Conecte-se à Amazon S3

Observação

Este artigo descreve os padrões herdados para configurar o acesso ao S3. A Databricks recomenda o uso do Unity Catalog para configurar o acesso ao S3 e aos volumes para interação direta com os arquivos. Consulte Conectar-se ao armazenamento de objetos cloud usando o Unity Catalog.

Este artigo explica como conectar à AWS S3 no Databricks.

Acesse buckets do S3 com instance profiles

Você pode carregar IAM role como instance profile no Databricks e anexar instance profile aos clusters para controlar o acesso de dados ao S3. A Databricks recomenda a utilização instance profile quando Unity Catalog não estiver disponível para o seu ambiente ou carga de trabalho. Para obter um tutorial sobre como usar instance profile com Databricks, consulte Tutorial: Configurar o acesso ao S3 com um instance profile.

O usuário AWS que cria a função IAM deve:

  • Ser um usuário de conta AWS com permissão para criar ou atualizar funções de IAM, políticas de IAM, buckets S3 e relações de confiança entre contas.

O usuário Databricks que adiciona a função IAM como um perfil de instância em Databricks deve:

  • Ser administrador do workspace

Depois de adicionar o perfil da instância ao seu espaço de trabalho, você poderá conceder aos usuários, grupos ou entidades de serviço permissões para iniciar clusters com o perfil da instância. Consulte Gerenciar perfis de instância em Databricks.

Use o controle de acesso a clusters e o controle de acesso a Notebook juntos para proteger o acesso a instance profile. Consulte Permissões de computação e colaboração usando o Databricks Notebook.

Acesse buckets do S3 com URIs e chaves da AWS

Você pode definir propriedades do Spark para configurar chaves AWS para acessar o S3.

A Databricks recomenda a utilização de âmbitos secretos para armazenar todas as credenciais. Você pode conceder acesso a usuários, entidades de serviço e grupos em seu workspace para ler o escopo secreto. Isso protege a chave da AWS e permite que os usuários acessem o S3. Para criar um escopo secreto, consulte Escopos secretos.

As credenciais podem ter o escopo de um cluster ou de um Notebook. Use o controle de acesso ao cluster e o controle de acesso Notebook juntos para proteger o acesso ao S3. Consulte Permissões de computação e Colaborar usando o Databricks Notebook.

Para definir propriedades do Spark, use o seguinte snippet na configuração do Spark de um clusterspara definir a key AWS armazenada no Secret Scope como variável de ambiente:

AWS_SECRET_ACCESS_KEY={{secrets/scope/aws_secret_access_key}}
AWS_ACCESS_KEY_ID={{secrets/scope/aws_access_key_id}}

Em seguida, você pode ler do S3 usando os seguintes comandos:

aws_bucket_name = "my-s3-bucket"

df = spark.read.load(f"s3a://{aws_bucket_name}/flowers/delta/")
display(df)
dbutils.fs.ls(f"s3a://{aws_bucket_name}/")

Acesse o S3 com opções de código aberto do Hadoop

O Databricks Runtime suporta a configuração do sistema de arquivos S3A usando opções de código aberto do Hadoop. Você pode configurar propriedades globais e propriedades por bucket.

Configuração global 

# Global S3 configuration
spark.hadoop.fs.s3a.aws.credentials.provider <aws-credentials-provider-class>
spark.hadoop.fs.s3a.endpoint <aws-endpoint>
spark.hadoop.fs.s3a.server-side-encryption-algorithm SSE-KMS

Configuração por bucket

Configure as propriedades por bucket com a sintaxe spark.hadoop.fs.s3a.bucket.<bucket-name>.<configuration-key>. Isso permite configurar buckets com diversas credenciais, endpoints e assim por diante.

Por exemplo, além das configurações globais do S3, você pode configurar cada bucket individualmente usando as seguintes chaves:

# Set up authentication and endpoint for a specific bucket
spark.hadoop.fs.s3a.bucket.<bucket-name>.aws.credentials.provider <aws-credentials-provider-class>
spark.hadoop.fs.s3a.bucket.<bucket-name>.endpoint <aws-endpoint>

# Configure a different KMS encryption key for a specific bucket
spark.hadoop.fs.s3a.bucket.<bucket-name>.server-side-encryption.key <aws-kms-encryption-key>

O solicitante de acesso paga os buckets

Para habilitar o acesso aos buckets de pagamentos do solicitante , adicione a seguinte linha à clusters configuração do Spark dos seus:

spark.hadoop.fs.s3a.requester-pays.enabled true

Observação

Databricks não oferece suporte a gravações do Delta Lake em buckets de pagamentos do solicitante.

Padrões obsoletos no armazenamento e no acesso a dados do Databricks

Os padrões de armazenamento obsoletos são os seguintes:

Importante

  • O sistema de arquivos S3A permite o armazenamento em cache por padrão e libera recursos em 'FileSystem.close () '. Para evitar que outros encadeamentos usem incorretamente uma referência ao sistema de arquivos em cache, não use explicitamente o 'FileSystem.close ().

  • O sistema de arquivos S3A não remove marcadores de diretório quando fecha um fluxo de saída. Aplicativos herdados baseados em versões do Hadoop que não incluem HADOOP-13230 podem interpretá-los erroneamente como diretórios vazios, mesmo se contiverem arquivos.