"value" : 20,
"hidden" : true
}
})
}
resource "databricks_instance_pool" "smallest_nodes" {
instance_pool_name = "Smallest Nodes (${data.databricks_current_user.me.alphanumeric})"
min_idle_instances = 0
max_capacity = 30
node_type_id = data.databricks_node_type.smallest.id
preloaded_spark_versions = [
data.databricks_spark_version.latest.id
]
idle_instance_autotermination_minutes = 20
}
output "notebook_url" {
value = databricks_notebook.this.url
}
output "job_url" {
value = databricks_job.this.url
}
ワークスペースのセキュリティ
セキュリティの管理には、管理者特権が必要です。 その他のドキュメントは、 databricks_secret_acl、 databricks_group、 databricks_user、 databricks_group_member、 databricks_permissionsの専用ページにあります。
resource "databricks_secret_acl" "spectators" {
principal = databricks_group.spectators.display_name
scope = databricks_secret_scope.this.name
permission = "READ"
}
resource "databricks_group" "spectators" {
display_name = "Spectators (by ${data.databricks_current_user.me.alphanumeric})"
}
resource "databricks_user" "dummy" {
user_name = "dummy+${data.databricks_current_user.me.alphanumeric}@example.com"
display_name = "Dummy ${data.databricks_current_user.me.alphanumeric}"
}
resource "databricks_group_member" "a" {
group_id = databricks_group.spectators.id
member_id = databricks_user.dummy.id
}
resource "databricks_permissions" "notebook" {
notebook_path = databricks_notebook.this.id
access_control {
user_name = databricks_user.dummy.user_name
permission_level = "CAN_RUN"
}
access_control {
group_name = databricks_group.spectators.display_name
permission_level = "CAN_READ"
}
}
resource "databricks_permissions" "job" {
job_id = databricks_job.this.id
access_control {
user_name = databricks_user.dummy.user_name
permission_level = "IS_OWNER"
}
access_control {
group_name = databricks_group.spectators.display_name
permission_level = "CAN_MANAGE_RUN"
}
}
resource "databricks_permissions" "cluster" {
cluster_id = databricks_cluster.this.id
access_control {
user_name = databricks_user.dummy.user_name
permission_level = "CAN_RESTART"
}
access_control {
group_name = databricks_group.spectators.display_name
permission_level = "CAN_ATTACH_TO"
}
}
resource "databricks_permissions" "policy" {
cluster_policy_id = databricks_cluster_policy.this.id
access_control {
group_name = databricks_group.spectators.display_name
permission_level = "CAN_USE"
}
}
resource "databricks_permissions" "pool" {
instance_pool_id = databricks_instance_pool.smallest_nodes.id
access_control {
group_name = databricks_group.spectators.display_name
permission_level = "CAN_ATTACH_TO"
}
}
貯蔵
好みやニーズに応じて、次のことができます。
databricks_dbfs_file リソースを介してJAR、Python wheel 、およびEggライブラリを管理します。
databricks_dbfs_file_paths を使用して DBFS のエントリを一覧表示します。
databricks_dbfs_file データソースで小さなファイルの内容を取得します。
databricks_aws_s3_mount リソースを使用して AWS ストレージをマウントします。
詳細設定
その他のドキュメントは、 ワークスペース と databricks_ip_access_list リソースの専用ページにあります。
data "http" "my" {
url = "https://ifconfig.me"
}
resource "databricks_workspace_conf" "this" {
custom_config = {
"enableIpAccessLists": "true"
}
}
resource "databricks_ip_access_list" "only_me" {
label = "only ${data.http.my.body} is allowed to access workspace"
list_type = "ALLOW"
ip_addresses = ["${data.http.my.body}/32"]
depends_on = [databricks_workspace_conf.this]
}