Amazon EMR en EC2 incorpora compatibilidad con FGAC nativo de Apache Spark y las vistas del Catálogo de Datos de AWS Glue
Amazon EMR en EC2 anuncia dos mejoras importantes para la gobernanza: el control de acceso detallado (FGAC) nativo de Apache Spark a través de AWS Lake Formation y la compatibilidad con las vistas del Catálogo de datos de AWS Glue. Estas características permiten a las organizaciones mejorar la seguridad de los datos, simplificar la administración del acceso y mejorar las capacidades de intercambio de datos en sus entornos de análisis.
La implementación nativa de FGAC de Apache Spark permite a los clientes definir políticas de acceso detalladas una vez en AWS Lake Formation y aplicarlas de manera uniforme en todos los clústeres de EMR. Esto reduce los riesgos de seguridad y la sobrecarga administrativa y, al mismo tiempo, proporciona un enfoque unificado para la gobernanza de datos. Los clientes ahora pueden usar las conocidas declaraciones de concesión y revocación de Lake Formation para administrar los controles de acceso para sus trabajos y sesiones interactivas de Spark en EMR en EC2, de forma similar a como funciona con otros servicios de análisis de AWS.
Las vistas del Catálogo de datos de AWS Glue permiten a los clientes crear, administrar y consultar vistas SQL de varios motores en todas las regiones, cuentas y organizaciones de AWS. Esta característica permite a los administradores crear vistas a partir de trabajos de Spark que se pueden consultar desde varios motores, al tiempo que controlan el acceso a los datos mediante los permisos de Lake Formation. Estos permisos incluyen concesiones de recursos con nombre, filtros de datos y etiquetas, y todas las solicitudes de acceso se registran automáticamente en AWS CloudTrail para una auditoría exhaustiva.
Las características de vistas del Catálogo de datos de Glue y FGAC nativo de Apache Spark están disponibles con la versión 7.10 de Amazon EMR en todas las regiones de AWS en las que está disponible EMR en EC2. Para obtener más información, consulte Uso de AWS Lake Formation con Amazon EMR y Cómo trabajar con las vistas del Catálogo de datos de AWS Glue en la documentación de Amazon EMR.