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配置权限集 在数据访问权限管理的实际场景下，通常会有一级部门、二级部门、三级部门等多级权限的划分。为此，数据安全组件提供了自上而下分层式的数据权限管理方式。您可以通过空间权限集配置工作空间内的最大权限，在此基础上，将其向下拆分出新的子权限集，提供进一步的细分权限管理。 权限集本质上是将用户与权限直接关联
最小化权限授权实践 实践场景及目标 某数据运营工程师专职负责数据质量监控相关工作，仅需要服务数据质量组件的操作权限。 图1 权限体系 服务的权限体系如图1所示。如果项目管理员直接赋予该数据运营工程师IAM账号“DAYU User系统角色+工作空间开发者角色”权限，则会出现如下非必需权限过大的风险
配置空间权限集 在数据访问权限管理的实际场景下，通常会有一级部门、二级部门、三级部门等多级权限的划分。为此，数据安全组件提供了自上而下分层式的数据权限管理方式。您可以通过空间权限集配置工作空间内的最大权限，在此基础上，将其向下拆分出新的子权限集，提供进一步的细分权限管理。 空间权限集作为
配置调度身份 数据开发模块的作业执行中会遇到如下问题： 数据开发模块的作业执行机制是以启动作业的用户身份执行该作业。对于按照周期调度方式执行的作业，当启动该作业的IAM账号在调度周期内被停用或删除后，系统无法获取用户身份认证信息，导致作业执行失败。 如果作业被低权限的用户启动，也会因为权限不足导致作业执行失败
发现敏感数据 完成了敏感数据识别规则组定义后，就可以根据定义的规则来创建敏感数据识别任务，发现敏感数据，并将敏感数据同步到数据地图组件。 敏感数据发现任务运行后，为使该识别规则在静态脱敏任务中生效，必须在“敏感数据分布>手工修正”页面对任务中的识别规则进行“确认”，使规则状态变更为
配置资源权限 本章主要介绍如何通过资源权限创建权限策略到Ranger组件，实现MRS资源权限控制，从而降低企业数据信息安全风险。 当前支持创建的权限策略如下： 创建HDFS权限策略 创建Hive访问权限策略 创建Hive脱敏权限策略 创建Hive行级过滤器权限策略 创建HBase权限策略
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