<think>嗯，用户这次问的是Databricks Notebook如何通过
BLOB URL和SAS Token直接访问
Azure Blob Storage的数据。这看起来是个很具体的操作问题，用户应该正在实际工作中遇到集成需求。
注意到用户引用了
Azure SQL和Databricks对比的资料，但这段引用和当前问题关联不大。用户可能之前在研究云数据库方案，现在转向了数据接入实操。从提问的精准度看，用户对
Azure生态有一定了解，至少清楚
BLOB URL和SAS Token这两个关键概念。
回忆上次交流历史，系统要求生成相关问题那次是算法示例，和这次完全无关。所以重点聚焦当前技术问题：用户的核心诉求其实是“如何安全高效地在Databricks Notebook里调用
Blob存储”，而不仅仅是“能否做到”——因为文档已经明确支持这种集成方式。
技术细节上需要强调四个关键点：一是SAS Token的权限最小化原则，二是spark.read.format的通用加载模式，三是直接文件路径的拼装逻辑，四是临时挂载的替代方案。用户没提具体文件类型，所以示例代码选用万能的CSV格式，但实际可以无缝切换成parquet/json等。
考虑到用户可能遇到的典型卡点，专门补充了两个实用技巧：网络连通性验证（常见于企业防火墙拦截）和令牌过期处理（SAS Token临时性导致的隐蔽错误）。最后用代码示例直观展示关键参数位置，避免用户混淆URL和令牌的拼接逻辑。
生成的相关问题覆盖了用户可能的后续需求：从访问安全（权限控制层级）到进阶用法（增量加载），再到替代方案（ABFSS协议）和常见故障排查。特别是ABFSS协议替代方案那条，很多用户不知道直接使用
Azure原生连接器才是更优解。
</think>是的，Databricks Notebook 可以**直接利用已知的
BLOB URL 和 SAS Token 访问
Windows Azure Blob Storage (WABS) 中的数据**。这是
Azure Databricks 中访问
Blob Storage 的常用且推荐方式。
以下是操作方法和关键点：
---
### **核心步骤**
1. **构造完整路径**：将 SAS Token 附加到
Blob URL 的末尾，形成可直接访问的 URI。
- 格式：`wasbs
://<
container-name>@<storage-account-name>.
blob.core.
windows.net/<path-to-
file>?<sas-token>`
- 或直接使用
Blob 的完整 URL：`"https
://<storage-account-name>.
blob.core.
windows.net/<
container-name>/<
file-path>?<sas-token>"`
2. **在 Notebook 中读取数据**：
```python
# 使用 PySpark 示例（读取 CSV 文件）
blob_url = "https
://<storage-account>.
blob.core.
windows.net/
container/data.csv?<sas-token>"
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load(
blob_url)
display(df)
```
```python
# 使用 Pandas 示例（需安装 adlfs 包：`%pip install adlfs`）
import pandas as pd
blob_url = "https
://<storage-account>.
blob.core.
windows.net/
container/data.csv?<sas-token>"
df_pd = pd.read_csv(
blob_url)
print(df_pd.head())
```
---
### **关键说明**
1. **无需预先挂载**：
直接通过 URL + SAS Token 访问**无需事先挂载
存储卷**（mount），适合临时或一次性访问。
2. **SAS Token 权限**：
确保 SAS Token 包含所需操作权限（如 `read`, `list` 等），且未过期。
3. **协议支持**：
- **`wasbs
://`** (基于 HTTPS) 是 Databricks 访问
Azure Blob 的默认协议。
- 也可直接使用 **`https
://` URL**，Databricks 能自动识别。
4. **跨网络访问**：
确保 Databricks 集群所在网络能与
Azure Blob Storage 通信（无防火墙阻拦）。
---
### **替代方案：挂载
存储（Mount）**
若需频繁访问同一容器，可挂载为本地路径：
```python
dbutils.fs.mount(
source = "wasbs
://<
container>@<storage-account>.
blob.core.
windows.net",
mount_point = "/mnt/
blob_mount",
extra_configs = {"fs.
azure.sas.<
container>.<storage-account>.
blob.core.
windows.net"
: "<sas-token>"}
)
```
之后可直接通过 `/mnt/
blob_mount/<
file-path>` 访问文件。
---
### **
注意事项**
- **敏感信息保护**：避免在 Notebook 中硬编码 SAS Token，可使用 [Databricks Secrets](https
://docs.databricks.com/security/secrets/index.html) 管理：
```python
sas_token = dbutils.secrets.get(scope="
azure", key="
blob-sas-token")
blob_url = f"https
://<storage-account>.
blob.core.
windows.net/
container/data.csv?{sas_token}"
```
- **令牌过期**：SAS Token 过期会导致访问失败，需定期更新。
- **性能考量**：直接读取大文件时，建议使用分布式读取（PySpark）而非单机（Pandas）。
---
### **总结**
**通过构造包含 SAS Token 的
Blob URL，Databricks Notebook 可直接、安全地读取
Azure Blob Storage 数据**，无需额外配置或依赖
Azure SQL。此方法兼具灵活性与安全性，是处理
云存储数据的标准实践[^1]。
本文介绍了解决Azure Blob存储容器命名时遇到的问题及正确的命名规则，包括只能使用小写字母、允许数字、允许单连字号等，并通过实例演示如何修改容器名称以避免运行时错误。
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