Conectar-se ao Amazon S3

Este artigo explica como se conectar ao AWS S3 do Azure Databricks.

Acessar buckets S3 com URIs e chaves do AWS

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

O Databricks recomenda o uso de escopos de segredos para armazenar todas as credenciais. Você pode conceder aos usuários, entidades de serviço e grupos em seu workspace acesso para ler o escopo do segredo. Isso protege a chave AWS, permitindo que os usuários acessem o S3. Para criar um escopo de segredo, consulte Escopos de segredo.

As credenciais podem ser definidas como um cluster ou um notebook. Use o controle de acesso do cluster e o controle de acesso do notebook juntos para proteger o acesso ao S3. Consulte Permissões de computação e Colaborar usando blocos de anotações do Databricks.

Para definir as propriedades do Spark, use o seguinte snippet na configuração do Spark em um cluster para definir as chaves AWS armazenas em escopos de segredo como variáveis 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 no 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}/")

Acessar o S3 com opções do Hadoop de código aberto

O Databricks Runtime dá suporte à configuração do sistema de arquivos S3A usando opções do Hadoop de código aberto. 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

Você configura propriedades por bucket usando a sintaxe spark.hadoop.fs.s3a.bucket.<bucket-name>.<configuration-key>. Isso permite que você configure buckets com credenciais diferentes, pontos de extremidade 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>

Padrões preteridos para armazenar e acessar dados do Azure Databricks

Veja a seguir os padrões de armazenamento preteridos:

• O Databricks não recomenda mais a montagem de locais de dados externos no Sistema de Arquivos do Databricks. Confira Montar o repositório de objetos de nuvem no Azure Databricks.