Databricks Terraform 提供者教程：AWS 篇 | Azure 篇 | 端到端教程-易源易彩

摘要

本文提供了关于如何使用Databricks与Terraform在AWS和Azure环境中进行部署及迁移的全面指南。无论是希望在AWS上构建数据平台的新手，还是寻求从现有环境迁移到Azure的高级用户，本教程都能提供实用的步骤和最佳实践。

关键词

Databricks, Terraform, AWS, Azure, 迁移

一、Databricks Terraform 提供者简介

1.1 什么是 Databricks Terraform 提供者

Databricks Terraform 提供者是一种集成工具，它允许用户利用 HashiCorp 的 Terraform 平台来自动化 Databricks 资源的配置和管理过程。通过这种方式，用户可以在 AWS 和 Azure 等云平台上实现基础设施即代码（Infrastructure as Code, IaC）的最佳实践，确保资源的一致性和可重复性。Databricks Terraform 提供者支持创建、更新和删除 Databricks 工作空间内的各种资源，包括工作流、笔记本、集群等，从而简化了整个生命周期的管理流程。

1.2 Databricks Terraform 提供者的优势

Databricks Terraform 提供者为用户带来了诸多优势，这些优势不仅体现在技术层面，也体现在团队协作和项目管理方面：

自动化部署：通过 Terraform 的声明式语法，可以轻松地定义和部署 Databricks 资源，极大地提高了部署效率和准确性。
版本控制：所有配置文件都可以存储在版本控制系统中，便于跟踪变更历史，同时支持回滚到之前的版本，增强了项目的可维护性。
一致性和可重复性：使用相同的配置文件可以在不同的环境中快速复制相同的基础设施，确保了一致性和可重复性。
跨团队协作：Terraform 提供者使得不同团队之间可以共享相同的基础设施配置，促进了团队间的协作和沟通。
成本优化：通过自动化管理资源，可以更有效地控制成本，避免不必要的资源浪费。
合规性和安全性：可以确保所有资源都符合预定义的安全标准和合规要求，降低了安全风险。
易于扩展和迁移：当需要迁移至其他云平台或扩展现有架构时，Databricks Terraform 提供者可以提供无缝的支持，减少了迁移过程中的复杂度。

二、Databricks Terraform 提供者在 AWS 上的应用

2.1 AWS 篇：安装和配置 Databricks Terraform 提供者

2.1.1 安装 Terraform

首先，确保你的系统中已安装了最新版本的 Terraform。可以通过访问 Terraform 官方网站下载适用于你的操作系统的版本。安装完成后，可以通过命令行运行 terraform --version 来验证安装是否成功。

2.1.2 配置 AWS 访问密钥

为了使 Terraform 能够与 AWS 交互，你需要设置 AWS 的访问密钥。这可以通过以下几种方式之一完成：

环境变量：设置 AWS_ACCESS_KEY_ID 和 AWS_SECRET_ACCESS_KEY 环境变量。
配置文件：在 ~/.aws/credentials 文件中添加你的 AWS 凭证信息。

示例配置文件内容如下：

[default]
aws_access_key_id = YOUR_ACCESS_KEY
aws_secret_access_key = YOUR_SECRET_KEY

2.1.3 安装 Databricks Terraform 提供者

接下来，需要安装 Databricks Terraform 提供者。可以通过 Terraform 的插件机制直接安装：

terraform init

此命令会自动下载并安装所需的提供者版本。确保你的 Terraform 配置文件中指定了正确的 Databricks 提供者版本。

2.1.4 配置 Databricks 提供者

在你的 Terraform 配置文件中，需要配置 Databricks 提供者。示例如下：

provider "databricks" {
  host           = "https://<your-databricks-host>.cloud.databricks.com"
  token          = "<your-databricks-token>"
}

替换 <your-databricks-host> 和 <your-databricks-token> 为你实际的 Databricks 主机名和 API 令牌。

2.1.5 初始化 AWS 和 Databricks 资源

最后一步是初始化 AWS 和 Databricks 资源。这通常涉及到创建 S3 存储桶、IAM 角色以及其他必要的 AWS 资源，以及在 Databricks 中创建工作空间、集群等。这些步骤可以通过 Terraform 配置文件来自动化完成。

2.2 AWS 篇：使用 Databricks Terraform 提供者管理资源

2.2.1 创建 Databricks 工作空间

使用 Databricks Terraform 提供者，你可以轻松地创建新的 Databricks 工作空间。示例配置如下：

resource "databricks_workspace" "example" {
  name        = "example-workspace"
  description = "An example Databricks workspace"
}

2.2.2 配置 Databricks 集群

通过 Terraform，可以定义和配置 Databricks 集群。下面是一个简单的示例：

resource "databricks_cluster" "example" {
  cluster_name            = "example-cluster"
  spark_version           = "7.3.x-scala2.12"
  node_type_id            = "Standard_DS3_v2"
  autoscale               = { min_workers = 2, max_workers = 5 }
  spark_conf              = {
    "spark.master" = "local[*, 4]"
  }
  enable_elastic_disk     = true
  custom_tags             = {
    Environment = "dev"
    Department  = "DataScience"
  }
}

2.2.3 自动化工作流和笔记本

Databricks Terraform 提供者还支持自动化部署工作流和笔记本。例如，可以创建一个包含多个任务的工作流：

resource "databricks_job" "example" {
  job_name = "example-job"

  tasks {
    task_key = "task1"
    notebook_task {
      notebook_path = "/Users/user@example.com/task1"
    }
  }

  tasks {
    task_key = "task2"
    depends_on = ["task1"]
    notebook_task {
      notebook_path = "/Users/user@example.com/task2"
    }
  }
}

通过这种方式，你可以利用 Terraform 的强大功能来管理整个 Databricks 环境，从基础设施到应用程序级别的所有组件。

三、Databricks Terraform 提供者在 Azure 上的应用

3.1 Azure 篇：安装和配置 Databricks Terraform 提供者

3.1.1 安装 Terraform

确保你的系统中已安装了最新版本的 Terraform。可以通过访问 Terraform 官方网站下载适用于你的操作系统的版本。安装完成后，可以通过命令行运行 terraform --version 来验证安装是否成功。

3.1.2 配置 Azure 认证

为了使 Terraform 能够与 Azure 交互，你需要设置 Azure 的认证信息。这可以通过以下几种方式之一完成：

环境变量：设置 ARM_CLIENT_ID, ARM_CLIENT_SECRET, 和 ARM_TENANT_ID 环境变量。
Azure CLI 登录：确保你已经在本地机器上安装了 Azure CLI，并且通过 az login 命令登录。

示例配置文件内容如下：

export ARM_CLIENT_ID=<your-client-id>
export ARM_CLIENT_SECRET=<your-client-secret>
export ARM_TENANT_ID=<your-tenant-id>

3.1.3 安装 Databricks Terraform 提供者

接下来，需要安装 Databricks Terraform 提供者。可以通过 Terraform 的插件机制直接安装：

terraform init

此命令会自动下载并安装所需的提供者版本。确保你的 Terraform 配置文件中指定了正确的 Databricks 提供者版本。

3.1.4 配置 Databricks 提供者

在你的 Terraform 配置文件中，需要配置 Databricks 提供者。示例如下：

provider "databricks" {
  host           = "https://<your-databricks-host>.cloud.databricks.com"
  token          = "<your-databricks-token>"
}

替换 <your-databricks-host> 和 <your-databricks-token> 为你实际的 Databricks 主机名和 API 令牌。

3.1.5 初始化 Azure 和 Databricks 资源

最后一步是初始化 Azure 和 Databricks 资源。这通常涉及到创建存储账户、角色分配以及其他必要的 Azure 资源，以及在 Databricks 中创建工作空间、集群等。这些步骤可以通过 Terraform 配置文件来自动化完成。

3.2 Azure 篇：使用 Databricks Terraform 提供者管理资源

3.2.1 创建 Databricks 工作空间

使用 Databricks Terraform 提供者，你可以轻松地创建新的 Databricks 工作空间。示例配置如下：

resource "databricks_workspace" "example" {
  name        = "example-workspace"
  description = "An example Databricks workspace in Azure"
}

3.2.2 配置 Databricks 集群

通过 Terraform，可以定义和配置 Databricks 集群。下面是一个简单的示例：

resource "databricks_cluster" "example" {
  cluster_name            = "example-cluster"
  spark_version           = "7.3.x-scala2.12"
  node_type_id            = "Standard_DS3_v2"
  autoscale               = { min_workers = 2, max_workers = 5 }
  spark_conf              = {
    "spark.master" = "local[*, 4]"
  }
  enable_elastic_disk     = true
  custom_tags             = {
    Environment = "dev"
    Department  = "DataScience"
  }
}

3.2.3 自动化工作流和笔记本

Databricks Terraform 提供者还支持自动化部署工作流和笔记本。例如，可以创建一个包含多个任务的工作流：

resource "databricks_job" "example" {
  job_name = "example-job"

  tasks {
    task_key = "task1"
    notebook_task {
      notebook_path = "/Users/user@example.com/task1"
    }
  }

  tasks {
    task_key = "task2"
    depends_on = ["task1"]
    notebook_task {
      notebook_path = "/Users/user@example.com/task2"
    }
  }
}

通过这种方式，你可以利用 Terraform 的强大功能来管理整个 Databricks 环境，从基础设施到应用程序级别的所有组件。无论是 AWS 还是 Azure，Databricks Terraform 提供者都能帮助你实现高效的自动化部署和管理。

四、迁移指南

4.1 从 AWS 迁移到 Azure

在企业级应用中，随着业务需求的变化和技术栈的演进，有时需要将现有的基础设施从一个云平台迁移到另一个云平台。从 AWS 迁移到 Azure 的场景并不罕见，特别是在企业希望通过 Azure 实现更好的集成、降低成本或者利用其特有的服务时。使用 Databricks Terraform 提供者可以帮助简化这一过程，确保迁移的平滑进行。

4.1.1 准备阶段

在开始迁移之前，有几个关键步骤需要完成：

评估当前 AWS 环境：详细了解当前 AWS 环境中的所有 Databricks 资源，包括工作空间、集群、工作流等。
规划 Azure 架构：根据 AWS 环境的特点，设计相应的 Azure 架构，确保新环境能够满足业务需求。
准备 Azure 资源：在 Azure 中创建必要的资源，如存储账户、虚拟网络等，为后续的迁移做好准备。
备份 AWS 数据：确保所有重要的数据和配置都进行了备份，以防迁移过程中出现意外情况。

4.1.2 使用 Terraform 进行迁移

一旦准备工作就绪，就可以开始使用 Terraform 进行迁移了：

编写 Terraform 配置文件：基于 AWS 环境的备份信息，编写用于创建 Azure 环境的 Terraform 配置文件。
测试配置文件：在正式迁移前，先在一个测试环境中应用配置文件，确保一切正常。
执行迁移：使用 terraform apply 命令执行迁移操作，将 AWS 环境中的资源迁移到 Azure。

4.1.3 后迁移阶段

迁移完成后，还需要进行一些收尾工作：

验证迁移结果：检查 Azure 环境中的资源是否与 AWS 环境完全一致，确保所有功能正常运行。
清理 AWS 资源：如果不再需要 AWS 环境中的资源，可以考虑将其删除，以节省成本。
监控和优化：持续监控 Azure 环境的性能，并根据需要进行优化调整。

4.2 从 Azure 迁移到 AWS

同样地，有时候企业可能会选择从 Azure 迁移到 AWS，这可能是出于对 AWS 更广泛的服务支持、更高的市场占有率等因素的考虑。使用 Databricks Terraform 提供者可以简化这一过程，确保迁移的高效进行。

4.2.1 准备阶段

在开始迁移之前，有几个关键步骤需要完成：

评估当前 Azure 环境：详细了解当前 Azure 环境中的所有 Databricks 资源，包括工作空间、集群、工作流等。
规划 AWS 架构：根据 Azure 环境的特点，设计相应的 AWS 架构，确保新环境能够满足业务需求。
准备 AWS 资源：在 AWS 中创建必要的资源，如 S3 存储桶、IAM 角色等，为后续的迁移做好准备。
备份 Azure 数据：确保所有重要的数据和配置都进行了备份，以防迁移过程中出现意外情况。

4.2.2 使用 Terraform 进行迁移

一旦准备工作就绪，就可以开始使用 Terraform 进行迁移了：

编写 Terraform 配置文件：基于 Azure 环境的备份信息，编写用于创建 AWS 环境的 Terraform 配置文件。
测试配置文件：在正式迁移前，先在一个测试环境中应用配置文件，确保一切正常。
执行迁移：使用 terraform apply 命令执行迁移操作，将 Azure 环境中的资源迁移到 AWS。

4.2.3 后迁移阶段

迁移完成后，还需要进行一些收尾工作：

验证迁移结果：检查 AWS 环境中的资源是否与 Azure 环境完全一致，确保所有功能正常运行。
清理 Azure 资源：如果不再需要 Azure 环境中的资源，可以考虑将其删除，以节省成本。
监控和优化：持续监控 AWS 环境的性能，并根据需要进行优化调整。

五、总结

本文详细介绍了如何使用 Databricks Terraform 提供者在 AWS 和 Azure 两大云平台上进行资源的部署与管理。通过具体的步骤指导，读者可以了解到如何安装和配置 Terraform 及其 Databricks 提供者，进而实现自动化的工作空间创建、集群配置、工作流和笔记本的部署。此外，文章还特别关注了从 AWS 到 Azure 或从 Azure 到 AWS 的迁移过程，提供了详细的迁移指南，帮助读者顺利完成跨云平台的迁移任务。无论是在 AWS 还是 Azure 上，Databricks Terraform 提供者都能够显著提升工作效率，确保资源的一致性和可重复性，同时降低运维成本，为企业带来显著的技术优势。