- अमेज़ॅन ईएमआर 6.15, हमने लॉन्च किया AWS झील निर्माण अपाचे हुडी, अपाचे आइसबर्ग और डेल्टा लेक सहित ओपन टेबल फॉर्मेट (ओटीएफ) पर आधारित फाइन-ग्रेन्ड एक्सेस कंट्रोल (एफजीएसी)। यह आपको सुरक्षा और शासन को सरल बनाने की अनुमति देता है लेन-देन संबंधी डेटा झीलें अपने अपाचे स्पार्क जॉब्स के साथ टेबल-, कॉलम- और पंक्ति-स्तरीय अनुमतियों पर पहुंच नियंत्रण प्रदान करके। कई बड़ी उद्यम कंपनियां अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और निर्णय लेने में सुधार करने के लिए अपने लेनदेन संबंधी डेटा लेक का उपयोग करना चाहती हैं। आप एफजीएसी के लिए लेक फॉर्मेशन के साथ एकीकृत अमेज़ॅन ईएमआर का उपयोग करके एक लेक हाउस आर्किटेक्चर का निर्माण कर सकते हैं। सेवाओं का यह संयोजन आपको सुरक्षित और नियंत्रित पहुंच सुनिश्चित करते हुए अपने लेनदेन संबंधी डेटा लेक पर डेटा विश्लेषण करने की अनुमति देता है।
अमेज़ॅन ईएमआर रिकॉर्ड सर्वर घटक तालिका-, कॉलम-, पंक्ति-, सेल- और नेस्टेड विशेषता-स्तरीय डेटा फ़िल्टरिंग कार्यक्षमता का समर्थन करता है। यह हाइव, अपाचे हुडी, अपाचे आइसबर्ग और डेल्टा लेक प्रारूपों को पढ़ने (समय यात्रा और वृद्धिशील क्वेरी सहित) और लिखने के संचालन (DML स्टेटमेंट जैसे INSERT पर) दोनों के लिए समर्थन प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, संस्करण 6.15 के साथ, अमेज़ॅन ईएमआर अपने एप्लिकेशन वेब इंटरफ़ेस जैसे ऑन-क्लस्टर स्पार्क हिस्ट्री सर्वर, यार्न टाइमलाइन सर्वर और यार्न रिसोर्स मैनेजर यूआई के लिए एक्सेस कंट्रोल सुरक्षा पेश करता है।
इस पोस्ट में, हम प्रदर्शित करते हैं कि FGAC को कैसे लागू किया जाए अपाचे हुडी लेक फॉर्मेशन के साथ एकीकृत अमेज़ॅन ईएमआर का उपयोग करने वाली तालिकाएँ।
लेनदेन डेटा लेक उपयोग मामला
अमेज़ॅन ईएमआर ग्राहक अक्सर डेटा लेक में अपने एसीआईडी लेनदेन और समय यात्रा आवश्यकताओं का समर्थन करने के लिए ओपन टेबल फॉर्मेट का उपयोग करते हैं। ऐतिहासिक संस्करणों को संरक्षित करके, डेटा लेक टाइम ट्रैवल ऑडिटिंग और अनुपालन, डेटा रिकवरी और रोलबैक, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य विश्लेषण और समय में विभिन्न बिंदुओं पर डेटा अन्वेषण जैसे लाभ प्रदान करता है।
एक अन्य लोकप्रिय लेनदेन डेटा लेक उपयोग मामला वृद्धिशील क्वेरी है। वृद्धिशील क्वेरी एक क्वेरी रणनीति को संदर्भित करती है जो अंतिम क्वेरी के बाद से डेटा लेक के भीतर केवल नए या अद्यतन डेटा के प्रसंस्करण और विश्लेषण पर केंद्रित है। वृद्धिशील प्रश्नों के पीछे मुख्य विचार अंतिम क्वेरी के बाद से नए या संशोधित डेटा की पहचान करने के लिए मेटाडेटा या परिवर्तन ट्रैकिंग तंत्र का उपयोग करना है। इन परिवर्तनों की पहचान करके, क्वेरी इंजन केवल प्रासंगिक डेटा को संसाधित करने के लिए क्वेरी को अनुकूलित कर सकता है, जिससे प्रसंस्करण समय और संसाधन आवश्यकताओं में काफी कमी आती है।
समाधान अवलोकन
इस पोस्ट में, हम प्रदर्शित करते हैं कि अमेज़ॅन ईएमआर का उपयोग करके अपाचे हुडी टेबल पर एफजीएसी कैसे लागू किया जाए अमेज़ॅन इलास्टिक कम्प्यूट क्लाउड (अमेज़ॅन EC2) लेक फॉर्मेशन के साथ एकीकृत। अपाचे हुडी एक ओपन सोर्स ट्रांजेक्शनल डेटा लेक फ्रेमवर्क है जो वृद्धिशील डेटा प्रोसेसिंग और डेटा पाइपलाइनों के विकास को बहुत सरल बनाता है। यह नया FGAC फीचर सभी OTF को सपोर्ट करता है। यहां हुडी के साथ प्रदर्शन के अलावा, हम अन्य ब्लॉगों के साथ अन्य ओटीएफ तालिकाओं का अनुसरण करेंगे। हम उपयोग करते हैं पुस्तिकाओं in अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो ईएमआर क्लस्टर के माध्यम से विभिन्न उपयोगकर्ता पहुंच अनुमतियों के माध्यम से हुडी डेटा को पढ़ने और लिखने के लिए। यह वास्तविक दुनिया के डेटा एक्सेस परिदृश्यों को दर्शाता है - उदाहरण के लिए, यदि किसी इंजीनियरिंग उपयोगकर्ता को डेटा प्लेटफ़ॉर्म पर समस्या निवारण के लिए पूर्ण डेटा एक्सेस की आवश्यकता होती है, जबकि डेटा विश्लेषकों को केवल उस डेटा के सबसेट तक पहुंचने की आवश्यकता हो सकती है जिसमें व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) नहीं होती है ). के माध्यम से झील निर्माण के साथ एकीकरण अमेज़ॅन ईएमआर रनटाइम भूमिका यह आपको अपनी डेटा सुरक्षा स्थिति को बेहतर बनाने में सक्षम बनाता है और अमेज़ॅन ईएमआर वर्कलोड के लिए डेटा नियंत्रण प्रबंधन को सरल बनाता है। यह समाधान किसी संगठन में विभिन्न उपयोगकर्ताओं और भूमिकाओं की विविध आवश्यकताओं और सुरक्षा आवश्यकताओं को पूरा करते हुए, डेटा एक्सेस के लिए एक सुरक्षित और नियंत्रित वातावरण सुनिश्चित करता है।
निम्नलिखित चित्र समाधान वास्तुकला को दर्शाता है।
हम हुडी डेटासेट को एक में जोड़ने (अद्यतन करने और डालने) के लिए डेटा अंतर्ग्रहण प्रक्रिया का संचालन करते हैं अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन S3) बकेट, और तालिका स्कीमा को जारी रखें या अद्यतन करें एडब्ल्यूएस गोंद डेटा कैटलॉग. शून्य डेटा संचलन के साथ, हम विभिन्न AWS सेवाओं के माध्यम से लेक फॉर्मेशन द्वारा शासित हुडी तालिका को क्वेरी कर सकते हैं अमेज़न एथेना, अमेज़ॅन ईएमआर, और अमेज़न SageMaker.
जब उपयोगकर्ता किसी ईएमआर क्लस्टर एंडपॉइंट (ईएमआर स्टेप्स, लिवी, ईएमआर स्टूडियो और सेजमेकर) के माध्यम से स्पार्क जॉब सबमिट करते हैं, तो लेक फॉर्मेशन उनके विशेषाधिकारों को मान्य करता है और ईएमआर क्लस्टर को पीआईआई डेटा जैसे संवेदनशील डेटा को फ़िल्टर करने का निर्देश देता है।
इस समाधान में हुडी डेटा तक पहुंचने के लिए विभिन्न स्तरों की अनुमति वाले तीन अलग-अलग प्रकार के उपयोगकर्ता हैं:
- हुडी-डीबी-निर्माता-भूमिका - इसका उपयोग डेटा लेक प्रशासक द्वारा किया जाता है जिसके पास डेटाबेस ऑब्जेक्ट बनाने, संशोधित करने और हटाने जैसे डीडीएल संचालन करने का विशेषाधिकार होता है। वे पंक्ति-स्तर और स्तंभ-स्तरीय डेटा एक्सेस नियंत्रण के लिए लेक फॉर्मेशन पर डेटा फ़िल्टरिंग नियमों को परिभाषित कर सकते हैं। ये FGAC नियम सुनिश्चित करते हैं कि डेटा लेक सुरक्षित है और आवश्यक डेटा गोपनीयता नियमों को पूरा करता है।
- हुडी-टेबल-पीआईआई-भूमिका - इसका उपयोग इंजीनियरिंग उपयोगकर्ताओं द्वारा किया जाता है। इंजीनियरिंग उपयोगकर्ता कॉपी-ऑन-राइट (सीओडब्ल्यू) और मर्ज-ऑन-रीड (एमओआर) दोनों पर समय यात्रा और वृद्धिशील प्रश्नों को पूरा करने में सक्षम हैं। उन्हें किसी भी टाइमस्टैम्प के आधार पर पीआईआई डेटा तक पहुंचने का विशेषाधिकार भी प्राप्त है।
- हुडी-टेबल-गैर-पीआईआई-भूमिका - इसका उपयोग डेटा विश्लेषकों द्वारा किया जाता है। डेटा विश्लेषकों के डेटा एक्सेस अधिकार डेटा लेक प्रशासकों द्वारा नियंत्रित FGAC अधिकृत नियमों द्वारा नियंत्रित होते हैं। उनके पास नाम और पते जैसे पीआईआई डेटा वाले कॉलम पर दृश्यता नहीं है। इसके अतिरिक्त, वे डेटा की उन पंक्तियों तक नहीं पहुंच सकते जो कुछ शर्तों को पूरा नहीं करती हैं। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता केवल उन डेटा पंक्तियों तक पहुंच सकते हैं जो उनके देश से संबंधित हैं।
.. पूर्वापेक्षाएँ
आप इस पोस्ट में प्रयुक्त तीन नोटबुक यहां से डाउनलोड कर सकते हैं गीथहब रेपो.
समाधान तैनात करने से पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास निम्नलिखित हैं:
अपनी अनुमतियाँ सेट करने के लिए निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- अपने व्यवस्थापक IAM उपयोगकर्ता के साथ अपने AWS खाते में लॉग इन करें।
सुनिश्चित करें कि आप में हैंus-east-1
क्षेत्र।
- में एक S3 बकेट बनाएं
us-east-1
क्षेत्र (उदाहरण के लिए,emr-fgac-hudi-us-east-1-<ACCOUNT ID>
).
इसके बाद, हम झील निर्माण को सक्षम करते हैं डिफ़ॉल्ट अनुमति मॉडल बदलना.
- व्यवस्थापक उपयोगकर्ता के रूप में लेक फॉर्मेशन कंसोल में साइन इन करें।
- चुनें डेटा कैटलॉग सेटिंग्स के अंतर्गत प्रशासन नेविगेशन फलक में
- के अंतर्गत नव निर्मित डेटाबेस और तालिकाओं के लिए डिफ़ॉल्ट अनुमतियाँ, चयन रद्द करें नए डेटाबेस के लिए केवल IAM अभिगम नियंत्रण का उपयोग करें और नए डेटाबेस में नई तालिकाओं के लिए केवल IAM अभिगम नियंत्रण का उपयोग करें.
- चुनें सहेजें.
वैकल्पिक रूप से, यदि आपने डिफ़ॉल्ट विकल्प के साथ लेक फॉर्मेशन शुरू किया है तो आपको बनाए गए संसाधनों (डेटाबेस और तालिकाओं) पर IAMAllowedPrincipals को रद्द करने की आवश्यकता है।
अंत में, हम अमेज़ॅन ईएमआर के लिए एक कुंजी जोड़ी बनाते हैं।
- Amazon EC2 कंसोल पर, चुनें प्रमुख जोड़े नेविगेशन फलक में
- चुनें कुंजी युग्म बनाएँ.
- के लिए नाम, एक नाम दर्ज करें (उदाहरण के लिए
emr-fgac-hudi-keypair
). - चुनें कुंजी युग्म बनाएँ.
उत्पन्न कुंजी जोड़ी (इस पोस्ट के लिए, emr-fgac-hudi-keypair.pem
) आपके स्थानीय कंप्यूटर में सहेजा जाएगा।
अगला, हम एक बनाते हैं AWS क्लाउड 9 इंटरैक्टिव विकास वातावरण (आईडीई)।
- AWS Cloud9 कंसोल पर, चुनें वातावरण नेविगेशन फलक में
- चुनें वातावरण बनाएं.
- के लिए नामएक नाम दर्ज करें (उदाहरण के लिए,
emr-fgac-hudi-env
). - अन्य सेटिंग्स को डिफ़ॉल्ट के रूप में रखें।
- चुनें बनाएं.
- जब आईडीई तैयार हो जाए, तो चुनें प्रारंभिक इसे खोलने के लिए
- AWS Cloud9 IDE में, पर पट्टिका मेनू, चुनें स्थानीय फ़ाइलें अपलोड करें.
- कुंजी जोड़ी फ़ाइल अपलोड करें (
emr-fgac-hudi-keypair.pem
). - धन चिह्न चुनें और चुनें नया टर्मिनल.
- टर्मिनल में, निम्नलिखित कमांड लाइन इनपुट करें:
ध्यान दें कि उदाहरण कोड केवल प्रदर्शन उद्देश्यों के लिए अवधारणा का प्रमाण है। उत्पादन प्रणालियों के लिए, प्रमाणपत्र जारी करने के लिए किसी विश्वसनीय प्रमाणन प्राधिकरण (सीए) का उपयोग करें। को देखें अमेज़ॅन ईएमआर एन्क्रिप्शन के साथ ट्रांज़िट में डेटा एन्क्रिप्ट करने के लिए प्रमाणपत्र प्रदान करना ब्योरा हेतु।
AWS CloudFormation के माध्यम से समाधान परिनियोजित करें
हम एक प्रदान करते हैं एडब्ल्यूएस CloudFormation वह टेम्प्लेट जो स्वचालित रूप से निम्नलिखित सेवाओं और घटकों को सेट करता है:
- डेटा लेक के लिए एक S3 बाल्टी। इसमें नमूना TPC-DS डेटासेट शामिल है।
- सुरक्षा कॉन्फ़िगरेशन और सार्वजनिक DNS सक्षम के साथ एक EMR क्लस्टर।
- लेक फॉर्मेशन के साथ EMR रनटाइम IAM भूमिकाएँ बारीक अनुमतियाँ:
- -हुडी-डीबी-निर्माता-भूमिका - इस भूमिका का उपयोग अपाचे हुडी डेटाबेस और टेबल बनाने के लिए किया जाता है।
- -हुडी-टेबल-पीआईआई-भूमिका - यह भूमिका पीआईआई वाले कॉलम सहित हुडी तालिकाओं के सभी कॉलमों को क्वेरी करने की अनुमति प्रदान करती है।
- -हुडी-टेबल-गैर-पीआईआई-भूमिका - यह भूमिका हुडी तालिकाओं को क्वेरी करने की अनुमति प्रदान करती है जिन्होंने लेक फॉर्मेशन द्वारा पीआईआई कॉलम को फ़िल्टर किया है।
- सेजमेकर स्टूडियो निष्पादन भूमिकाएँ जो उपयोगकर्ताओं को उनकी संबंधित ईएमआर रनटाइम भूमिकाएँ ग्रहण करने की अनुमति देती हैं।
- वीपीसी, सबनेट और सुरक्षा समूह जैसे नेटवर्किंग संसाधन।
संसाधनों को तैनात करने के लिए निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- चुनें त्वरित स्टैक बनाएँ क्लाउडफॉर्मेशन स्टैक लॉन्च करने के लिए।
- के लिए ढेर का नाम, एक स्टैक नाम दर्ज करें (उदाहरण के लिए,
rsv2-emr-hudi-blog
). - के लिए Ec2KeyPair, अपनी कुंजी जोड़ी का नाम दर्ज करें।
- के लिए निष्क्रिय टाइम आउट, जब क्लस्टर का उपयोग नहीं किया जा रहा हो तो उसके लिए भुगतान करने से बचने के लिए EMR क्लस्टर के लिए एक निष्क्रिय टाइमआउट दर्ज करें।
- के लिए InitS3Bucket, Amazon EMR एन्क्रिप्शन प्रमाणपत्र .zip फ़ाइल को सहेजने के लिए आपके द्वारा बनाया गया S3 बकेट नाम दर्ज करें।
- के लिए S3CertsZip, Amazon EMR एन्क्रिप्शन प्रमाणपत्र .zip फ़ाइल का S3 URI दर्ज करें।
- चुनते हैं मैं स्वीकार करता हूं कि AWS CloudFormation कस्टम नाम के साथ IAM संसाधन बना सकता है.
- चुनें स्टैक बनाएँ.
क्लाउडफ़ॉर्मेशन स्टैक परिनियोजन में लगभग 10 मिनट लगते हैं।
अमेज़ॅन ईएमआर एकीकरण के लिए लेक फॉर्मेशन की स्थापना करें
झील निर्माण स्थापित करने के लिए निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- लेक फॉर्मेशन कंसोल पर, चुनें अनुप्रयोग एकीकरण सेटिंग्स के अंतर्गत प्रशासन नेविगेशन फलक में
- चुनते हैं लेक फॉर्मेशन के साथ पंजीकृत अमेज़न S3 स्थानों में बाहरी इंजनों को डेटा फ़िल्टर करने की अनुमति दें.
- चुनें अमेज़ॅन ईएमआर एसटी सत्र टैग मान.
- के लिए अपना AWS खाता आईडी दर्ज करें AWS खाता आईडी.
- चुनें सहेजें.
- चुनें डेटाबेस के अंतर्गत डेटा कैटलॉग नेविगेशन फलक में
- चुनें डेटाबेस बनाएँ.
- के लिए नाम, डिफ़ॉल्ट दर्ज करें।
- चुनें डेटाबेस बनाएँ.
- चुनें डेटा लेक अनुमतियाँ के अंतर्गत अनुमतियाँ नेविगेशन फलक में
- चुनें अनुदान.
- चुनते हैं IAM उपयोगकर्ता और भूमिकाएँ.
- अपनी IAM भूमिकाएँ चुनें.
- के लिए डेटाबेस, डिफ़ॉल्ट चुनें।
- के लिए डेटाबेस अनुमतियाँ, चुनते हैं वर्णन करें.
- चुनें अनुदान.
Hudi JAR फ़ाइल को Amazon EMR HDFS में कॉपी करें
सेवा मेरे ज्यूपिटर नोटबुक के साथ हुडी का उपयोग करें, आपको ईएमआर क्लस्टर के लिए निम्नलिखित चरणों को पूरा करना होगा, जिसमें अमेज़ॅन ईएमआर स्थानीय निर्देशिका से एचडीएफएस स्टोरेज में हुडी जेएआर फ़ाइल की प्रतिलिपि बनाना शामिल है, ताकि आप हुडी का उपयोग करने के लिए स्पार्क सत्र कॉन्फ़िगर कर सकें:
- इनबाउंड SSH ट्रैफ़िक को अधिकृत करें (पोर्ट 22)।
- के लिए मूल्य की प्रतिलिपि बनाएँ प्राथमिक नोड सार्वजनिक DNS (उदाहरण के लिए, ec2-XXX-XXX-XXX-XXX.compute-1.amazonaws.com) EMR क्लस्टर से सारांश अनुभाग।
- पिछले AWS Cloud9 टर्मिनल पर वापस जाएँ जिसका उपयोग आपने EC2 कुंजी जोड़ी बनाने के लिए किया था।
- EMR प्राथमिक नोड में SSH के लिए निम्न कमांड चलाएँ। प्लेसहोल्डर को अपने EMR DNS होस्टनाम से बदलें:
- Hudi JAR फ़ाइल को HDFS में कॉपी करने के लिए निम्न कमांड चलाएँ:
लेक फॉर्मेशन में हुडी डेटाबेस और टेबल बनाएं
अब हम ईएमआर रनटाइम भूमिका द्वारा सक्षम एफजीएसी के साथ हुडी डेटाबेस और टेबल बनाने के लिए तैयार हैं। ईएमआर रनटाइम भूमिका एक IAM भूमिका है जिसे आप EMR क्लस्टर में कोई कार्य या क्वेरी सबमिट करते समय निर्दिष्ट कर सकते हैं।
डेटाबेस निर्माता की अनुमति प्रदान करें
सबसे पहले, आइए लेक फॉर्मेशन डेटाबेस निर्माता को अनुमति दें<STACK-NAME>-hudi-db-creator-role
:
- व्यवस्थापक के रूप में अपने AWS खाते में लॉग इन करें।
- लेक फॉर्मेशन कंसोल पर, चुनें प्रशासनिक भूमिकाएं और कार्य के अंतर्गत प्रशासन नेविगेशन फलक में
- पुष्टि करें कि आपका AWS लॉगिन उपयोगकर्ता डेटा लेक व्यवस्थापक के रूप में जोड़ा गया है।
- में डेटाबेस निर्माता अनुभाग चुनते हैं, अनुदान.
- के लिए IAM उपयोगकर्ता और भूमिकाएँ, चुनें
<STACK-NAME>-hudi-db-creator-role
. - के लिए कैटलॉग अनुमतियाँ, चुनते हैं डेटाबेस बनाएँ.
- चुनें अनुदान.
डेटा लेक स्थान पंजीकृत करें
इसके बाद, आइए लेक फॉर्मेशन में S3 डेटा लेक स्थान को पंजीकृत करें:
- लेक फॉर्मेशन कंसोल पर, चुनें डेटा लेक लोकेशन के अंतर्गत प्रशासन नेविगेशन फलक में
- चुनें स्थान रजिस्टर करें.
- के लिए अमेज़न S3 पथ, चुनें ब्राउज और डेटा लेक S3 बकेट चुनें। (
<STACK_NAME>s3bucket-XXXXXXX
) CloudFormation स्टैक से बनाया गया। - के लिए IAM भूमिका, चुनें
<STACK-NAME>-hudi-db-creator-role
. - के लिए अनुमति मोड, चुनते हैं झील का निर्माण.
- चुनें स्थान रजिस्टर करें.
डेटा स्थान अनुमति प्रदान करें
इसके बाद, हमें अनुदान देने की आवश्यकता है<STACK-NAME>-hudi-db-creator-role
डेटा स्थान अनुमति:
- लेक फॉर्मेशन कंसोल पर, चुनें डेटा स्थान के अंतर्गत अनुमतियाँ नेविगेशन फलक में
- चुनें अनुदान.
- के लिए IAM उपयोगकर्ता और भूमिकाएँ, चुनें
<STACK-NAME>-hudi-db-creator-role
. - के लिए भंडारण स्थान, S3 बाल्टी दर्ज करें (
<STACK_NAME>-s3bucket-XXXXXXX
). - चुनें अनुदान.
EMR क्लस्टर से कनेक्ट करें
अब, आइए डेटाबेस निर्माता ईएमआर रनटाइम भूमिका के साथ ईएमआर क्लस्टर से कनेक्ट करने के लिए सेजमेकर स्टूडियो में ज्यूपिटर नोटबुक का उपयोग करें:
- SageMaker कंसोल पर, चुनें डोमेन नेविगेशन फलक में
- डोमेन चुनें
<STACK-NAME>-Studio-EMR-LF-Hudi
. - पर लांच उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल के आगे मेनू
<STACK-NAME>-hudi-db-creator
, चुनें स्टूडियो.
- नोटबुक डाउनलोड करें rsv2-hudi-db-निर्माता-नोटबुक.
- अपलोड आइकन चुनें.
- डाउनलोड की गई ज्यूपिटर नोटबुक चुनें और चुनें प्रारंभिक.
- अपलोड की गई नोटबुक खोलें.
- के लिए छवि, चुनें स्पार्कमैजिक.
- के लिए गुठली, चुनें पाइस्पार्क.
- अन्य कॉन्फ़िगरेशन को डिफ़ॉल्ट के रूप में छोड़ें और चुनें चुनते हैं.
- चुनें समूह ईएमआर क्लस्टर से जुड़ने के लिए।
- EC2 क्लस्टर पर EMR चुनें (
<STACK-NAME>-EMR-Cluster
) CloudFormation स्टैक के साथ बनाया गया। - चुनें जुडिये.
- के लिए ईएमआर निष्पादन भूमिका, चुनें
<STACK-NAME>-hudi-db-creator-role
. - चुनें जुडिये.
डेटाबेस और टेबल बनाएं
अब आप हुडी डेटाबेस और टेबल बनाने के लिए नोटबुक में दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं। प्रमुख कदम इस प्रकार हैं:
- जब आप नोटबुक प्रारंभ करें, तो कॉन्फ़िगर करें
“spark.sql.catalog.spark_catalog.lf.managed":"true"
स्पार्क को सूचित करने के लिए कि spark_catalog लेक फॉर्मेशन द्वारा संरक्षित है। - निम्नलिखित स्पार्क SQL का उपयोग करके हुडी टेबल बनाएं।
- स्रोत तालिका से हुडी तालिकाओं में डेटा डालें।
- हुडी तालिकाओं में फिर से डेटा डालें।
FGAC के साथ लेक फॉर्मेशन के माध्यम से हुडी तालिकाओं को क्वेरी करें
हुडी डेटाबेस और टेबल बनाने के बाद, आप लेक फॉर्मेशन के साथ फाइन-ग्रेन्ड एक्सेस कंट्रोल का उपयोग करके टेबल को क्वेरी करने के लिए तैयार हैं। हमने दो प्रकार की हुडी टेबल बनाई हैं: कॉपी-ऑन-राइट (सीओडब्ल्यू) और मर्ज-ऑन-रीड (एमओआर)। COW तालिका डेटा को स्तंभ प्रारूप (Parquet) में संग्रहीत करती है, और प्रत्येक अद्यतन लिखने के दौरान फ़ाइलों का एक नया संस्करण बनाता है। इसका मतलब यह है कि प्रत्येक अद्यतन के लिए, हुडी पूरी फ़ाइल को फिर से लिखता है, जो अधिक संसाधन-गहन हो सकता है लेकिन तेजी से पढ़ने का प्रदर्शन प्रदान करता है। दूसरी ओर, एमओआर उन मामलों के लिए पेश किया गया है जहां गाय इष्टतम नहीं हो सकती है, खासकर लिखने या परिवर्तन-भारी कार्यभार के लिए। एमओआर तालिका में, हर बार जब कोई अपडेट होता है, तो हुडी बदले हुए रिकॉर्ड के लिए केवल पंक्ति लिखता है, जिससे लागत कम हो जाती है और कम-विलंबता लिखने में सक्षम होता है। हालाँकि, पढ़ने का प्रदर्शन COW तालिकाओं की तुलना में धीमा हो सकता है।
तालिका पहुंच अनुमति प्रदान करें
हम IAM भूमिका का उपयोग करते हैं<STACK-NAME>-hudi-table-pii-role
PII कॉलम वाले Hudi COW और MOR से पूछताछ करने के लिए। हम सबसे पहले लेक फॉर्मेशन के माध्यम से टेबल एक्सेस की अनुमति देते हैं:
- लेक फॉर्मेशन कंसोल पर, चुनें डेटा लेक अनुमतियाँ के अंतर्गत अनुमतियाँ नेविगेशन फलक में
- चुनें अनुदान.
- चुनें
<STACK-NAME>-hudi-table-pii-role
एसटी IAM उपयोगकर्ता और भूमिकाएँ. - चुनना
rsv2_blog_hudi_db_1
के लिए डेटाबेस डेटाबेस. - के लिए टेबल्स, ज्यूपिटर नोटबुक में आपके द्वारा बनाई गई चार हुडी तालिकाओं को चुनें।
- के लिए टेबल की अनुमति, चुनते हैं चुनते हैं.
- चुनें अनुदान.
PII कॉलम क्वेरी करें
अब आप हुडी तालिकाओं से पूछताछ करने के लिए नोटबुक चलाने के लिए तैयार हैं। आइए सेजमेकर स्टूडियो में नोटबुक चलाने के लिए पिछले अनुभाग के समान चरणों का पालन करें:
- सेजमेकर कंसोल पर, नेविगेट करें
<STACK-NAME>-Studio-EMR-LF-Hudi
डोमेन. - पर लांच के आगे मेनू
<STACK-NAME>-hudi-table-reader
उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल, चुनें स्टूडियो. - डाउनलोड की गई नोटबुक अपलोड करें rsv2-hudi-टेबल-पीआईआई-रीडर-नोटबुक.
- अपलोड की गई नोटबुक खोलें.
- नोटबुक सेटअप चरणों को दोहराएं और उसी ईएमआर क्लस्टर से कनेक्ट करें, लेकिन भूमिका का उपयोग करें
<STACK-NAME>-hudi-table-pii-role
.
वर्तमान चरण में, एफजीएसी-सक्षम ईएमआर क्लस्टर को वृद्धिशील क्वेरी और समय यात्रा करने के लिए हुडी के प्रतिबद्ध समय कॉलम को क्वेरी करने की आवश्यकता है। यह स्पार्क के "टाइमस्टैम्प एज़ ऑफ़" सिंटैक्स का समर्थन नहीं करता है Spark.read()
. हम FGAC सक्षम के साथ भविष्य में Amazon EMR रिलीज़ में दोनों कार्यों के लिए समर्थन शामिल करने पर सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं।
अब आप नोटबुक में दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं. निम्नलिखित कुछ प्रमुख चरण हैं:
- स्नैपशॉट क्वेरी चलाएँ.
- एक वृद्धिशील क्वेरी चलाएँ.
- एक समय यात्रा क्वेरी चलाएँ.
- एमओआर रीड-ऑप्टिमाइज़्ड और रीयल-टाइम टेबल क्वेरीज़ चलाएँ।
स्तंभ-स्तर और पंक्ति-स्तरीय डेटा फ़िल्टर के साथ हुडी तालिकाओं को क्वेरी करें
हम IAM भूमिका का उपयोग करते हैं<STACK-NAME>-hudi-table-non-pii-role
हुडी तालिकाओं से पूछताछ करने के लिए। इस भूमिका को PII वाले किसी भी कॉलम से पूछताछ करने की अनुमति नहीं है। हम सुक्ष्म पहुंच नियंत्रण को लागू करने के लिए लेक फॉर्मेशन कॉलम-स्तर और पंक्ति-स्तरीय डेटा फ़िल्टर का उपयोग करते हैं:
- लेक फॉर्मेशन कंसोल पर, चुनें डेटा फ़िल्टर के अंतर्गत डेटा कैटलॉग नेविगेशन फलक में
- चुनें नया फ़िल्टर बनाएं.
- के लिए डेटा फ़िल्टर नाम, दर्ज
customer-pii-filter
. - चुनें
rsv2_blog_hudi_db_1
एसटी लक्ष्य डेटाबेस. - चुनें
rsv2_blog_hudi_mor_sql_dl_customer_1
एसटी लक्ष्य तालिका. - चुनते हैं कॉलम बहिष्कृत करें और चुनिए
c_customer_id
,c_email_address
, तथाc_last_name
कॉलम। - दर्ज
c_birth_country != 'HONG KONG'
एसटी पंक्ति फ़िल्टर अभिव्यक्ति. - चुनें फ़िल्टर बनाएं.
- चुनें डेटा लेक अनुमतियाँ के अंतर्गत अनुमतियाँ नेविगेशन फलक में
- चुनें अनुदान.
- चुनें
<STACK-NAME>-hudi-table-non-pii-role
एसटी IAM उपयोगकर्ता और भूमिकाएँ. - चुनें
rsv2_blog_hudi_db_1
एसटी डेटाबेस. - चुनें
rsv2_blog_hudi_mor_sql_dl_tpc_customer_1
एसटी टेबल्स. - चुनें
customer-pii-filter
एसटी डेटा फ़िल्टर. - के लिए डेटा फ़िल्टर अनुमतियाँ, चुनते हैं चुनते हैं.
- चुनें अनुदान.
आइए सेजमेकर स्टूडियो में नोटबुक चलाने के लिए समान चरणों का पालन करें:
- सेजमेकर कंसोल पर, डोमेन पर नेविगेट करें
Studio-EMR-LF-Hudi
. - पर लांच के लिए मेनू
hudi-table-reader
उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल, चुनें स्टूडियो. - डाउनलोड की गई नोटबुक अपलोड करें rsv2-hudi-टेबल-नॉन-पीआईआई-रीडर-नोटबुक और चुनें प्रारंभिक.
- नोटबुक सेटअप चरणों को दोहराएं और उसी ईएमआर क्लस्टर से कनेक्ट करें, लेकिन भूमिका का चयन करें
<STACK-NAME>-hudi-table-non-pii-role
.
अब आप नोटबुक में दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं. क्वेरी परिणामों से, आप देख सकते हैं कि लेक फॉर्मेशन डेटा फ़िल्टर के माध्यम से FGAC लागू किया गया है। भूमिका PII कॉलम नहीं देख सकतीc_customer_id
,c_last_name
, तथाc_email_address
. इसके अलावा, पंक्तियाँHONG KONG
फ़िल्टर कर दिया गया है.
क्लीन अप
समाधान के साथ प्रयोग पूरा करने के बाद, हम अप्रत्याशित लागतों से बचने के लिए निम्नलिखित चरणों के साथ संसाधनों को साफ करने की सलाह देते हैं:
- सेजमेकर स्टूडियो ऐप्स बंद करें उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल के लिए.
निष्क्रिय टाइमआउट मान के बाद ईएमआर क्लस्टर स्वचालित रूप से हटा दिया जाएगा।
- हटाएं अमेज़ॅन इलास्टिक फ़ाइल सिस्टम (अमेज़ॅन ईएफएस) डोमेन के लिए वॉल्यूम बनाया गया।
- S3 बाल्टियाँ खाली करें CloudFormation स्टैक द्वारा बनाया गया।
- AWS क्लाउडफ़ॉर्मेशन कंसोल पर, स्टैक हटाएं।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने अमेज़ॅन ईएमआर पर सूक्ष्म पहुंच नियंत्रण को लागू करने के लिए इस नई सुविधा को प्रदर्शित करने के लिए अपाची हुडी, एक प्रकार की ओटीएफ तालिकाओं का उपयोग किया। आप ओटीएफ तालिकाओं के लिए लेक फॉर्मेशन में ग्रैन्युलर अनुमतियों को परिभाषित कर सकते हैं और उन्हें ईएमआर क्लस्टर पर स्पार्क एसक्यूएल क्वेरी के माध्यम से लागू कर सकते हैं। आप ट्रांसेक्शनल डेटा लेक सुविधाओं का भी उपयोग कर सकते हैं जैसे स्नैपशॉट क्वेरी, वृद्धिशील क्वेरी, समय यात्रा और डीएमएल क्वेरी चलाना। कृपया ध्यान दें कि यह नई सुविधा सभी ओटीएफ तालिकाओं को कवर करती है।
यह सुविधा अमेज़न ईएमआर रिलीज़ 6.15 से शुरू होकर लॉन्च की गई है क्षेत्र जहां अमेज़न ईएमआर उपलब्ध है। लेक फॉर्मेशन के साथ अमेज़ॅन ईएमआर एकीकरण के साथ, आप आत्मविश्वास से बड़े डेटा को प्रबंधित और संसाधित कर सकते हैं, अंतर्दृष्टि को अनलॉक कर सकते हैं और डेटा सुरक्षा और शासन को बनाए रखते हुए सूचित निर्णय लेने की सुविधा प्रदान कर सकते हैं।
अधिक जानने के लिए, देखें अमेज़ॅन ईएमआर के साथ झील निर्माण सक्षम करें और बेझिझक अपने AWS सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट्स से संपर्क करें, जो आपकी डेटा यात्रा में सहायता कर सकते हैं।
लेखक के बारे में
रेमंड लाइ एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं जो बड़े उद्यम ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने में माहिर हैं। उनकी विशेषज्ञता ग्राहकों को जटिल एंटरप्राइज़ सिस्टम और डेटाबेस को AWS में स्थानांतरित करने, एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउसिंग और डेटा लेक प्लेटफ़ॉर्म का निर्माण करने में सहायता करने में निहित है। रेमंड एआई/एमएल उपयोग मामलों के लिए समाधानों की पहचान करने और डिजाइन करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, और उसका एडब्ल्यूएस सर्वर रहित समाधान और इवेंट ड्रिवेन आर्किटेक्चर डिजाइन पर विशेष ध्यान है।
बिन वांग, पीएचडी, एडब्ल्यूएस में एक वरिष्ठ विश्लेषणात्मक विशेषज्ञ समाधान वास्तुकार हैं, विज्ञापन पर विशेष ध्यान देने के साथ एमएल उद्योग में 12 वर्षों से अधिक का अनुभव रखते हैं। उनके पास प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), अनुशंसा प्रणाली, विविध एमएल एल्गोरिदम और एमएल संचालन में विशेषज्ञता है। उन्हें वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए एमएल/डीएल और बड़ी डेटा तकनीकों को लागू करने का गहरा शौक है।
आदित्य शाह AWS में सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट इंजीनियर हैं। उनकी रुचि डेटाबेस और डेटा वेयरहाउस इंजनों में है और उन्होंने अपाचे हाइव और अपाचे स्पार्क जैसे इंजनों के लिए प्रदर्शन अनुकूलन, सुरक्षा अनुपालन और एसीआईडी अनुपालन पर काम किया है।
मेलोडी यांग AWS में Amazon EMR के लिए एक वरिष्ठ बिग डेटा सॉल्यूशन आर्किटेक्ट हैं। वह डेटा परिवर्तन में उनकी सफलता में सहायता करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास मार्गदर्शन और तकनीकी सलाह प्रदान करने के लिए AWS ग्राहकों के साथ काम करने वाली एक अनुभवी एनालिटिक्स लीडर हैं। उनकी रुचि के क्षेत्र ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क और ऑटोमेशन, डेटा इंजीनियरिंग और डेटाऑप्स हैं।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/enforce-fine-grained-access-control-on-open-table-formats-via-amazon-emr-integrated-with-aws-lake-formation/
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