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Importante
O suporte ao Terraform para o Lakebase está em Beta.
Esta página mostra uma configuração completa do Terraform para um projeto Lakebase pronto para produção com as funcionalidades mais usadas:
- Ramo de produção protegido
- Endpoint de leitura-escrita de alta disponibilidade (HA) com secundários legíveis
- Nome principal de serviço com privilégios na
DATABRICKS_SUPERUSERbase de dados - Base de dados Postgres, propriedade da aplicação
- Base de dados Postgres registada no Catálogo Unity para consultas da Federação Lakehouse a partir do Databricks, SQL e notebooks
- Tabela sincronizada em transmissão contínua do Unity Catalog
- Aplicação Databricks ligada ao projeto Lakebase
Para uma introdução passo a passo ao Terraform com Lakebase, consulte Comece com Terraform para Lakebase.
Pré-requisitos
Antes de começar, você deve ter o seguinte:
- Terraform instalado (versão 1.0 ou superior). Consulte Instalar o Terraform.
- Um principal de serviço configurado para autenticação OAuth máquina a máquina (M2M) com a permissão
CAN_MANAGEno projeto Lakebase. Consulte Autorizar o acesso do principal de serviço ao Azure Databricks com OAuth e Gerenciar permissões de projeto. - Uma tabela Delta do Unity Catalog com o Change Data Feed (CDF) ativado para ser utilizada como fonte de sincronização.
Configuração completa
Quando cria um projeto, o Azure Databricks cria automaticamente um ramo production, um ponto final primary de leitura e escrita, uma função de proprietário do Postgres associada à sua identidade e uma base de dados databricks_postgres. Para configurar estes recursos implícitamente criados, declare-os no Terraform com replace_existing = true. Para mais detalhes, veja databricks_postgres_branch, databricks_postgres_endpoint, databricks_postgres_role, e databricks_postgres_database.
Advertência
Esta configuração define is_protected = true no ramo production e inclui uma variável unprotect_for_destroy integrada na especificação do ramo. O Terraform não pode eliminar um projeto que contenha ramos protegidos, e o production ramo não pode ser eliminado diretamente porque o seu ciclo de vida é controlado pelo projeto. Para destruir recursos de forma limpa, use uma destruição em dois passos:
# Step 1: unprotect the branch
terraform apply -var="unprotect_for_destroy=true"
# Step 2: destroy all resources
terraform destroy -var="unprotect_for_destroy=true"
Após a execução terraform destroy, o projeto é apagado de forma suave e mantido durante 7 dias antes de ser eliminado permanentemente. Para o eliminar permanentemente de imediato, defina purge_on_delete = true no recurso databricks_postgres_project antes de executar destroy.
variable "admin_sp_app_id" {
description = "Application ID of the service principal to grant admin access"
type = string
}
variable "unprotect_for_destroy" {
description = "Set to true before destroy to unprotect the production branch"
type = bool
default = false
}
# Project — top-level container for branches, endpoints, databases, and roles.
resource "databricks_postgres_project" "this" {
project_id = "my-lakebase-project"
# purge_on_delete = true # Uncomment to permanently delete on destroy (default: soft delete, 7-day retention).
spec = {
pg_version = 17
display_name = "My Lakebase Project"
default_endpoint_settings = {
autoscaling_limit_min_cu = 0.5
autoscaling_limit_max_cu = 4.0
suspend_timeout_duration = "300s"
}
}
}
# Configure the implicitly created production branch as protected.
resource "databricks_postgres_branch" "production" {
branch_id = "production"
parent = databricks_postgres_project.this.name
spec = {
no_expiry = true
is_protected = var.unprotect_for_destroy ? false : true
}
replace_existing = true
}
# Configure the implicitly created primary endpoint with HA.
# HA requires no_suspension = true. group.min = 2 adds a standby for automatic failover.
resource "databricks_postgres_endpoint" "primary" {
endpoint_id = "primary"
parent = databricks_postgres_branch.production.name
spec = {
endpoint_type = "ENDPOINT_TYPE_READ_WRITE"
autoscaling_limit_min_cu = 0.5
autoscaling_limit_max_cu = 4.0
no_suspension = true
group = {
min = 2
max = 2
enable_readable_secondaries = true
}
}
replace_existing = true
}
# Grant workspace-level CAN_MANAGE on the project to the service principal.
# Use status.project_id (bare ID) not .name (full resource path) — the permissions
# API rejects the full path with a "resource type not found" error.
resource "databricks_permissions" "project" {
database_project_name = databricks_postgres_project.this.status.project_id
access_control {
service_principal_name = var.admin_sp_app_id
permission_level = "CAN_MANAGE"
}
}
# Create a Postgres role backed by the service principal with full database privileges.
# depends_on serializes creation — Lakebase processes one branch operation at a time.
resource "databricks_postgres_role" "admin_sp" {
role_id = "admin-sp"
parent = databricks_postgres_branch.production.name
spec = {
identity_type = "SERVICE_PRINCIPAL"
postgres_role = var.admin_sp_app_id
auth_method = "LAKEBASE_OAUTH_V1"
membership_roles = ["DATABRICKS_SUPERUSER"]
attributes = {
createdb = true
createrole = true
bypassrls = true
}
}
depends_on = [databricks_postgres_endpoint.primary]
}
# Create a Postgres database owned by the admin SP role.
resource "databricks_postgres_database" "app" {
database_id = "app"
parent = databricks_postgres_branch.production.name
spec = {
postgres_database = "app"
role = databricks_postgres_role.admin_sp.name
}
}
# Register the Postgres database in Unity Catalog. This makes the database queryable
# from Databricks SQL and notebooks through Lakehouse Federation, and serves as the
# parent namespace for synced tables that live inside the Lakebase Catalog.
# create_database_if_missing is set explicitly because the database is managed by
# the databricks_postgres_database resource above.
resource "databricks_postgres_catalog" "app_catalog" {
catalog_id = "app_catalog"
spec = {
postgres_database = databricks_postgres_database.app.status.postgres_database
branch = databricks_postgres_branch.production.name
create_database_if_missing = false
}
}
# Sync a Unity Catalog Delta table into the Lakebase database continuously.
# Prefixing synced_table_id with the Lakebase Catalog name places the synced table
# inside the catalog so it's discoverable alongside the rest of the catalog's contents.
# postgres_database references the catalog's status, which implicitly orders this
# resource after the catalog without an explicit depends_on.
resource "databricks_postgres_synced_table" "orders" {
synced_table_id = "app_catalog.default.orders_synced"
spec = {
branch = databricks_postgres_branch.production.name
postgres_database = databricks_postgres_catalog.app_catalog.status.postgres_database
source_table_full_name = "my_catalog.default.orders"
primary_key_columns = ["order_id"]
scheduling_policy = "CONTINUOUS"
create_database_objects_if_missing = true
new_pipeline_spec = {
storage_catalog = "my_catalog"
storage_schema = "default"
}
}
}
# Databricks App connected to the Lakebase project.
# database must be the full resource name (databricks_postgres_database.app.name),
# not the Postgres database name. permission must be "CAN_CONNECT_AND_CREATE".
resource "databricks_app" "this" {
name = "my-lakebase-app"
description = "App backed by Lakebase autoscaling project"
depends_on = [databricks_postgres_database.app]
resources = [{
name = "lakebase-db"
postgres = {
branch = databricks_postgres_branch.production.name
database = databricks_postgres_database.app.name
permission = "CAN_CONNECT_AND_CREATE"
}
}]
}
Observação
Esta configuração cria uma função separada (admin_sp) e uma base de dados (app) em vez de gerir a função implícita de proprietário e a base de dados databricks_postgres. Para que esses recursos implícitos passem a ser geridos pelo Terraform, declare-os com replace_existing = true utilizando os respetivos IDs existentes. O ID da base de dados é sempre databricks-postgres. O ID da função é derivado da identidade que criou a ramificação: a parte do endereço de e-mail antes de @ (convertida em minúsculas, com os caracteres não alfanuméricos substituídos por hífenes) para um utilizador, ou sp-<application-id> para uma entidade de serviço. Se não tiveres a certeza do valor exato, lê-o na aplicação Lakebase ou na API Postgres em vez de o derivar manualmente.
spec.membership_roles Sobrescreve as inscrições da função em cada candidatura em vez de se fundir com elas. Mantenha DATABRICKS_SUPERUSER na lista; deixá-la de fora remove todas as associações da função.
resource "databricks_postgres_role" "owner" {
role_id = "jane-doe" # normalized login of the creating identity
parent = databricks_postgres_branch.production.name
spec = {
postgres_role = "jane.doe@databricks.com" # the raw login
membership_roles = ["DATABRICKS_SUPERUSER"]
attributes = {
createdb = true
createrole = true
bypassrls = true
}
}
replace_existing = true
}
resource "databricks_postgres_database" "databricks_postgres" {
database_id = "databricks-postgres"
parent = databricks_postgres_branch.production.name
spec = {
postgres_database = "databricks_postgres"
# spec.role is omitted, so the database keeps its existing owner.
}
replace_existing = true
}
Recursos adicionais
- Alta disponibilidade abrange os padrões de alta disponibilidade e quando os usar em produção.
- As tabelas de sincronização abrangem opções de agendamento e gestão de pipelines.
- As permissões de gestão de projetos abrangem controlos de acesso ao nível do espaço de trabalho e da base de dados.
- O Databricks Apps com Lakebase mostra como ligar Apps a projetos de autoescalabilidade.
- O Terraform Registry fornece a referência completa de recursos.