CryptographicHash Klasse - AWS Glue
BeispielOutput – Methoden –__call__applyNamedescribeArgsdescribeReturndescribeTransformdescribeErrorsBeschreiben

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CryptographicHash Klasse

Die CryptographicHash Transformation wendet einen Algorithmus auf Hashwerte in der Spalte an.

Beispiel

from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from awsgluedi.transforms import *

secret = "${SECRET}"
sc = SparkContext()
spark = SparkSession(sc)

input_df = spark.createDataFrame(
    [
        (1, "1234560000"),
        (2, "1234560001"),
        (3, "1234560002"),
        (4, "1234560003"),
        (5, "1234560004"),
        (6, "1234560005"),
        (7, "1234560006"),
        (8, "1234560007"),
        (9, "1234560008"),
        (10, "1234560009"),
    ],
    ["id", "phone"],
)

try:
    df_output = pii.CryptographicHash.apply(
        data_frame=input_df,
        spark_context=sc,
        source_columns=["id", "phone"],
        secret_id=secret,
        algorithm="HMAC_SHA256",
        output_format="BASE64",
    )
    df_output.show()
except:
    print("Unexpected Error happened ")
    raise

Output

Die Ausgabe wird sein:

```
+---+------------+-------------------+-------------------+
| id| phone | id_hashed | phone_hashed |
+---+------------+-------------------+-------------------+
| 1| 1234560000 | QUI1zXTJiXmfIb... | juDBAmiRnnO3g... |
| 2| 1234560001 | ZAUWiZ3dVTzCo... | vC8lgUqBVDMNQ... |
| 3| 1234560002 | ZP4VvZWkqYifu... | Kl3QAkgswYpzB... |
| 4| 1234560003 | 3u8vO3wQ8EQfj... | CPBzK1P8PZZkV... |
| 5| 1234560004 | eWkQJk4zAOIzx... | aLf7+mHcXqbLs... |
| 6| 1234560005 | xtI9fZCJZCvsa... | dy2DFgdYWmr0p... |
| 7| 1234560006 | iW9hew7jnHuOf... | wwfGMCOEv6oOv... |
| 8| 1234560007 | H9V1pqvgkFhfS... | g9WKhagIXy9ht... |
| 9| 1234560008 | xDhEuHaxAUbU5... | b3uQLKPY+Q5vU... |
| 10| 1234560009 | GRN6nFXkxk349... | VJdsKt8VbxBbt... |
+---+------------+-------------------+-------------------+
```

Die Transformation berechnet die kryptografischen Hashes der Werte in den Spalten `id` und `phone` unter Verwendung des angegebenen Algorithmus und geheimen Schlüssels und codiert die Hashes im Base64-Format. Das resultierende `df_output` DataFrame enthält alle Spalten aus dem ursprünglichen `input_df` sowie die zusätzlichen Spalten `id_hashed` und `phone_hashed` mit den berechneten Hashes. DataFrame

Methoden

__call__ (spark_context, data_frame, source_columns, secret_id, algorithm=Keine, secret_version=Keine, create_secret_if_missing=False, output_format=Keine, entity_type_filter=Keine)

Die CryptographicHash Transformation wendet einen Algorithmus auf Hashwerte in der Spalte an.

  • source_columns— Ein Array vorhandener Spalten.

  • secret_id— Der ARN des geheimen Schlüssels von Secrets Manager. Der Schlüssel, der im Präfixalgorithmus für den Hash-basierten Nachrichtenauthentifizierungscode (HMAC) verwendet wird, um die Quellspalten zu hashen.

  • secret_version Optional. Standardmäßig wird die neueste geheime Version verwendet.

  • entity_type_filter— Optionales Array von Entitätstypen. Kann verwendet werden, um nur erkannte PII in einer Freitextspalte zu verschlüsseln.

  • create_secret_if_missing— Optionaler boolescher Wert. Falls wahr, wird versucht, das Geheimnis im Namen des Aufrufers zu erstellen.

  • algorithm— Der Algorithmus, der zum Hashing Ihrer Daten verwendet wird. Gültige Aufzählungswerte: MD5, SHA1, SHA256, SHA512, HMAC_MD5, HMAC_SHA1, HMAC_SHA256, HMAC_SHA512.

apply(cls, *args, **kwargs)

Geerbt von GlueTransform apply.

name(cls)

Geerbt von GlueTransform Name.

describeArgs(cls)

Geerbt von GlueTransform describeArgs.

describeReturn(cls)

Geerbt von GlueTransform describeReturn.

describeTransform(cls)

Geerbt von GlueTransform describeTransform.

describeErrors(cls)

Geerbt von GlueTransform describeErrors.

describe(cls)

Geerbt von GlueTransform Beschreiben.