Amazon EMR en EC2 anuncia dos mejoras significativas para la gobernanza: Control de acceso granular (FGAC) nativo de Apache Spark a través de AWS Lake Formation, y compatibilidad con las vistas del Catálogo de datos de AWS Glue. Estas características permiten a las organizaciones mejorar la seguridad de los datos, simplificar la gestión de acceso y optimizar las capacidades de intercambio de datos en sus entornos de análisis. La implementación de FGAC nativo de Apache Spark permite a los clientes definir políticas de acceso granular una sola vez en AWS Lake Formation y aplicarlas de manera consistente en todos los clústeres de EMR. Esto reduce los riesgos de seguridad y la carga administrativa, a la vez que proporciona un enfoque unificado para la gobernanza de datos. Los clientes ahora pueden usar las declaraciones familiares de otorgamiento y revocación de Lake Formation para administrar los controles de acceso para sus trabajos de Spark y sesiones interactivas en EMR en EC2, de manera similar a como funciona para otros servicios de análisis de AWS. Las vistas del Catálogo de datos de AWS Glue permiten a los clientes crear, administrar y consultar vistas SQL multi-motor en todas las regiones, cuentas y organizaciones de AWS. Esta característica permite a los administradores crear vistas a partir de trabajos de Spark que se pueden consultar desde múltiples motores, al tiempo que controlan el acceso a los datos a través de los permisos de Lake Formation. Estos permisos incluyen concesiones de recursos nombrados, filtros de datos y etiquetas, y todas las solicitudes de acceso se registran automáticamente en AWS CloudTrail para una auditoría integral. Las características de FGAC nativo de Apache Spark y las vistas del Catálogo de datos de Glue están disponibles con la versión 7.10 de Amazon EMR en todas las regiones de AWS donde EMR en EC2 está disponible. Para obtener más información, visite Usar AWS Lake Formation con Amazon EMR y Trabajar con las vistas del Catálogo de datos de AWS Glue en la documentación de Amazon EMR.