Konfigurační profily pro rozhraní příkazového řádku Databricks

Tento článek popisuje, jak nastavit ověřování mezi rozhraním příkazového řádku Databricks a účty a pracovními prostory Azure Databricks. Podívejte se, co je rozhraní příkazového řádku Databricks?

Tento článek předpokládá, že jste už nainstalovali Rozhraní příkazového řádku Databricks a nastavili rozhraní příkazového řádku pro ověřování. Přečtěte si:

• Instalace nebo aktualizace rozhraní příkazového řádku Databricks
• Ověřování rozhraní příkazového řádku Databricks

Získání informací o konfiguračních profilech

Přidání více konfiguračních profilů do .databrickscfg souboru umožňuje rychle spouštět příkazy v různých pracovních prostorech zadáním názvu cílového konfiguračního profilu v příkazu --profile nebo -p možnosti pro příkazy, které tuto možnost podporují. Pokud v příkazu, který tuto možnost podporuje, nezadáte --profile , -p použije DEFAULT tento příkaz ve výchozím nastavení konfigurační profil.

Můžete mít například konfigurační profil, DEV který odkazuje na pracovní prostor Azure Databricks, který používáte pro vývojové úlohy, a samostatný konfigurační profil s názvem PROD , který odkazuje na jiný pracovní prostor Azure Databricks, který používáte pro produkční úlohy.

Rozhraní příkazového řádku Databricks ve výchozím nastavení hledá .databrickscfg soubor ve složce (domovská ~ stránka uživatele) v systémech Unix, Linux nebo macOS nebo ve vaší %USERPROFILE% (domovské složce uživatele) ve Windows. Výchozí cestu .databrickscfg k souboru můžete změnit nastavením proměnné DATABRICKS_CONFIG_FILEprostředí . Informace o nastavení proměnných prostředí najdete v dokumentaci k operačnímu systému.

Pokud chcete získat informace o existujícím konfiguračním profilu, spusťte auth env příkaz:

databricks auth env --profile <configuration-profile-name>

# Or:
databricks auth env --host <account-console-url>

# Or:
databricks auth env --host <workspace-url>

Tady je například výstup profilu, který je nakonfigurovaný s ověřováním osobního přístupového tokenu Azure Databricks:

{
  "env": {
    "DATABRICKS_AUTH_TYPE": "pat",
    "DATABRICKS_CONFIG_PROFILE": "<configuration-profile-name>",
    "DATABRICKS_HOST": "<workspace-url>",
    "DATABRICKS_TOKEN": "<token-value>"
  }
}

Pokud chcete získat informace o všech dostupných profilech, spusťte auth profiles příkaz:

databricks auth profiles

Výstup (tři tečky představují vynechaný obsah pro stručnost):

{
  "profiles": [
    {
      "name": "<configuration-profile-name>",
      "host": "<workspace-url>",
      "cloud": "<cloud-id>",
      "auth_type": "<auth-type>",
      "valid": true
    },
    {
      "...": "..."
    }
  ]
}

Výstup auth profiles příkazu nezobrazuje žádné přístupové tokeny. Pokud chcete zobrazit přístupový token, spusťte předchozí auth env příkaz.

Otestování nastavení výchozího konfiguračního profilu

Pokud chcete zkontrolovat, jestli jste správně nastavili ověřování, můžete spustit příkaz, například následující, který uvádí dostupné verze Databricks Runtime pro pracovní prostor Azure Databricks, který je přidružený k vašemu DEFAULT profilu.

Následující volání předpokládá, že nemáte žádné speciální proměnné prostředí, které mají přednost před nastavením ve vašem DEFAULT profilu. Další informace najdete v tématu Pořadí ověřování vyhodnocení.

databricks clusters spark-versions

Testování konfiguračních profilů

Pokud chcete zkontrolovat, jestli jste správně nastavili nějaké konfigurační profily, můžete spustit příkaz, například následující s jedním z názvů konfiguračních profilů na úrovni pracovního prostoru. Tento příkaz zobrazí seznam dostupných verzí Modulu runtime Databricks pro pracovní prostor Azure Databricks, který je přidružený k zadanému konfiguračnímu profilu, který je zde reprezentován zástupným symbolem <configuration-profile-name>:

databricks clusters spark-versions -p <configuration-profile-name>

Pokud chcete zobrazit podrobnosti pro konkrétní profil, spusťte následující příkaz:

databricks auth env --profile <configuration-profile-name>

Pokud chcete zobrazit podrobnosti o všech dostupných profilech, spusťte následující příkaz:

databricks auth profiles