Ankündigung einer detaillierten Zugriffskontrolle über AWS Lake Formation mit EMR Serverless
Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit von Fine-Grained Data Access Control (FGAC, detaillierte Zugriffskontrolle) über AWS Lake Formation für Apache Spark mit Amazon EMR Serverless bekannt zu geben. Dieses Feature ermöglicht es, vollständige FGAC-Richtlinien (Datenbank-, Tabellen-, Spalten-, Zeilen- und Zellenebene) durchzusetzen, die in Lake Formation definiert sind und für die Data Lake-Tabellen aus Ihren EMR Serverless Spark-Jobs und interaktiven Sitzungen gelten.
Lake Formation macht es einfach, Data Lakes zu erstellen, zu sichern und zu verwalten. Es ermöglicht Ihnen, detaillierte Zugriffskontrollen durch Gewährungs- und Widerrufsanweisungen zu definieren, ähnlich denen, die bei relationalen Datenbankmanagementsystemen (RDBMS) verwendet werden, und diese Richtlinien automatisch über kompatible Engines wie Athena, Spark, EMR on EC2 und Redshift Spectrum durchzusetzen. Mit der heutigen Markteinführung gelten dieselben Lake Formation-Regeln, die Sie für die Verwendung mit anderen Diensten wie Athena eingerichtet haben, jetzt für Ihre Spark-Jobs und interaktiven Sitzungen auf EMR Serverless, was die Sicherheit und Verwaltung Ihrer Data Lakes weiter vereinfacht.
Eine detaillierte Zugriffskontrolle für Apache Spark-Batchjobs und interaktive Sitzungen über EMR Studio auf EMR Serverless ist mit EMR 7.2-Version in allen Regionen verfügbar, in denen EMR Serverless verfügbar ist, außer in den Regionen GovCloud und China. Informationen zu den ersten Schritten finden Sie unter Verwenden von AWS Lake Formation mit Amazon EMR Serverless.