OAuth を使用して Azure Databricks へのユーザーアクセスを承認する

2025-08-28

この記事では、Azure Databricks CLI または Azure Databricks REST API を使用するときに、Azure Databricks リソースへのユーザーアクセスを承認する方法について説明します。

Azure Databricks では、UI の外部でユーザーの承認と認証に推奨されるプロトコルとして OAuth 2.0 が使用されます。統合クライアント認証により、トークンの生成と更新が自動化されます。ユーザーがサインインして同意を付与すると、OAuth は CLI、SDK、またはユーザーの代わりに使用するその他のツールのアクセストークンを発行します。各アクセストークンは 1 時間有効です。その後、新しいトークンが自動的に要求されます。

この記事では、承認とは OAuth を使用して Azure Databricks リソースへのアクセスを許可することを指し、認証はアクセストークンを使用した資格情報の検証を指します。

詳細については、「 Azure Databricks リソースへのアクセスの承認」を参照してください。

Azure Databricks リソースへのアクセスを承認する方法

Azure Databricks では、OAuth を使用してユーザーアカウントを承認する 2 つの方法がサポートされています。

自動 (推奨): Azure Databricks Terraform SDK など、サポートされているツールと SDK を使用している場合は、統合クライアント認証を使用します。この方法では、トークンの生成と更新が自動的に処理されます。
手動： コード検証ツールとチャレンジを生成し、OAuth トークンと交換します。ツールで統合クライアント認証がサポートされていない場合は、この方法を使用します。詳細については、「 OAuth U2M アクセストークンを手動で生成する」を参照してください。

統合クライアント認証による自動承認

注

承認を構成する前に、実行する予定のワークスペース操作の種類の ACL アクセス許可を確認し、アカウントに必要なアクセスレベルがあることを確認します。詳細については、アクセス制御リストを参照してください。

統合クライアント認証をサポートする Azure Databricks SDK とツールで OAuth 承認を実行するには、コード内に以下を統合します。

環境

ツールまたは SDK で特定の Azure Databricks 認証の種類に環境変数を使用するには、 Azure Databricks リソースまたはツールまたは SDK のドキュメントへのアクセスの承認を参照してください。統合認証の環境変数とフィールド、およびクライアント統合認証の既定の方法も参照してください。

アカウントレベルの操作の場合、次の環境変数を設定します。

DATABRICKS_HOST は、Azure Databricks アカウントコンソール URL (https://accounts.azuredatabricks.net) の値に設定されます。
DATABRICKS_ACCOUNT_ID

ワークスペースレベルの操作の場合は、次の環境変数を設定します。

Azure Databricks のDATABRICKS_HOSTをに設定します (例: https://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net)。

プロファイル

ファイルで次のフィールドを使用して、Azure Databricks .databrickscfgを作成または特定します。プロファイルを作成する場合は、プレースホルダーを適切な値に置き換えます。ツールまたは SDK でプロファイルを使用するには、 Azure Databricks リソースへのアクセスの承認、またはツールまたは SDK のドキュメントを参照してください。統合認証の環境変数とフィールド、およびクライアント統合認証の既定の方法も参照してください。

アカウントレベルの操作の場合、.databrickscfg ファイルで次の値を設定します。この場合、Azure Databricks アカウントコンソールの URL は https://accounts.azuredatabricks.net です。

[<some-unique-configuration-profile-name>]
host       = <account-console-url>
account_id = <account-id>

ワークスペースレベルの操作の場合は、.databrickscfg ファイルに次の値を設定します。この場合、ホストは Azure Databricks のワークスペースごとの URL です (例: https://adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net)。

[<some-unique-configuration-profile-name>]
host = <workspace-url>

CLI

Azure Databricks CLI の場合は、次のオプションを使用して databricks auth login コマンドを実行します。

アカウントレベルの操作の場合は、--host https://accounts.cloud.databricks.com --account-id <account-id>。
ワークスペースレベルの操作の場合は、--host <workspace-url>。

次に、Web ブラウザーの指示に従って、Azure Databricks アカウントまたはワークスペースにログインします。

詳細については、Databricks CLI を使用した OAuth 承認のを参照してください。

VS Code

Visual Studio Code 用の Databricks 拡張機能の場合は、「 Visual Studio Code の Databricks 拡張機能の承認を設定する」の手順に従います。

接続する

Databricks Runtime 13.1 以降、および Databricks Runtime 13.3 LTS 以降の Scala では、Databricks Connect for Python で OAuth U2M 認証がサポートされています。

Databricks Connect の場合は、次のいずれかを実行できます。

構成プロファイルを使用します。[.databrickscfg] タブの説明に従って、ファイルでワークスペースレベルの値を設定します。また、cluster_idをワークスペースインスタンスの URL に設定します。
環境変数を使用します。 [ 環境 ] タブに表示されるのと同じ値を設定します。また、 DATABRICKS_CLUSTER_ID をワークスペースインスタンスの URL に設定します。

.databrickscfgの値は環境変数よりも優先されます。

これらの設定で Databricks Connect を初期化するには、「 Databricks Connect のコンピューティング構成」を参照してください。

テラフォーム

Terraform 構成を適用する前に、構成でワークスペース操作とアカウント操作のどちらを使用するかに応じて、databricks auth login タブでコマンドのいずれかを実行する必要があります。これらのコマンドは、ユーザーのホームフォルダー .databricks/token-cache.json に必要な OAuth トークンを生成してキャッシュします。

アカウントレベルの操作

既定の認証の場合:

provider "databricks" {
  alias = "account"
}

直接構成の場合:

provider "databricks" {
  alias      = "account"
  host       = <retrieve-account-console-url>
  account_id = <retrieve-account-id>
}

独自の実装で retrieve- プレースホルダーを置き換え、コンソールまたは HashiCorp Vaultなどの他の構成ストアから値を取得します。コンテナープロバイダーも参照してください。この例では、 account_id を Azure Databricks アカウントコンソールの URL に設定できます。

ワークスペースレベルの操作

既定の認証の場合:

  provider "databricks" {
  alias = "workspace"
}

直接構成の場合:

provider "databricks" {
  alias = "workspace"
  host  = <retrieve-workspace-url>
}

Python

コードを実行する前に、ワークスペースまたはアカウントの操作オプションを使用して、databricks auth login タブでコマンドを実行する必要があります。これらのコマンドは、ユーザーのホームフォルダー .databricks/token-cache.json に必要な OAuth トークンを生成してキャッシュします。

アカウントレベルの操作

既定の認証の場合:

from databricks.sdk import AccountClient

a = AccountClient()
# ...

直接構成の場合:

from databricks.sdk import AccountClient

a = AccountClient(
  host       = retrieveAccountConsoleUrl(),
  account_id = retrieveAccountId()
)
# ...

retrieve プレースホルダーを独自の実装に置き換えて、コンソールまたは Azure KeyVault などの他の構成ストアから値を取得します。

ワークスペースレベルの操作

既定の認証の場合:

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()
# ...

直接構成の場合:

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient(host = retrieveWorkspaceUrl())
# ...

Python を使用し、Databricks クライアント統合認証を実装する Azure Databricks ツールと SDK を使用した認証の詳細については、次を参照してください。

Python 用に Databricks Connect クライアントを設定する
Visual Studio Code の Databricks 拡張機能の承認を設定する
Azure Databricks アカウントまたはワークスペースで Databricks SDK for Python を認証する

Java

アカウントレベルの操作

既定の認証の場合:

import com.databricks.sdk.AccountClient;
// ...
AccountClient a = new AccountClient();
// ...

直接構成の場合:

import com.databricks.sdk.AccountClient;
import com.databricks.sdk.core.DatabricksConfig;
// ...
DatabricksConfig cfg = new DatabricksConfig()
  .setHost(retrieveAccountConsoleUrl())
  .setAccountId(retrieveAccountId());
AccountClient a = new AccountClient(cfg);
// ...

retrieve プレースホルダーを独自の実装に置き換えて、コンソールまたは Azure KeyVault などの他の構成ストアから値を取得します。

ワークスペースレベルの操作

既定の認証の場合:

import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;
// ...
WorkspaceClient w = new WorkspaceClient();
// ...

直接構成の場合:

import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;
import com.databricks.sdk.core.DatabricksConfig;
// ...
DatabricksConfig cfg = new DatabricksConfig()
  .setHost(retrieveWorkspaceUrl())
WorkspaceClient w = new WorkspaceClient(cfg);
// ...

Java を使用し、 Databricks クライアント統合認証を実装する Azure Databricks ツールと SDK を使用した承認と認証の詳細については、次を参照してください。

Scala 用の Databricks Connect クライアントを設定する (認証に Azure Databricks SDK for Java を使用)
Azure Databricks アカウントまたはワークスペースで Databricks SDK for Java を認証する

Go

アカウントレベルの操作

既定の認証の場合:

import (
  "github.com/databricks/databricks-sdk-go"
)
// ...
a := databricks.Must(databricks.NewAccountClient())
// ...

直接構成の場合:

import (
  "github.com/databricks/databricks-sdk-go"
)
// ...
a := databricks.Must(databricks.NewAccountClient(&databricks.Config{
  Host:      retrieveAccountConsoleUrl(),
  AccountId: retrieveAccountId(),
}))
// ...

retrieve プレースホルダーを独自の実装に置き換えて、コンソールまたは Azure KeyVault などの他の構成ストアから値を取得します。

ワークスペースレベルの操作

既定の認証の場合:

import (
  "github.com/databricks/databricks-sdk-go"
)
// ...
w := databricks.Must(databricks.NewWorkspaceClient())
// ...

直接構成の場合:

import (
  "github.com/databricks/databricks-sdk-go"
)
// ...
w := databricks.Must(databricks.NewWorkspaceClient(&databricks.Config{
  Host: retrieveWorkspaceUrl(),
}))
// ...

Go を使用し、Databricks クライアント統合認証を実装する Databricks ツールおよび SDK を使用した認証の詳細については、「Azure Databricks アカウントまたはワークスペースで Databricks SDK for Go を認証する」を参照してください。

OAuth U2M アクセストークンを手動で生成する

このセクションは、 Databricks 統合クライアント認証標準をサポートしていないサードパーティ製のツールまたはサービスを使用するユーザーを対象としています。 OAuth U2M 認証に Azure Databricks OAuth トークンを手動で生成、更新、または使用する必要がある場合は、このセクションの手順に従います。

手順 1: コード検証ツールとチャレンジを生成する

OAuth U2M アクセストークンを手動で生成するには、 まず、コード検証ツール と一致する コードチャレンジを作成します。手順 2 のチャレンジを使用して承認コードを取得し、手順 3 の検証ツールを使用して、そのコードをアクセストークンと交換します。

注

OAuth PKCE 標準に従います。

コード検証ツールは、文字 A–Z、 a–z、 0–9、 -._~を使用する暗号ランダム文字列 (43 ~ 128 文字) です。
コードチャレンジは、検証ツールの Base64 URL エンコード SHA256 ハッシュです。

詳細については、「承認要求」をご覧ください。

次の Python スクリプトでは、検証ツールとチャレンジが生成されます。これらは複数回使用できますが、Azure Databricks では、アクセストークンを手動で生成するたびに新しいペアを生成することをお勧めします。

import hashlib, base64, secrets, string

# Allowed characters for the code verifier, per PKCE spec
allowed_chars = string.ascii_letters + string.digits + "-._~"

# Generate a secure code verifier (43–128 characters)
code_verifier = ''.join(secrets.choice(allowed_chars) for _ in range(64))

# Create the SHA256 hash of the code verifier
sha256_hash = hashlib.sha256(code_verifier.encode()).digest()

# Base64-url-encode the hash and strip any trailing '=' padding
code_challenge = base64.urlsafe_b64encode(sha256_hash).decode().rstrip("=")

# Output values
print(f"code_verifier:  {code_verifier}")
print(f"code_challenge: {code_challenge}")

手順 2: 承認コードを生成する

Azure Databricks OAuth アクセストークンを取得するには、まず OAuth 承認コードを生成する必要があります。このコードは、使用直後に期限切れになります。コードは、アカウントレベルまたはワークスペースレベルで生成できます。

アカウントレベル: ユーザーがアクセスできるすべてのワークスペースで、アカウントレベルとワークスペースレベルの REST API の両方を呼び出すために使用します。
ワークスペースレベル: 1 つのワークスペース内で REST API を呼び出すために使用します。

注

これらの例では、クライアント ID として databricks-cli を使用します。 CLI や SDK などの組み込みの Azure Databricks ツールを使用していない場合は、カスタム OAuth アプリケーションを有効にして、要求でその client_id を使用する必要があります。「パートナー OAuth アプリケーションを有効または無効にする」を参照してください。

アカウントレベルの承認コードを生成する

アカウント ID を特定します。
ブラウザーで、次の代替の URL に移動します。
- <account-id>: Azure Databricks アカウント ID
- <redirect-url>: ローカルリダイレクト URI (たとえば、 http://localhost:8020)
- <state>: 応答を検証するプレーンテキスト文字列
- <code-challenge>: 手順 1 のコードチャレンジ
```
https://accounts.azuredatabricks.net/oidc/accounts/<account-id>/v1/authorize
?client_id=databricks-cli
&redirect_uri=<redirect-url>
&response_type=code
&state=<state>
&code_challenge=<code-challenge>
&code_challenge_method=S256
&scope=all-apis+offline_access
```
Azure Databricks アカウントへのアクセスを求められたらログインします。
ブラウザーのアドレスバーから認証コードをコピーします。これは、 code= した後、リダイレクト URL に & する前の値です。
```
http://localhost:8020/?code=dcod...7fe6&state=<state>
```
state値が最初に指定したものと一致することを確認します。そうでない場合は、コードを破棄します。
引き続きアカウントレベルのアクセストークンを生成します。

ワークスペースレベルの承認コードを生成する

ブラウザーで、次の代替の URL に移動します。
- <databricks-instance>: Azure Databricks <databricks-instance>を持つ (例:adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net
- <redirect-url>: ローカルリダイレクト (例: http://localhost:8020)
- <state>: 応答検証のプレーンテキスト値
- <code-challenge>: 手順 1 のチャレンジ文字列
```
https://<databricks-instance>/oidc/v1/authorize
?client_id=databricks-cli
&redirect_uri=<redirect-url>
&response_type=code
&state=<state>
&code_challenge=<code-challenge>
&code_challenge_method=S256
&scope=all-apis+offline_access
```
Azure Databricks アカウントへのアクセスを求められたらログインします。
ブラウザーのアドレスバーから認証コードをコピーします。これは、 code= した後、リダイレクト URL に & する前の値です。
```
http://localhost:8020/?code=dcod...7fe6&state=<state>
```
state値が最初に指定したものと一致することを確認します。そうでない場合は、コードを破棄します。
ワークスペースレベルのアクセストークンの生成に進みます。

手順 3: アクセストークンの承認コードを交換する

Azure Databricks OAuth アクセストークンの承認コードを交換するには、適切なレベルを選択します。

アカウントレベル: ユーザーがアクセスできるすべてのワークスペースで、アカウントレベルとワークスペースレベルの REST API の両方を呼び出すために使用します。
ワークスペースレベル: 1 つのワークスペース内で REST API を呼び出すために使用します。

アカウントレベルのアクセストークンを生成する

curlを使用して、アカウントレベルの承認コードを OAuth アクセストークンと交換します。

要求で次のコードを置き換えます。
- <account-id>: Azure Databricks アカウント ID
- <redirect-url>: 前の手順のリダイレクト URL
- <code-verifier>: 前に生成した検証ツール
- <authorization-code>: 前の手順の承認コード
```
curl --request POST \
https://accounts.azuredatabricks.net/oidc/accounts/<account-id>/v1/token \
--data "client_id=databricks-cli" \
--data "grant_type=authorization_code" \
--data "scope=all-apis offline_access" \
--data "redirect_uri=<redirect-url>" \
--data "code_verifier=<code-verifier>" \
--data "code=<authorization-code>"
```

応答から access_token の値をコピーします。例えば次が挙げられます。

{
  "access_token": "eyJr...Dkag",
  "refresh_token": "doau...f26e",
  "scope": "all-apis offline_access",
  "token_type": "Bearer",
  "expires_in": 3600
}

トークンは 1 時間有効です。

手順 4: Azure Databricks REST API の呼び出しに進みます。

ワークスペースレベルのアクセストークンを生成する

curlを使用して、ワークスペースレベルの承認コードを OAuth アクセストークンと交換します。

要求で次のコードを置き換えます。
- <databricks-instance>: Azure Databricks <databricks-instance>を持つ (例:adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net
- <redirect-url>: 前の手順のリダイレクト URL
- <code-verifier>: 前に生成した検証ツール
- <authorization-code>: ワークスペースレベルの承認コード
```
curl --request POST \
https://<databricks-instance>/oidc/v1/token \
--data "client_id=databricks-cli" \
--data "grant_type=authorization_code" \
--data "scope=all-apis offline_access" \
--data "redirect_uri=<redirect-url>" \
--data "code_verifier=<code-verifier>" \
--data "code=<authorization-code>"
```

応答から access_token の値をコピーします。例えば次が挙げられます。

{
  "access_token": "eyJr...Dkag",
  "refresh_token": "doau...f26e",
  "scope": "all-apis offline_access",
  "token_type": "Bearer",
  "expires_in": 3600
}

トークンは 1 時間有効です。

手順 4: Azure Databricks REST API を呼び出す

アクセストークンを使用して、スコープに応じてアカウントレベルまたはワークスペースレベルの REST API を呼び出します。アカウントレベルの API を呼び出すには、Azure Databricks ユーザーがアカウント管理者である必要があります。

アカウントレベルの REST API 要求の例

この例では、curl を Bearer 認証と共に使用して、アカウントに関連付けられているすべてのワークスペースの一覧を取得します。

<oauth-access-token> を、アカウントレベルの OAuth アクセストークンで置き換えます。
<account-id> を、アカウント ID に置き換えます。

export OAUTH_TOKEN=<oauth-access-token>

curl --request GET --header "Authorization: Bearer $OAUTH_TOKEN" \
"https://accounts.azuredatabricks.net/api/2.0/accounts/<account-id>/workspaces"

ワークスペースレベルの REST API 要求の例

この例では、curl を Bearer 認証と共に使用して、指定されたワークスペースで使用可能なすべてのクラスターを一覧表示します。

<oauth-access-token> を、アカウントレベルまたはワークスペースレベルの OAuth アクセストークンで置き換えます。
<databricks-instance> は、Azure Databricks のワークスペースインスタンスの名前 (例: adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net) に置き換えます。

export OAUTH_TOKEN=<oauth-access-token>

curl --request GET --header "Authorization: Bearer $OAUTH_TOKEN" \
"https://<databricks-instance>/api/2.0/clusters/list"

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アカウント レベルの操作

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OAuth U2M アクセス トークンを手動で生成する

手順 1: コード検証ツールとチャレンジを生成する

手順 2: 承認コードを生成する

アカウント レベルの承認コードを生成する

ワークスペース レベルの承認コードを生成する

手順 3: アクセス トークンの承認コードを交換する

アカウント レベルのアクセス トークンを生成する

ワークスペース レベルのアクセス トークンを生成する

手順 4: Azure Databricks REST API を呼び出す

アカウント レベルの REST API 要求の例

ワークスペース レベルの REST API 要求の例

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