Amazon EMR no EC2 adiciona suporte ao FGAC nativo do Apache Spark e às visualizações do Catálogo de Dados do AWS Glue
O Amazon EMR no EC2 anuncia duas melhorias significativas para a governança: controle de acesso detalhado nativo (FGAC) do Apache Spark com o AWS Lake Formation e suporte para visualizações do Catálogo de Dados do AWS Glue. Esses recursos permitem que as organizações melhorem a segurança dos dados, simplifiquem o gerenciamento de acesso e aprimorem os recursos de compartilhamento de dados em ambientes de analytics.
A implementação do FGAC nativo do Apache Spark permite que os clientes definam políticas de acesso detalhadas uma vez no AWS Lake Formation e as apliquem de forma consistente em clusters do EMR. Isso reduz os riscos de segurança e a sobrecarga administrativa e oferece uma abordagem unificada para a governança de dados. Agora, os clientes podem usar declarações conhecidas de concessão e revogação do Lake Formation para gerenciar controles de acesso de trabalhos do Spark e sessões interativas no EMR no EC2, da mesma forma que isso funciona para outros serviços de analytics da AWS.
As visualizações do Catálogo de Dados do AWS Glue permitem que os clientes criem, gerenciem e consultem visualizações SQL de vários mecanismos nas regiões, contas e organizações da AWS. Esse recurso permite que os administradores criem visualizações de trabalhos do Spark que podem ser consultadas em vários mecanismos e controlem o acesso aos dados por meio das permissões do Lake Formation. Essas permissões incluem concessões de recursos nomeados, filtros de dados e tags, com todas as solicitações de acesso registradas automaticamente em log no AWS CloudTrail para proporcionar auditorias abrangentes.
Os recursos de visualização de FGAC nativo e do Catálogo de Dados do Glue do Apache Spark estão disponíveis com o Amazon EMR versão 7.10 em todas as regiões da AWS que oferecem o EMR no EC2. Para saber mais, acesse Using AWS Lake Formation with Amazon EMR e Working with AWS Glue Data Catalog Views na documentação do Amazon EMR.