使用 Microsoft Entra ID 服务主体运行作业

项目
07/01/2024

作业提供了一种非交互式的方式来运行 Azure Databricks 群集中的应用程序，例如，ETL 作业或应按计划运行的数据分析任务。通常，这些作业以创建它们的用户身份运行，但这可能有一些限制：

创建并运行作业取决于具有适当权限的用户。
只有创建作业的用户才能访问作业。
用户可能已从 Azure Databricks 工作区中删除。

使用服务帐户（与应用程序而不是特定用户关联的帐户）是解决这些限制的常用方法。在 Azure 中，可使用 Microsoft Entra ID（以前称为 Azure Active Directory）应用程序和服务主体来创建服务帐户。

这一点非常重要，尤其是服务主体控制对存储在 Azure Data Lake Storage Gen2 帐户中的数据的访问时。使用这些服务主体运行作业允许作业访问存储帐户中的数据，并提供对数据访问范围的控制。

本教程介绍如何创建 Microsoft Entra ID 应用程序和服务主体，并使该服务主体成为作业的所有者。你还将了解如何向不拥有作业的其他组授予作业运行权限。下面简要概述了本教程涉及的的任务：

在 Microsoft Entra ID 中创建一个服务主体。
在 Azure Databricks 中创建个人访问令牌 (PAT)。你将使用 PAT 对 Databricks REST API 进行身份验证。
使用 Databricks SCIM API 将服务主体作为非管理用户添加到 Azure Databricks。
在 Azure Databricks 中创建 Azure Key Vault 支持的机密范围。
授予服务主体对机密范围的读取权限。
在 Azure Databricks 中创建一个作业，并将该作业群集配置为从机密范围读取机密。
将作业的所有权转移给服务主体。
通过将作业作为服务主体运行来测试该作业。

如果没有 Azure 订阅，请在开始前创建一个试用版订阅。

注意

不能使用启用了凭据直通的群集来运行服务主体拥有的作业。如果作业需要服务主体才能访问 Azure 存储，请参阅使用 Azure 凭据连接到 Azure Data Lake Storage Gen2 或 Blob 存储。

要求

要完成本教程，需要以下各项：

拥有在 Microsoft Entra ID 租户中注册应用程序所需权限的用户帐户。
要在其中运行作业的 Azure Databricks 工作区中的管理权限。
用于向 Azure Databricks 发出 API 请求的工具。本教程使用 cURL，但你可以使用任何允许你提交 REST API 请求的工具。

在 Microsoft Entra ID 中创建一个服务主体

服务主体是 Microsoft Entra ID 应用程序的标识。创建将用于运行作业的服务主体：

在 Azure 门户中，选择“Microsoft Entra ID”>“应用注册”>“新建注册”。输入应用程序的名称，然后单击“注册”。
转到“证书和机密”，单击“新建客户端机密”，并生成一个新的客户端机密。将机密复制并保存在安全的位置。
转到“概述”，记下“应用程序(客户端) ID”和“目录(租户) ID” 。

创建 Azure Databricks 个人访问令牌

你将使用 Azure Databricks 个人访问令牌 (PAT) 对 Databricks REST API 进行身份验证。创建可用于发出 API 请求的 PAT：

转到 Azure Databricks 工作区。
单击屏幕右上角的用户名，然后单击“设置”。
单击“开发人员”。
在“访问令牌”旁边，单击“管理”。
单击“生成新令牌”。
复制并保存令牌值。

提示

此示例使用个人访问令牌，但你可以对大多数 API 使用 Microsoft Entra ID 令牌。最佳做法是，使用 PAT 执行管理配置任务，而使用 Microsoft Entra ID 令牌处理生产工作负载。

可以仅出于安全目的将 PAT 的生成限制为管理员。有关详细信息，请参阅监视和管理个人访问令牌。

将服务主体添加到 Azure Databricks 工作区

使用服务主体 API 将 Microsoft Entra ID 服务主体添加到工作区。还必须授予服务主体启动自动作业群集的权限。可以通过 allow-cluster-create 权限授予此权限。打开终端并使用 Databricks CLI 运行以下命令，以添加服务主体并授予所需的权限：

databricks service-principals create --json '{
  "schemas":[
    "urn:ietf:params:scim:schemas:core:2.0:ServicePrincipal"
  ],
  "applicationId":"<application-id>",
  "displayName": "test-sp",
  "entitlements":[
    {
      "value":"allow-cluster-create"
    }
  ]
}'

将 <application-id> 替换为 Microsoft Entra ID 应用程序注册的 Application (client) ID。

在 Azure Databricks 中创建 Azure Key Vault 支持的机密范围

机密范围提供机密的安全存储和管理。需要将与服务主体关联的机密存储在机密范围中。可将机密存储在 Azure Databricks 机密范围或 Azure Key Vault 支持的机密范围中。以下说明介绍了 Azure Key Vault 支持的选项：

在 Azure 门户中创建 Azure Key Vault 实例。
创建由 Azure Key Vault 实例支持的 Azure Databricks 机密范围。

步骤 1：创建 Azure Key Vault 实例

在 Azure 门户中，选择“Key Vault”>“+ 添加”并为 Key Vault 命名。
单击“查看 + 创建” 。
验证完成后，单击“创建”。
创建 Key Vault 之后，转到新 Key Vault 的“属性”页。
复制并保存“保管库 URI”和“资源 ID” 。

步骤2：创建 Azure Key Vault 支持的机密范围

Azure Databricks 资源可以通过创建 Key Vault 支持的机密范围来引用存储在 Azure Key Vault 中的机密。创建 Azure Databricks 机密范围：

转到“Azure Databricks 创建机密范围”页面 (https://<per-workspace-url>/#secrets/createScope)。将 per-workspace-url 替换为 Azure Databricks 工作区的唯一每工作区 URL。
输入“范围名称”。
为在步骤 1：创建 Azure Key Vault 实例中创建的 Azure Key Vault 输入“保管库 URI”和“资源 ID”值。
单击 “创建” 。

将客户端机密保存到 Azure Key Vault

在 Azure 门户中，转到“Key Vault”服务。
选择在步骤 1：创建 Azure Key Vault 实例中创建的 Key Vault。
在“设置”>“机密”下，单击“生成/导入”。
选择“手动”上传选项，并在“值”字段中输入客户端机密。
单击“创建”。

授予服务主体对机密范围的读取访问权限

你已创建了机密范围，并将服务主体的客户端机密存储在该范围中。接下来，需要授予服务主体从机密范围读取机密的权限。

打开终端并使用 Databricks CLI 运行以下命令：

databricks secrets put-acl <scope-name> <application-id> READ

将 <scope-name> 替换为包含客户端机密的 Azure Databricks 机密范围的名称。
将 <application-id> 替换为 Microsoft Entra ID 应用程序注册的 Application (client) ID。

在 Azure Databricks 中创建一个作业，并将群集配置为从机密范围读取机密

现在，你已准备好创建一个可以作为新服务主体运行的作业。你将使用在 Azure Databricks UI 中创建的笔记本，并添加配置以允许作业群集检索服务主体的机密。

转到 Azure Databricks 登陆页并选择“新建”>“笔记本”。为笔记本命名，然后选择“SQL”作为默认语言。
在笔记本的第一个单元格中输入 SELECT 1。这是一个简单的命令，如果成功，只显示 1。如果你已授予服务主体对 Azure Data Lake Storage Gen 2 中特定文件或路径的访问权限，则可以改为从这些路径读取。
转到“工作流”并单击“创建作业”。为作业和任务命名，单击“选择笔记本”，然后选择刚刚创建的笔记本。
单击群集信息旁边的“编辑”。
在“配置群集”页面上，单击“高级选项” 。

在“Spark”选项卡上，输入以下 Spark 配置：

fs.azure.account.auth.type.<storage-account>.dfs.core.chinacloudapi.cn OAuth
fs.azure.account.oauth.provider.type.<storage-account>.dfs.core.chinacloudapi.cn org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider
fs.azure.account.oauth2.client.id.<storage-account>.dfs.core.chinacloudapi.cn <application-id>
fs.azure.account.oauth2.client.secret.<storage-account>.dfs.core.chinacloudapi.cn {{secrets/<secret-scope-name>/<secret-name>}}
fs.azure.account.oauth2.client.endpoint.<storage-account>.dfs.core.chinacloudapi.cn https://login.chinacloudapi.cn/<directory-id>/oauth2/token

将 <storage-account> 替换为包含数据的存储帐户的名称。
将 <secret-scope-name> 替换为包含客户端机密的 Azure Databricks 机密范围的名称。
将 <application-id> 替换为 Microsoft Entra ID 应用程序注册的 Application (client) ID。
将 <secret-name> 替换为与机密范围中的客户端机密值关联的名称。
将 <directory-id> 替换为 Microsoft Entra ID 应用程序注册的 Directory (tenant) ID。

将作业的所有权转移给服务主体

一个作业只能有一个所有者，因此你需要将作业的所有权从你自己转移到服务主体。若要确保其他用户可以管理作业，还可以向组授予“可以管理”权限。在本例中，我们使用权限 API 来设置这些权限。

打开终端并使用 Databricks CLI 运行以下命令：

databricks permissions set jobs <job-id> --json '{
  "access_control_list": [
    {
      "service_principal_name": "<application-id>",
      "permission_level": "IS_OWNER"
    },
    {
      "group_name": "admins",
      "permission_level": "CAN_MANAGE"
    }
  ]
}'

将 <job-id> 替换为作业的唯一标识符。若要查找作业 ID，请点击边栏中的“工作流程”，然后单击作业名称。作业 ID 位于“作业详细信息”侧面板中。
将 <application-id> 替换为 Microsoft Entra ID 应用程序注册的 Application (client) ID。

该作业还需要对笔记本的读取权限。使用 Databricks CLI 运行以下命令来授予所需的权限：

databricks permissions set notebooks <notebook-id> --json '{
  "access_control_list": [
    {
      "service_principal_name": "<application-id>",
      "permission_level": "CAN_READ"
    }
  ]
}'

将 <notebook-id> 替换为与作业关联的笔记本的 ID。若要查找 ID，请转到 Azure Databricks 工作区中的笔记本，并在笔记本的 URL 中查找 notebook/ 后面的数字 ID。
将 <application-id> 替换为 Microsoft Entra ID 应用程序注册的 Application (client) ID。

测试作业

使用服务主体运行作业的方式与使用用户身份运行作业的方式相同，无论是通过 UI、API 还是 CLI。使用 Azure Databricks UI 测试作业：

转到 Azure Databricks UI 中的“工作流”并选择作业。
单击 “立即运行” 。

如果一切正常运行，你将看到作业的状态为“成功”。可在 UI 中选择作业以验证输出：

作业输出

了解详细信息

若要详细了解创建和运行作业，请参阅创建并运行 Azure Databricks 作业。

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