Databricksクイックスタートガイドのコンテンツです。
Databricksの管理者がどのような画面にアクセスして、どのような作業を行うのかがまとまっていないことに気づいたのでこちらでまとめます。
注意
こちらの内容はDatabricks on AWSに関するものとなっています。Azure Databricksの場合は一部手順が異なります。Azure Databricksの手順は追って準備します。
Databricks管理者とは
まず初めに、Databricks管理者はDatabricksアカウントとDatabricksワークスペースを管理することになります。1つのDatabricksアカウントの中に複数のDatabricksワークスペースが作成されます。アカウント全体を管理できるユーザーをアカウントオーナー、ワークスペースを管理できるユーザーはワークスペース管理者と呼びます。
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Databricksアカウント: DatabricksにサインアップすることでDatabricksアカウントが作成されます。すなわち、契約に対応する形で1つのDatabricksアカウントが作成されます。サインアップの際に使用したメールアドレスがDatabricksアカウント全体を管理するアカウントオーナーとなります。
- アカウントオーナーはDatabricksにおいて最も強い権限を持つユーザーとなります。アカウントオーナーは、別のユーザーをアカウントオーナーと同等の権限を持つアカウント管理者(account administrator)に指名することができます。
- アカウントの管理にはアカウントコンソール(Account Console)という管理画面を使用します。
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Databricksワークスペース: アカウントオーナー(あるいはアカウント管理者)は、Databricksアカウントの中にDatabricksワークスペースを作成することができます。
- Databricksワークスペース上で、ユーザーがクラスターやノートブックを作成し実行することができます。目的(テスト、本格運用など)に応じて複数のワークスペースを作成することができます。
- ワークスペースの管理には管理コンソール(Admin Console)という管理画面を使用します。
Databricks管理者の主な作業
アカウントオーナーの主な作業
重要!
アカウントオーナーはアカウント内のワークスペースを削除できるなど非常に強力な権限を持っています。アカウントオーナーの認証情報は厳密に管理してください。
アカウントコンソールにアクセスするには、 https://accounts.cloud.databricks.com/ にアクセスするか、Databricksワークスペースにログインし、サイドメニュー下部から設定 > アカウントを管理を選択します。
注意
画面が日本語になっていない場合は、こちらを参考にしてください。
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Databricksワークスペースの作成、削除
アカウントコンソールを用いたDatabricks on AWSのアカウントのセットアップ、ワークスペースのデプロイで説明しているように、アカウントコンソールを用いて新規にDatabricksワークスペースを作成したり削除します。
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コストのモニタリング
Databricksアカウント内のワークスペースでどの程度DBU(Databricks Units)を消費しているのかを確認することができます。
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その他アカウント全体に関する設定
Unity CatalogなどDatabricksアカウント全体に影響する機能の設定などを行います。
ワークスペース管理者の主な作業
重要!
ワークスペース管理者はワークスペース上のアセットに対するフルコントロール(参照、操作)を有しているユーザーとなります。誰をワークスペース管理者に指名するのかは注意深く検討してください。
ワークスペース管理者はワークスペース上の資産(ユーザー、ノートブック、データ、クラスターなど)に対する完全な権限を有しています。
ワークスペース管理者はDatabricksワークスペースの左のサイドメニュー下部にある設定 > 管理コンソールを選択します。
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ユーザー・グループの追加、削除
Databricksにおけるユーザー管理にあるように、ワークスペースを利用するユーザーの追加・削除、ユーザーをグルーピングできるグループの管理を行います。
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ワークスペースの機能の有効化・無効化
DBFSブラウザーの有効化、データダウンロードの無効化などワークスペースの機能のオンオフを行います。
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アクセス権の設定
ノートブック、フォルダーなどに対するアクセス権を設定します。
運用ルールに基づいてクラスターにアクセス権を設定することもできます。
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クラスターポリシーの設定
ユーザーが野放図にクラスターを作成することでコストの増加を防ぐためにクラスターポリシーを作成し、ユーザーに適用します。クラスターポリシーの詳細はDatabricksクラスターポリシーの管理をご覧ください。