在本教程中，你将使用 Databricks 机密来设置用于连接到 Azure Data Lake Storage 帐户的 JDBC 凭据。
步骤 1：创建机密范围
创建名为 jdbc 的机密范围。
databricks secrets create-scope jdbc
若要创建 Azure Key Vault 支持的机密范围，请按照管理机密范围中的说明进行操作。
步骤 2：向机密范围添加机密
添加机密 username 和 password。 运行以下命令，然后在打开的编辑器中输入机密值。
databricks secrets put-secret jdbc username
databricks secrets put-secret jdbc password
步骤 3：在笔记本中使用机密
使用 dbutils.secrets 实用工具访问笔记本中的机密。
下面的示例读取存储在机密范围 jdbc 中的机密以配置 JDBC 读取操作：
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
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()
将从笔记本输出编修从范围提取的值。 请参阅机密编修。
步骤 4：授予对机密范围的组权限
注意
此步骤需要高级计划。
在确认凭据已正确配置后，可以向工作区中的其他用户和组授予对机密范围的权限。
向 datascience 组授予对机密范围的读取权限：
databricks secrets put-acl jdbc datascience READ
有关机密访问控制的详细信息，请参阅机密 ACL。