다음을 통해 공유

수집을 위한 데이터 액세스 구성

  • 아티클

이 문서에서는 Azure Databricks 사용자가 ADLS Gen2의 데이터를 Azure Databricks의 테이블로 로드할 수 있도록 관리자 사용자가 ADLS Gen2(Azure Data Lake Storage Gen2)의 컨테이너에 있는 데이터에 대한 액세스를 구성하는 방법을 설명합니다.

이 문서에서는 원본 데이터에 대한 보안 액세스를 구성하는 다음과 같은 방법을 설명합니다.

  • (권장) Unity 카탈로그 볼륨을 만듭니다.

  • 스토리지 자격 증명을 사용하여 Unity 카탈로그 외부 위치를 만듭니다.

  • 서비스 주체를 사용하는 컴퓨팅 리소스를 시작합니다.

  • 임시 자격 증명(Blob SAS 토큰)을 생성합니다.

시작하기 전에

ADLS Gen2의 데이터에 대한 액세스를 구성하기 전에 다음이 있는지 확인합니다.

  • Azure Storage 계정의 컨테이너에 있는 데이터입니다. 컨테이너를 만들려면 Azure Storage 설명서에서 컨테이너 만들기를 참조하세요.

  • Unity 카탈로그 볼륨(권장)을 사용하여 데이터에 액세스하려면 볼륨에 READ VOLUME 대한 권한입니다. 자세한 내용은 Unity 카탈로그 볼륨이란? 및 Unity 카탈로그 권한 및 보안 개체를 참조하세요.

  • Unity 카탈로그 외부 위치를 사용하여 데이터에 액세스하려면 외부 위치에 READ FILES 대한 권한입니다. 자세한 내용은 클라우드 스토리지를 Azure Databricks에 연결하기 위한 외부 위치 생성 방법을 참조하세요.

  • 서비스 주체와 함께 컴퓨팅 리소스를 사용하여 데이터에 액세스하려면 Azure Databricks 작업 영역 관리자 권한을 부여합니다.

  • 임시 자격 증명을 사용하여 데이터에 액세스하려면 다음을 수행합니다.

    • Azure Databricks 작업 영역 관리자 권한.
    • Azure 계정에서 Blob SAS 토큰을 만들 수 있는 권한입니다. 이렇게 하면 임시 자격 증명을 생성할 수 있습니다.

  • Databricks SQL 웨어하우스. SQL 웨어하우스를 만들려면 SQL 웨어하우스 만들기를 참조하세요.

  • Databricks SQL 사용자 인터페이스에 익숙합니다.

클라우드 스토리지에 대한 액세스 구성

다음 방법 중 하나를 사용하여 ADLS Gen2에 대한 액세스를 구성합니다.

  • (권장) Unity 카탈로그 볼륨을 만듭니다. 자세한 내용은 Unity 카탈로그 볼륨이란?을 참조하세요.

  • 스토리지 자격 증명을 사용하여 Unity 카탈로그 외부 위치를 구성합니다. 외부 위치에 대한 자세한 내용은 클라우드 스토리지를 Azure Databricks에 연결하는 외부 위치 만들기를 참조하세요.

  • 서비스 주체를 사용하도록 컴퓨팅 리소스를 구성합니다. 자세한 내용은 서비스 주체 구성을 참조하세요.

  • 다른 Azure Databricks 사용자와 공유할 임시 자격 증명(Blob SAS 토큰)을 생성합니다. 자세한 내용은 수집을 위한 임시 자격 증명 생성을 참조 하세요.

정리

더 이상 유지하지 않으려면 클라우드 계정 및 Azure Databricks에서 연결된 리소스를 정리할 수 있습니다.

ADLS Gen2 스토리지 계정 삭제

  1. 일반적으로 https://portal.azure.com에서 Azure 계정을 사용하여 Azure Portal을 엽니다.
  2. 스토리지 계정을 찾아 엽니다.
  3. 삭제를 클릭합니다.
  4. 스토리지 계정의 이름을 입력한 다음 삭제를 클릭합니다.

SQL 웨어하우스 중지

다른 작업에 SQL 웨어하우스를 사용하지 않는 경우 추가 비용을 방지하기 위해 SQL 웨어하우스를 중지해야 합니다.

  1. SQL 가상 사용자의 사이드바에서 SQL Warehouses를 클릭합니다.
  2. SQL 웨어하우스의 이름 옆에 있는 중지를 클릭합니다.
  3. 메시지가 표시되면 중지를 다시 클릭합니다.

다음 단계

이 문서의 단계를 완료한 후 사용자는 명령을 실행 COPY INTO 하여 ADLS Gen2 컨테이너의 데이터를 Azure Databricks 작업 영역으로 로드할 수 있습니다.