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Unity Catalog Lakeguard:为您的企业提供安全高效的计算.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718753 2025-06-22 43页 2.29MB

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本文主要内容涉及数据治理、安全计算以及Databricks平台的新功能。以下是关键点: 1. 文章开头强调了前瞻性声明的免责,提醒读者相关信息可能不完整,包含风险和不确定性。 2. 介绍了数据治理的例子,包括数据工程师和数据科学家对客户数据的不同访问级别,如细粒度访问控制(FGAC)的使用。 3. 讨论了Apache Spark在数据治理方面的局限性,并提出了Unity Catalog和Lakeguard作为解决方案,以实现用户之间的隔离和细粒度访问控制。 4. 描述了Unity Catalog的计算模式,包括标准访问模式和专用访问模式,以及如何选择合适的访问模式。 5. 介绍了Databricks平台的新功能,如对ML库的支持、流处理和云服务连接,以及专用集群的使用场景。 6. 文章最后提醒读者完成调查,并提供Databricks培训和认证信息以供进一步学习。 核心数据引用: - 数据治理示例中提及的细粒度访问控制(FGAC)包括视图、行级过滤和列掩码、基于属性的访问控制。 - Unity Catalog提供多用户支持,完全隔离用户代码,并支持声明式数据访问。 - 专用集群被分配给单一授权主体,权限下放至该主体的权限。 以上内容概括了文章的核心要点,字数控制在250字以内。
"如何确保数据治理安全?" "Spark集群共享计算怎么用?" "专属集群在哪些场景下适用?"
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