Spark-Authorizer: 精细化控制Spark SQL权限管理
一、项目介绍
Spark-Authorizer是网易基于Apache Ranger开发的一款Spark SQL授权扩展插件,旨在为Apache Spark提供标准SQL级别的访问控制能力。它能够无缝集成到现有的Ranger系统中,利用存储级或SQL标准级的访问控制策略,来限制数据湖中的数据库、表以及分区等资源的访问权限。
主要特性:
- 存储级授权:通过HDFS的权限控制机制,实现数据与元数据一致性授权政策。
- SQL标准级授权:增强传统存储级授权功能,支持更细粒度的数据访问(如视图与列)。
二、项目快速启动
安装Spark Authorizer
方法一:Maven依赖
在你的pom.xml文件中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>com.netease.spark-authorizer</groupId>
<artifactId>spark-authorizer</artifactId>
<version>最新版本号</version>
</dependency>
替换最新版本号为你所需的版本号。
方法二:手动部署
下载对应版本的JAR包并复制到你的$SPARK_HOME/jars目录下:
cp target/spark-authorizer-<version>.jar $SPARK_HOME/jars
配置Ranger-Hive插件
参照Ranger-Hive插件安装指南,确保Ranger-Hive插件已在Apache Spark集群上正确部署及配置。
启用Spark Authorizer
编辑$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf以启用RangerSparkSQLExtension:
spark.sql.extensions org.apache.ranger.authorization.spark.authorizer.RangerSparkSQLExtension
三、应用案例与最佳实践
案例展示
假设在一个大型数据分析平台中,不同的分析团队对数据有不同的读写权限要求。Spark-Authorizer可以帮助实施精细化的访问控制策略,比如,允许特定团队只能读取指定库中的部分表格,而不能修改它们。
最佳实践
-
统一权限管理:利用Ranger集中管理所有数据源的权限,包括HDFS、Hive、Spark等,保持权限的一致性和安全性。
-
性能优化考虑:在高并发场景下,合理规划权限检查逻辑可以避免过多的元数据查询操作,减少I/O开销。
四、典型生态项目
Spark-Authorizer作为Kyuubi的核心组件之一,支撑了其作为大规模SQL-on-Hadoop服务的基础架构。Kyuubi提供了类似MySQL的服务接口,使得用户可以通过标准的JDBC/ODBC连接器从任何客户端应用程序执行SQL语句,而无需了解底层的大数据基础设施细节。
以上步骤仅为一个简化的示例,具体部署时应遵循最新的官方文档指导进行操作,以保证系统的稳定性和安全性。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00