MS SQL数据安全与精细权限管理实战教程
在企业级应用中,数据的安全性和隐私保护是极其重要的。Spark作为数栈底层计算引擎之一,必须确保数据只能被授权的人员访问,避免出现数据泄露和滥用的情况。为了实现Spark SQL 对数据的精细化管理及提高数据的安全性和可控性,数栈基于 Apache Ranger实现了 Spark SQL 对数据处理的权限控制。本文基于 Apahce Spark2.4.8 和 Apache Ranger2.2进行原理讲解,和大家聊聊「袋鼠云一站式大数据基础软件数栈」基于 Ranger 在 Spark SQL权限控制上的实践探索之路。 Apache Ranger是一个开源的权限管理框架,可以提供对 Hadoop生态系统的安全访问控制。Ranger 为开发者提供了一种可扩展的框架,可以进行统一的数据安全管理,内置包括对 Hadoop、Hive、HBase、Kafka等多个组件的访问控制。Ranger内置并没有提供 Spark 的权限控制插件,需要开发者自己实现。 2024AI时代,AI原创配图,仅参考 基于 Ranger,数栈实现了 Spark SQL 对库、表、列和 UDF 的访问权限控制、行级别权限控制和数据脱敏三方面的权限管理与控制。接下来我们分两部分对其实现原理进行讲解,分别是自定义 Ranger插件和 Spark SQL Extensions机制。在 Ranger 中添加一个新服务的权限校验可分为两部分:第一部分是为 Ranger增加新服务模块;第二部分是在新服务中增加 Ranger权限校验插件。 1. 为 Ranger增加新服务模块: a.登录 Ranger Admin Web UI界面。 b. 在“服务”菜单下,点击“添加服务”。 c.填写服务名称、描述等信息,提交保存。 2. 在新服务中增加 Ranger权限校验插件: a.编写 Java代码,实现 Ranger插件。 b. 在插件中,编写权限校验逻辑。 c. 将插件集成到 Spark SQL应用中,进行权限校验。 Spark SQL Extensions是一种用于扩展 Spark SQL功能的 API,通过实现自定义的扩展,可以无缝地将自定义插件集成到 Spark SQL 中。以下是如何使用 Spark SQL Extensions实现权限控制的示例: 1.编写 Java代码,实现 Spark SQL Extensions插件。 2. 在插件中,编写权限校验逻辑。 3. 将插件注册为 Spark SQL扩展,并在数据处理过程中调用插件进行权限校验。 通过以上方式,数栈实现了 Spark SQL 的精细化管理及权限控制,确保了数据的安全性和可控性。在实际应用中,基于 Ranger 的 Spark SQL权限控制方案为企业提供了灵活、可扩展的权限管理能力,有效降低了数据泄露和滥用风险。 总结:在当今大数据时代,数据安全与权限管理成为了企业级应用关注的重点。本文介绍了数栈基于 Apache Ranger实现 Spark SQL权限控制的方法,并通过自定义 Ranger插件和 Spark SQL Extensions机制实现了对数据的精细化管理。希望通过本文的讲解,为大家在数据安全与权限管理方面提供一定的参考和启示。 (编辑:成都站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |