Amazon EMR sur EC2 ajoute la prise en charge des vues FGAC natives d'Apache Spark et du catalogue de données AWS Glue
Amazon EMR sur EC2 annonce deux améliorations importantes en matière de gouvernance : le contrôle précis des accès (FGAC) natif d'Apache Spark via AWS Lake Formation et la prise en charge des vues du catalogue de données AWS Glue. Ces fonctionnalités permettent aux entreprises d'améliorer la sécurité des données, de simplifier la gestion des accès et d'améliorer les fonctionnalités de partage des données dans leurs environnements d'analytique.
L'implémentation FGAC native d'Apache Spark permet aux clients de définir des politiques d'accès granulaires une fois dans AWS Lake Formation et de les appliquer de manière cohérente sur les clusters EMR. Cela réduit les risques de sécurité et les frais administratifs tout en fournissant une approche unifiée de la gouvernance des données. Les clients peuvent désormais utiliser les instructions d'octroi et de révocation familières de Lake Formation pour gérer les contrôles d'accès à leurs tâches Spark et aux sessions interactives sur EMR sur EC2, de la même manière que cela fonctionne pour les autres services d'analytique AWS.
Les vues du catalogue de données AWS Glue permettent aux clients de créer, de gérer et d'interroger des vues SQL multimoteurs dans les régions AWS, les comptes et les organisations AWS. Cette fonctionnalité permet aux administrateurs de créer des vues à partir de tâches Spark, qui peuvent être interrogées à partir de plusieurs moteurs, tout en contrôlant l'accès aux données via les autorisations de Lake Formation. Ces autorisations incluent des autorisations de ressources nommées, des filtres de données et des balises, toutes les demandes d'accès étant automatiquement enregistrées dans AWS CloudTrail pour un audit complet.
Les fonctionnalités de vues FGAC natives d’Apache Spark et du catalogue de données Glue sont disponibles avec la version 7.10 d'Amazon EMR dans toutes les régions AWS où EMR sur EC2 est disponible. Pour en savoir plus, consultez les sections Utilisation d'AWS Lake Formation avec Amazon EMR et Utilisation des vues du catalogue de données AWS Glue dans la documentation Amazon EMR.