閱讀英文

共用方式為

将计算资源分配给组

  • 發行項
  • 2025/05/13

本文介绍如何使用“专用”访问模式创建分配给组的计算资源。

专用组访问模式允许用户获得标准访问模式群集的作效率，同时安全地支持标准访问模式不支持的语言和工作负载，例如用于 ML 的 Databricks Runtime、Spark 机器学习库（MLlib）、RDD API 和 R。

要求

要使用专用组访问模式：

  • 必须为 Unity Catalog 启用工作区。
  • 必须使用 Databricks Runtime 15.4 或更高版本。
  • 分配的组必须拥有工作区文件夹的 CAN MANAGE 权限，他们可以在该文件夹中保存组集群使用的笔记本、ML 试验和其他工作区项目。

什么是专用访问模式？

专用访问模式是最新版本单用户访问模式。 通过专用访问权限，可将计算资源分配给单个用户或组，仅允许分配的用户访问使用计算资源。

当用户连接到专用于组（组群集）的计算资源时，用户的权限会自动缩小到组的权限范围，让用户能够安全地与组内其他成员共享资源。

创建专用于组的计算资源

  1. 在 Azure Databricks 工作区中，转到“计算”并单击“创建计算”。

  2. 展开“高级”部分。

  3. 在“访问模式”下，单击“手动”，然后从下拉菜单中选择“专用”（原名：单用户）。

  4. 在“单个用户或组”字段中，选择要分配给此资源的组。

  5. 配置其他所需计算设置，然后单击“创建”。

管理组群集的最佳做法

在使用组群集时，用户权限的范围会缩小到组，因此 Databricks 建议为计划用于组群集的每个组创建一个 /Workspace/Groups/<groupName> 文件夹。 然后，将文件夹的 CAN MANAGE 权限分配给组。 这使组能够避免出现权限错误。 组的所有笔记本和工作区资产均应在组文件夹中进行管理。

还必须修改以下工作负载，以在组群集上运行：

  • MLflow：确保从组文件夹运行笔记本，或者运行 mlflow.set_tracking_uri("/Workspace/Groups/<groupName>")。
  • AutoML：为 AutoML 运行将可选的 experiment_dir 参数设置为 "/Workspace/Groups/<groupName>"。
  • dbutils.notebook.run：确保组对要执行的笔记本拥有 READ 权限。

组群集上的权限行为

对组群集执行的所有命令、查询和其他作都使用分配给组的权限，而不是单个用户。

无法强制实施单个用户权限，因为所有组成员都对 Spark API 和共享计算环境具有完全访问权限。 如果应用了基于用户的权限，一个成员可以查询受限数据，另一个没有访问权限的成员仍可以通过共享环境检索结果。 因此，组本身（而不是属于组成员的用户）必须具有成功执行作所需的权限。

例如，组需要显式权限来查询表、访问机密范围或机密、使用 Unity 目录连接凭据、访问 Git 文件夹或创建工作区对象。

组权限示例

使用组群集创建数据对象时，该组将分配为对象所有者。

例如，如果您的笔记本电脑已连接到某个群集组，并且执行以下命令：

use catalog main;
create schema group_cluster_group_schema;

然后运行此查询，以检查架构的所有者：

describe schema group_cluster_group_schema;

组架构的示例说明

审核组专用计算活动

组群集运行工作负载时涉及两个关键标识：

  1. 在组群集上运行工作负载的用户

  2. 其权限用于执行实际工作负载操作的组

审核日志系统表在以下参数下记录这些标识：

  • identity_metadata.run_by：执行操作的身份验证用户
  • identity_metadata.run_as：其权限用于操作的授权组。

以下示例查询拉取对组群集执行的操作的标识元数据：

select action_name, event_time, user_identity.email, identity_metadata
from system.access.audit
where user_identity.email = "uc-group-cluster-group" AND service_name = "unityCatalog"
order by event_time desc limit 100;

已知问题

  • 从组群集中创建的工作区文件和文件夹会使指定的对象所有者为 Unknown。 这会导致对这些对象的后续操作（如 read、write和 delete）失败，并出现权限被拒绝错误。

已知的限制

专用组访问具有以下限制：

  • 世系系统表不会记录在组群集上运行的工作负载的 identity_metadata.run_as（授权组）或 identity_metadata.run_by（正在身份验证的用户）。
  • 提供给客户存储的审核日志不会记录在组群集上运行的工作负载的 identity_metadata.run_as（授权组）或 identity_metadata.run_by（正在身份验证的用户）。 必须使用 system.access.audit 表来查看标识元数据。
  • 当附加到群集组时，目录浏览器不会只筛选群组可以访问的资产。
  • 并非组成员的组管理员无法创建、编辑或删除组群集。 仅有工作区管理员和组成员才能执行此操作。
  • 如果重命名了组，必须手动更新引用组名称的任何计算策略。
  • 当工作区 ACL 被禁用时，由于安全性和数据访问控制的固有缺失，已禁用 ACL 的工作区 (isWorkspaceAclsEnabled == false) 不支持组群集。
  • 在 %run 笔记本上下文中执行的命令和其他操作始终使用用户的权限，而不是组的权限。 这是因为这些作由笔记本环境处理，而不是群集的环境。 例如 dbutils.notebook.run() ，在群集上运行替代命令，因此使用组的权限。
  • 该 is_member(<group>) 函数在组群集上调用时返回 false ，因为该组不是其自身的成员。 若要正确检查组群集和其他访问模式的成员身份，请使用 is_member(<group>) OR current_user() == <group>。
  • 无法将计算日志传送到卷。
  • 不支持创建和访问服务终结点的模型。