使用Ranger对Hive数据进行脱敏

本文涉及的产品
EMR Serverless StarRocks,5000CU*H 48000GB*H
简介: Ranger支持对Hive数据的脱敏处理(Data Masking),它对`select`的返回结果进行脱敏处理,对用户屏蔽敏感信息。

Ranger支持对Hive数据的脱敏处理(Data Masking),它对select的返回结果进行脱敏处理,对用户屏蔽敏感信息。

备注:
该功能针对HiveServer2的场景(如beeline/jdbc/Hue等途径执行的select),对于使用Hive Client(如hive -e 'select xxxx')不支持。

接下来介绍如何在E-MapReduce中使用该功能的步骤。

1.Hive组件配置Ranger

参见文档: Enable Hive Ranger Plugin

2. 配置Data Mask Policy

在Ranger UI的emr-hive的service页面可以对用户访问Hive数据进行脱敏处理。

  • 支持多种脱敏处理方式,比如显示开始的4个字符/显示最后的4个字符/Hash处理等
  • 配置Mask Policy时不支持通配符(如policy中table/column不能配置为*)
  • 每个policy只能配置一个列的mask策略,多个列需要配置各自的mask policy

配置Policy流程:
mask_1

mask_2

mask_4

最后保存即可。

3. 测试数据脱敏

场景:
用户test在select表testdb1.testtbl中列a的数据时,只显示最开始的4个字符。

流程:
a) 配置policy
在上面一节的最后一个截图,其实就是配置了该场景的一个policy,可参考上图(其中脱敏方式选择了show first 4)。

b) 脱敏验证
test用户使用beeline连接HiveServer2,执行select a from testdb1.testtbl

mask5

如上图所示,test用户执行select命令后,列a显示的数据只有前面4个字符是正常显示,后面字符全部用x来脱敏处理。

相关实践学习
基于EMR Serverless StarRocks一键玩转世界杯
基于StarRocks构建极速统一OLAP平台
快速掌握阿里云 E-MapReduce
E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上,利用开源大数据生态系统,包括 Hadoop、Spark、HBase,为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。 本课程主要介绍阿里云 E-MapReduce 的使用方法。
目录
相关文章
|
1月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
38 4
|
1月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
Hadoop-21 Sqoop 数据迁移工具 简介与环境配置 云服务器 ETL工具 MySQL与Hive数据互相迁移 导入导出
Hadoop-21 Sqoop 数据迁移工具 简介与环境配置 云服务器 ETL工具 MySQL与Hive数据互相迁移 导入导出
50 3
|
1月前
|
SQL
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(二)
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(二)
33 2
|
1月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
Hadoop-24 Sqoop迁移 MySQL到Hive 与 Hive到MySQL SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
Hadoop-24 Sqoop迁移 MySQL到Hive 与 Hive到MySQL SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
82 0
|
3月前
|
SQL 物联网 数据处理
"颠覆传统,Hive SQL与Flink激情碰撞!解锁流批一体数据处理新纪元,让数据决策力瞬间爆表,你准备好了吗?"
【8月更文挑战第9天】数据时代,实时性和准确性至关重要。传统上,批处理与流处理各司其职,但Apache Flink打破了这一界限,尤其Flink与Hive SQL的结合,开创了流批一体的数据处理新时代。这不仅简化了数据处理流程,还极大提升了效率和灵活性。例如,通过Flink SQL,可以轻松实现流数据与批数据的融合分析,无需在两者间切换。这种融合不仅降低了技术门槛,还为企业提供了更强大的数据支持,无论是在金融、电商还是物联网领域,都将发挥巨大作用。
60 6
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 HIVE
实时计算 Flink版产品使用问题之如何将PostgreSQL数据实时入库Hive并实现断点续传
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
3月前
|
SQL 分布式计算 数据处理
实时计算 Flink版产品使用问题之怎么将数据从Hive表中读取并写入到另一个Hive表中
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
3月前
|
SQL 存储 分布式计算
|
3月前
|
SQL 存储 监控
Hive 插入大量数据
【8月更文挑战第15天】