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。

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　　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）

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