azure databricks中使用Unity Catalog 02--功能体验

Posted 2023-03-28

目录

• 先决条件

• 在Azure Databricks环境中设置Unity Catalog元存储

  • 步骤1：为元存储创建blob存储

  • 步骤2：创建Azure Databricks访问连接器

  • 步骤3：在Azure Databricks帐户控制台中创建元存储

  • 步骤4a：创建catalog和托管表

  • 步骤4b：创建一个外部表

• Unity Catalog中的访问控制

• Unity Catalog中的数据血缘

• 使用“动态”视图进行行级安全性和列级筛选

先决条件

以下是我们需要考虑在Azure Databricks中使用Unity Catalog的一些先决条件。

1. Azure Databricks帐户应在高级计划中。

2. 第一个Azure Databricks帐户管理员在首次登录Azure Databrick帐户控制台时必须是Azure Active Directory全局管理员（https://accounts.azuredatabricks.net/login/ ). 首次登录后，AAD管理员将成为Azure Databricks全局管理员。AAD管理员可以将Azure Databricks全局管理员权限分配给其他用户，这些用户可以在没有AAD全局管理员参与的情况下进一步执行全局管理员角色。

3. 如果我们有跨多个地区（美国东部/西部）的多个Azure Databricks工作区，则需要为每个地区提供单独的元存储。我们不能在多个地区共享元存储。例如，如果我们有两个Azure Databricks工作区，一个在EastUS，另一个在WestUS，我们需要为每个区域创建两个元存储。

在Azure Databricks环境中设置Unity Catalog元存储

步骤1：为元存储创建blob存储

正常创建一个azure storage blob，但是有一点要注意：层次结构命名空间，必须启用。

创建一个container，并记录下其dfs的访问地址abfss://<container-name>@<storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<metastore-name>，例如：abfss://[e-mail]/unitycatalogdemo01

步骤2：创建Azure Databricks访问连接器

1. 从Azure门户，让我们创建一个资源Azure Databricks访问连接器。部署后连接器资源URI将是Azure Databricks的托管标识。从Azure Databricks到其他资源的身份验证将使用此托管身份进行。记录下资源ID

   

   

2. 在我们在前面部分中创建的元存储blob，将访问连接器授予“存储 Blob 数据参与者”访问权限。

   

步骤3：在Azure Databricks帐户控制台中创建元存储

需要注意的是，AAD Global管理员必须首次登录帐户控制台。一旦AAD Global管理员登录，他们将添加任何用户或组作为帐户管理员，这样以后帐户控制台就可以由添加的用户进行管理。添加的用户将成为Azure Databricks帐户管理员。

1. 创建高级Azure Databricks工作区。

2. 登录帐户控制台(https://accounts.azuredatabricks.net/）使用任何AAD全局管理帐户。

3. 转到用户管理并添加一个不同的帐户作为帐户管理员。(可选)

4. 创建metastore。谨记一个区域一个metastore。

   

5. 将元存储与Azure Databricks工作区连接起来。工作区和mestore在同一个区域的才能关联起来。如果同一区域中有多个工作区，我们可以将所有工作区都附加到单个元存储中。通过共享元存储，我们可以在工作空间中共享对象。

   

6. 登录到Azure Databricks工作区时，我们将能够看到一个默认的catalog “main”，该catalog是在我们将Unity catalog元存储与Azure Databrick工作区连接时创建的。

   

步骤4a：创建catalog和托管表

%sql
create catalog if not exists myfirstcatalog;

create database if not exists myfirstcatalog.mytestDB;

%python
#read the sample data into dataframe
df_flight_data = spark.read.csv("/databricks-datasets/flights/departuredelays.csv", header=True)
df_flight_data.createOrReplaceTempView("temp_tbl")

%sql
create table if not exists myfirstcatalog.mytestDB.myFirstManagedTable
AS
Select * from temp_tbl

步骤4b：创建一个外部表

在一些外部位置（如Azure Blob Storage或ADLS g2帐户）中以hive或delta格式存在数据。我们想将该表附加到我们的Unity目录元存储中。 需要注意的是，Unity Catalog元存储可能无法直接访问外部位置。要建立这种访问，我们需要通过提供实际路径来创建存储凭据和外部位置。Unity Catalog将使用访问连接器管理的身份（access connector for Azure Databricks）来访问外部位置。我们需要提供对外部存储位置的访问连接器授予“存储 Blob 数据参与者”访问权限

创建存储凭据

我们正在使用访问连接器（托管标识）来创建存储凭据。我们还可以提供服务主体的方式（不太推荐）。

可将 Unity Catalog 配置为使用 Azure 托管标识以 Unity Catalog 用户身份访问存储容器。 托管标识为应用程序提供一个标识，可以在连接到支持 Azure Active Directory (Azure AD) 身份验证的资源时使用。

• 可使用 Unity Catalog 中的托管标识来支持两个主要用例：

  • 作为连接到元存储的根存储帐户（存储托管表的位置）的标识。

  • 作为连接到其他外部存储帐户的标识（用于基于文件的访问或外部表）。

与使用服务主体配置 Unity Catalog 相比，使用托管标识配置 Unity Catalog 具有以下优势：

• 你可连接到受存储防火墙保护的 Azure Data Lake Storage Gen2 帐户。

• 托管标识不需要维护凭据或轮换机密。

创建外部位置

在创建外部表之前，我们需要将物理数据位置与之前创建的存储凭据进行映射。

测试创建外部表

%python

#read the sample data into dataframe
df_flight_data = spark.read.csv("/databricks-datasets/flights/departuredelays.csv", header=True)

#create the delta table to the mount point that we have created earlier
dbutils.fs.rm("abfss://[e-mail]/mytestDB/MyFirstExternalTable", recurse=True)
df_flight_data.write.format("delta").mode("overwrite").save("abfss://[e-mail]/mytestDB/MyFirstExternalTable")

%sql
create table if not exists myfirstcatalog.mytestDB.MyFirstExternalTable
USING DELTA
LOCATION \'abfss://[e-mail]/mytestDB/MyFirstExternalTable\'

Unity Catalog中的访问控制

以下是Unity Catalog中的安全对象。访问级别是从父级对象继承到子级对象的。例如，如果我们提供对目录的读取访问，它将被继承到层次结构中的最后一个子级（即架构/托管表/视图…等）。我们可以通过使用SQL命令、Unity catalog CLI或在Data Explorer中管理元存储对象的权限。 重要提示：在Unity Catalog Metastore中提供的权限不会被继承。权限可以由metastore管理员授予。

example：授予一个测试用户访问特定的表，使用databricks SQL方式操作。

步骤1：让我们创建一个Azure Databricks组，该组将包含所有对该表具有只读权限的用户（myfirstcatalog.mytestDB.MyFirstExternalTable）。为此，我们需要导航到Databricks帐户控制台组部分。然后我们需要将用户添加到组中。

授予cluster权限

步骤2：在Azure Databricks中运行GRANT命令。这应该由元存储管理员运行。

%sql
grant USE_CATALOG on catalog myfirstcatalog to group_data_reader;
grant USE_SCHEMA on schema myfirstcatalog.mytestDB to group_data_reader;
grant select on table myfirstcatalog.mytestDB.MyFirstExternalTable to group_data_reader;

运行后，使用group_data_reader组中的账户登录databricks，就可以看到表了。

Unity Catalog中的数据血缘

可以捕获在Azure Databricks集群上执行的任何语言的查询之间的运行时数据血缘。血缘是从表级别和列级别捕获的。血缘数据包括与查询相关的笔记本、工作流和仪表板。 血缘图与上一节中讨论的Unity Catalog共享相同的权限模型。用户无权访问的表不会显示在血缘图中。

example：创建notebook，执行如下代码，创建table和引用数据之间的关系表

%sql
create catalog lineage_data;
CREATE SCHEMA lineage_data.lineagedemo;

%sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS
  lineage_data.lineagedemo.menu (
    recipe_id INT,
    app string,
    main string,
    dessert string
  );

INSERT INTO lineage_data.lineagedemo.menu
    (recipe_id, app, main, dessert)
VALUES
    (1,"Ceviche", "Tacos", "Flan"),
    (2,"Tomato Soup", "Souffle", "Creme Brulee"),
    (3,"Chips","Grilled Cheese","Cheesecake");

CREATE TABLE
  lineage_data.lineagedemo.dinner
AS SELECT
  recipe_id, concat(app," + ", main," + ",dessert)
AS
  full_menu
FROM
  lineage_data.lineagedemo.menu

%python
from pyspark.sql.functions import rand, round
df = spark.range(3).withColumn("price", round(10*rand(seed=42),2)).withColumnRenamed("id","recipe_id")

df.write.mode("overwrite").saveAsTable("lineage_data.lineagedemo.price")

dinner = spark.read.table("lineage_data.lineagedemo.dinner")
price = spark.read.table("lineage_data.lineagedemo.price")

dinner_price = dinner.join(price, on="recipe_id")
dinner_price.write.mode("overwrite").saveAsTable("lineage_data.lineagedemo.dinner_price")

点击see linage graph，可以显示table之间的关系以及字段之间的引用关系

%sql
-- 复杂的col引用：一个col来自多个col的数据
create table lineage_data.lineagedemo.tbl_col_refNCol
as
select recipe_id, app, main, dessert, case when recipe_id = 1 then app when recipe_id = 2 then main else dessert end as col3 from lineage_data.lineagedemo.menu

%sql
-- 复杂的col引用：一个col来自多个table col的数据
create table lineage_data.lineagedemo.tbl_col_refNCol_byjoin
as
select a1.recipe_id, a1.full_menu, case when a1.full_menu like \'%Sou%\' then a2.price else 0.0 end as price from lineage_data.lineagedemo.dinner as a1
left join lineage_data.lineagedemo.price as a2
on (
a1.recipe_id = a2.recipe_id
)

%sql
-- 复杂的col引用：一个col来自多个table col的数据,并使用聚合函数
create table lineage_data.lineagedemo.tbl_col_refNCol_byjoin_agg
as
select a1.recipe_id, a1.full_menu, sum(case when a1.full_menu like \'%Sou%\' then a2.price else 0.0 end) as sum_price from lineage_data.lineagedemo.dinner as a1
left join lineage_data.lineagedemo.price as a2
on (
a1.recipe_id = a2.recipe_id
)
group by a1.recipe_id, a1.full_menu

测试无权访问的表将会被mask起来

%sql
grant USE_CATALOG on catalog lineage_data to group_data_reader;
grant USE_SCHEMA on schema lineage_data.lineagedemo to group_data_reader;
grant select on table lineage_data.lineagedemo.tbl_col_refncol_byjoin_agg to group_data_reader;

使用“动态”视图进行行级安全性和列级筛选

在Unity Catalog中，我们可以使用动态视图来配置行和列中的细粒度访问控制。此外，我们可以根据权限屏蔽数据。 如果当前用户是特定帐户级别组的成员，则新的内置函数is_account_group_member(account group)将返回TRUE。建议在针对Unity目录数据的动态视图中使用。

Unity Catalog 引入了以下功能，这些功能允许你动态限制哪些用户可以访问视图中的行、列：

current_user()：返回当前用户的电子邮件地址。 is_account_group_member()：如果当前用户是特定帐户级别组的成员，则返回 TRUE。 建议在针对 Unity Catalog 数据的动态视图中使用。 is_member()：如果当前用户是特定工作区级别组的成员，则返回 TRUE。 提供此函数是为了与现有 Hive 元存储兼容。 请避免将它与针对 Unity Catalog 数据的视图一起使用，因为它不评估帐户级别的组成员身份。

列级别权限

example：普通用户看到部分关键列是打码的，管理员是可以看到正常数据的。

%sql
create view if not exists myfirstcatalog.mytestDB.vw_col_mask_demo1
as
select date, 

case when is_account_group_member("group_data_admin") then delay else \'***\' end as delay, 

distance, origin, destination from myfirstcatalog.mytestDB.MyFirstExternalTable;

# 授权
grant select on table myfirstcatalog.mytestDB.vw_col_mask_demo1 to group_data_reader;

行级别权限

现在我们将扩展前面的例子。我们有几个特定于的组，例如，ABE_admin只能看到origin=‘ABE’的数据，类似地，ATL_admin组应该只能看到origin=‘TL’的数据。如果任何用户不属于任何组，他们将无法查看数据。group_data_admin组的用户将能够看到所有数据。

%sql
create view if not exists myfirstcatalog.mytestDB.vw_row_level_demo1
as
select date, 

case when is_account_group_member("group_data_admin") then delay else \'***\' end as delay, 

distance, origin, destination from myfirstcatalog.mytestDB.MyFirstExternalTable
where case
        when is_account_group_member("group_data_admin") then true
        when is_account_group_member("ABE_group") then origin = \'ABE\'
        when is_account_group_member("ATL_group") then origin = \'ATL\'
        else false
      end

创建ABE_group组，添加一个普通用户进去，并添加到workspace中。

%sql
grant select on table myfirstcatalog.mytestDB.vw_row_level_demo1 to ABE_group;

作者：DataStrategy

出处：https://www.cnblogs.com/xiongnanbin/

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