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Considerate le seguenti considerazioni e limitazioni quando utilizzate Lake Formation with AWS Glue.
Nota
Quando abiliti Lake Formation per un job Spark su AWS Glue, il job avvia un driver di sistema e un driver utente. Se hai specificato la capacità preinizializzata all'avvio, i driver forniti dalla capacità preinizializzata e il numero di driver di sistema è uguale al numero di driver utente specificato. Se scegli la capacità On Demand, AWS Glue avvia un driver di sistema oltre a un driver utente.
AWS Glue with Lake Formation è disponibile in tutte le regioni supportate tranne AWS GovCloud (Stati Uniti orientali) e AWS GovCloud (Stati Uniti occidentali).
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AWS Glue supporta il controllo granulare degli accessi tramite Lake Formation solo per le tabelle Apache Hive e Apache Iceberg. I formati Apache Hive includono Parquet, e. ORC CSV
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Puoi usare Lake Formation solo con i job Spark.
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AWS Glue with Lake Formation supporta solo una singola sessione Spark durante un lavoro.
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AWS Glue with Lake Formation supporta solo le query tabellari tra account condivise tramite link alle risorse.
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Per abilitare il controllo granulare degli accessi per i lavori AWS Glue, passate il
--enable-lakeformation-fine-grained-access
parametro job. -
Puoi configurare i tuoi lavori AWS Glue in modo che funzionino con la gerarchia multicatalogo di AWS Glue. Per informazioni sui parametri di configurazione da utilizzare con AWS Glue
StartJobRun
API, vedere Working with AWS Glue multi-catalog hierarchy on EMR Serverless. -
Quanto segue non è supportato:
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Set di dati distribuiti resilienti () RDD
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Streaming Spark
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Scrivi con le autorizzazioni concesse da Lake Formation
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Controllo degli accessi per le colonne annidate
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AWS Glue blocca le funzionalità che potrebbero compromettere il completo isolamento del driver di sistema, tra cui:
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UDTsiveUDFs, H e qualsiasi funzione definita dall'utente che coinvolga classi personalizzate
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Origini dati personalizzate
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Fornitura di vasetti aggiuntivi per l'estensione, il connettore o il metastore Spark
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Comando
ANALYZE TABLE
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Per imporre controlli di accesso
EXPLAIN PLAN
e DDL operazioni comeDESCRIBE TABLE
non esporre informazioni riservate. -
AWS Glue limita l'accesso ai log Spark del driver di sistema sulle applicazioni abilitate per Lake Formation. Poiché il driver di sistema viene eseguito con più accesso, gli eventi e i log generati dal driver di sistema possono includere informazioni riservate. Per impedire a utenti o codici non autorizzati di accedere a questi dati sensibili, AWS Glue ha disabilitato l'accesso ai registri dei driver di sistema. Per la risoluzione dei problemi, contatta l'assistenza AWS .
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Se hai registrato una posizione di tabella con Lake Formation, il percorso di accesso ai dati passa attraverso le credenziali archiviate di Lake Formation indipendentemente dall'IAMautorizzazione per il ruolo di runtime del job AWS Glue. Se configuri erroneamente il ruolo registrato con la posizione della tabella, i lavori inviati che utilizzano il ruolo con l'IAMautorizzazione S3 per la posizione della tabella avranno esito negativo.
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La scrittura su una tabella Lake Formation utilizza IAM l'autorizzazione anziché le autorizzazioni concesse da Lake Formation. Se il ruolo Job Runtime dispone delle autorizzazioni S3 necessarie, è possibile utilizzarlo per eseguire operazioni di scrittura.
Di seguito sono riportate considerazioni e limitazioni relative all'utilizzo di Apache Iceberg:
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È possibile utilizzare Apache Iceberg solo con il catalogo delle sessioni e non con i cataloghi con nomi arbitrari.
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Le tabelle Iceberg registrate in Lake Formation supportano solo le tabelle di metadati
history
,metadata_log_entries
,,snapshots
files
manifests
, e.refs
AWS Glue nasconde le colonne che potrebbero contenere dati sensibili, ad esempiopartitions
path
, esummaries
. Questa limitazione non si applica alle tabelle Iceberg che non sono registrate in Lake Formation. -
Le tabelle che non registrate in Lake Formation supportano tutte le stored procedure Iceberg. Le
migrate
procedureregister_table
and non sono supportate per nessuna tabella. -
Ti consigliamo di utilizzare Iceberg DataFrameWriter V2 anziché V1.