আমাজন ইএমআর স্টুডিও একটি ইন্টিগ্রেটেড ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট (IDE) যা ডেটা বিজ্ঞানী এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য R, Python, Scala, এবং PySpark-এ লেখা ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ডেটা সায়েন্স অ্যাপ্লিকেশানগুলি বিকাশ, ভিজ্যুয়ালাইজ এবং ডিবাগ করতে সহজ করে তোলে৷ EMR স্টুডিও EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেসের মাধ্যমে সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত জুপিটার নোটবুক এবং সরঞ্জাম যেমন স্পার্ক UI এবং YARN টাইমলাইন সার্ভার প্রদান করে। আপনি একটি EMR ক্লাস্টারে একটি EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস সংযুক্ত করতে পারেন এবং EMR ক্লাস্টারের কম্পিউট পাওয়ার ব্যবহার করতে পারেন এবং ক্লাস্টারে ডেটা সায়েন্স কাজ চালাতে পারেন। ডাটা প্রায়ই ডাটা লেকের দ্বারা পরিচালিত হয় AWS লেক গঠন, আপনাকে একটি সাধারণ অনুদান বা প্রত্যাহার প্রক্রিয়ার মাধ্যমে সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ প্রয়োগ করতে সক্ষম করে।
আমরা পরিচয় করিয়ে দিতে পেরে খুশি রানটাইম ভূমিকা EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেসের জন্য। আপনি এখন একটি রানটাইম ভূমিকা নির্ধারণ করতে পারেন এবং একটি EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস সংযুক্ত করার সময় এটি একটি EMR ক্লাস্টারে বরাদ্দ করতে পারেন। EMR ক্লাস্টারের কাজগুলি AWS সংস্থানগুলি অ্যাক্সেস করতে এই রানটাইম ভূমিকা ব্যবহার করবে। রানটাইম ভূমিকা কনফিগার করার পরে, আপনি লেক ফর্মেশন ব্যবহার করতে পারেন এবং EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস দ্বারা জমা দেওয়া কাজের জন্য সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত ডেটা অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ প্রয়োগ করতে পারেন।
পূর্বে, ইএমআর ক্লাস্টারে ইএমআর স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস সংযুক্ত করার সময়, সমস্ত ওয়ার্কস্পেসকে একই ব্যবহার করতে হত এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) ভূমিকা - যথা, ক্লাস্টার এর অ্যামাজন ইলাস্টিক কম্পিউট ক্লাউড (Amazon EC2) উদাহরণ প্রোফাইল। অতএব, একই EMR ক্লাস্টারের সাথে সংযুক্ত সমস্ত কর্মক্ষেত্রে একই ডেটা অ্যাক্সেস ছিল। ডেটা উত্সগুলিতে অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ করতে, প্রতিটি EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেসকে একটি আলাদা EMR ক্লাস্টার ব্যবহার করতে হয়েছিল এবং একাধিক EMR উদাহরণ প্রোফাইলের প্রয়োজন ছিল।
Amazon EMR 6.11 প্রকাশের সাথে শুরু করে, আপনি এখন একটি EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস একটি EMR ক্লাস্টারে সংযুক্ত করার সময় একটি রানটাইম ভূমিকা চয়ন করতে পারেন। এই রানটাইম ভূমিকা ওয়ার্কস্পেস স্তরে অ্যাক্সেস কম করে। আপনার Apache Livy এবং Apache Spark কাজগুলি যেগুলি EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস থেকে চালিত হয় শুধুমাত্র রানটাইম ভূমিকার সাথে সংযুক্ত নীতি দ্বারা অনুমোদিত ডেটা এবং সংস্থানগুলি অ্যাক্সেস করার অনুমতি থাকবে৷ এছাড়াও, যখন লেক ফরমেশনের মাধ্যমে পরিচালিত ডেটা লেক থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করা হয়, আপনি লেক ফর্মেশনের অনুমতিগুলি ব্যবহার করে সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত ডেটা অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ প্রয়োগ করতে পারেন। এটি আপনাকে অপারেশনাল ওভারহেড কমাতে সাহায্য করে।
এই পোস্টে, আমরা প্রদর্শন করি কিভাবে EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেসের জন্য রানটাইম ভূমিকা কনফিগার করতে হয় এবং রানটাইম ভূমিকা সহ একটি EMR ক্লাস্টারে একটি ওয়ার্কস্পেস সংযুক্ত করতে হয়। যেহেতু বড় এন্টারপ্রাইজগুলি সাধারণত একাধিক AWS অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে, এবং এই অ্যাকাউন্টগুলির অনেকগুলি একটি একক AWS অ্যাকাউন্ট দ্বারা পরিচালিত ডেটা লেকে অ্যাক্সেসের প্রয়োজন হতে পারে, আমাদের উদাহরণ দুটি AWS অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে। আমরা ব্যাখ্যা করি কীভাবে EMR স্টুডিও রানটাইম ভূমিকাগুলিতে অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ করতে হয়, লেক ফর্মেশনের মাধ্যমে ডেটা লেকে অ্যাকাউন্ট জুড়ে ডেটা অ্যাক্সেস পরিচালনা করতে হয় এবং EMR রানটাইম ভূমিকাগুলিতে টেবিল-স্তর এবং কলাম-স্তরের অনুমতিগুলি প্রয়োগ করতে হয়।
সমাধান ওভারভিউ
সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ প্রদর্শন করতে, আমরা একটি নমুনা তৈরি করি এডাব্লুএস আঠালো ডাটাবেসের নাম কোম্পানি এবং লেক ফরমেশনে ডাটাবেসের অনুমতি পরিচালনা করে। ডাটাবেস দুটি পৃথক টেবিল নিয়ে গঠিত:
- কর্মচারী – এই টেবিলটি কোম্পানির কর্মীদের সম্পর্কে তথ্য সঞ্চয় করে, যার মধ্যে কর্মচারী আইডি, নাম, বিভাগ এবং বেতন রয়েছে
- পণ্য - এই টেবিলটি পণ্য আইডি, নাম, বিভাগ এবং মূল্য সহ কোম্পানির দ্বারা বিক্রি করা পণ্য সম্পর্কে তথ্য সংরক্ষণ করে
ডেটা অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ প্রদর্শন করতে, আমরা নিম্নলিখিত ডেটা ব্যবহারকারীদের বিবেচনা করি:
- অ্যালিস, বিক্রয় দলের একজন তথ্য বিজ্ঞানী – এর সমস্ত কলামে তার কেবল পড়ার অ্যাক্সেস থাকতে হবে৷
products
সারণী এবং নির্বাচিত কলাম, ইউআইডি, নাম এবং বিভাগ সহemployees
টেবিল - বব, মানব সম্পদ দলের একজন তথ্য বিজ্ঞানী – সমস্ত কলামে তার কেবল পড়ার অ্যাক্সেস থাকতে হবে৷
employees
টেবিল এবং অ্যাক্সেস থাকা উচিত নয়products
টেবিল
ক্রস-অ্যাকাউন্ট ডেটা শেয়ারিং প্রদর্শন করতে, আমরা দুটি অ্যাকাউন্ট বিবেচনা করি:
- ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্ট - আমরা এই অ্যাকাউন্ট হিসাবে উল্লেখ করি
123456789012
এই পোস্টে এই অ্যাকাউন্টটি কাঁচা ডেটা পরিচালনা করে আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) এবং ডাটা লেকে ডাটা লেখে। দ্যcompany
ডাটাবেস এবং টেবিল এই অ্যাকাউন্টে থাকা উচিত। - ডেটা ভোক্তা অ্যাকাউন্ট - আমরা এই অ্যাকাউন্ট হিসাবে উল্লেখ করি
111122223333
এই পোস্টে এই অ্যাকাউন্টটি ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহারকারীদের দ্বারা সরাসরি অ্যাক্সেস করা হয় এবং ডেটাতে লেখার অ্যাক্সেস নেই৷ এই অ্যাকাউন্টটি অ্যালিস এবং ববের দ্বারা অ্যাক্সেসযোগ্য হওয়া উচিত।
আর্কিটেকচারটি নিম্নরূপ প্রয়োগ করা হয়:
- ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্ট একটি ডেটা লেক পরিচালনা করে। কাঁচা ডেটা S3 বালতিতে সংরক্ষণ করা হয় এবং AWS গ্লু ডেটা ক্যাটালগে তালিকাভুক্ত করা হয়।
- ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন ডেটা ক্যাটালগের মাধ্যমে ডেটা অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ করে এবং ডেটা গ্রাহক অ্যাকাউন্টের সাথে ক্রস-অ্যাকাউন্ট ডেটা শেয়ারিং প্রদান করে।
- ডেটা কনজিউমার অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন টেবিল লেভেলে ডেটা লেকে ক্রস-অ্যাকাউন্ট অ্যাক্সেস এবং সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত লেক গঠনের অনুমতিগুলি পরিচালনা করে। আরো তথ্যের জন্য, পড়ুন সূক্ষ্ম দানাদার অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণের পদ্ধতি.
- একটি EMR ক্লাস্টারে কাজ চালানোর সময় ডেটা ভোক্তা অ্যাকাউন্টে EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস রানটাইম ভূমিকা ব্যবহার করে।
- EMR ক্লাস্টার ডাটা কনজিউমার অ্যাকাউন্টে গ্লু ডেটা ক্যাটালগের সাথে সংযোগ করে এবং ক্রস-অ্যাকাউন্ট ডেটা শেয়ারিংয়ের মাধ্যমে ডেটা লেক থেকে ডেটা জিজ্ঞাসা করে।
নিম্নলিখিত চিত্রটি এই স্থাপত্যের চিত্র তুলে ধরেছে।
নিম্নলিখিত বিভাগগুলিতে, আমরা লেক ফর্মেশনের মাধ্যমে অ্যাকাউন্টগুলি জুড়ে ডেটা ভাগ করে নেওয়ার ধাপগুলির মধ্য দিয়ে যাই, রানটাইম ভূমিকা সহ একটি EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস চালাতে এবং সূক্ষ্ম অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ প্রদর্শন করি৷
পূর্বশর্ত
আপনার নিম্নলিখিত পূর্বশর্ত থাকা উচিত:
ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্টে অবকাঠামো তৈরি করুন
অবকাঠামো সংস্থান তৈরি করতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- ডেটা প্রযোজক AWS অ্যাকাউন্টে লগ ইন করুন (
123456789012
). - বেছে নিন স্ট্যাক চালু করুন প্রয়োজনীয় সংস্থান তৈরি করতে একটি ক্লাউডফর্মেশন টেমপ্লেট স্থাপন করতে।
- জন্য DataLakeBucketSuffix, ডেটা লেক দ্বারা ব্যবহৃত S3 বাকেটের জন্য প্রত্যয় লিখুন। পুরো S3 বাকেটের নাম তৈরি করতে হবে
{AwsAccoundId}-{AwsRegion}-{DataLakeBucketSuffix}
. - CloudFormation স্ট্যাক তৈরি হওয়ার পরে, নেভিগেট করুন আউটপুট স্ট্যাকের ট্যাব এবং এর মান ক্যাপচার করুন
DataLakeS3Bucket
পরবর্তী ধাপে ব্যবহার করতে।
ডেটা ফাইল তৈরি করুন এবং ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্টে Amazon S3 এ আপলোড করুন
ডেটা প্রযোজক AWS অ্যাকাউন্টে DataLakeS3BucketName-এ আপলোড করার অনুমতি সহ IAM পরিচয় ব্যবহার করতে আপনার AWS CLI কনফিগার করুন (123456789012
), অথবা আপনি ব্যবহার করে CloudShell এ সাইন ইন করতে পারেন এডাব্লুএস ম্যানেজমেন্ট কনসোল. নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- আপনার স্থানীয় মেশিনে, cd কমান্ড সহ আপনার পছন্দের একটি ডিরেক্টরিতে যান, উদাহরণস্বরূপ,
cd ~
. - চালান লিপি সঙ্গে
chmod 744 create_sample_data.sh && ./create_sample_data.sh <DataLakeS3BucketName>
.
স্ক্রিপ্ট একটি সাবডিরেক্টরি তৈরি করবে tmp
আপনার বর্তমান কাজের ডিরেক্টরিতে, CSV ফাইলগুলিতে পরীক্ষার ডেটা তৈরি করুন এবং ফাইলগুলি আপলোড করুন DataLakeS3BucketName
S3 বালতি।
ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্টে লেক গঠন সেট আপ করুন
এই বিভাগে, আমরা ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন সেট আপ করার ধাপগুলি দিয়ে চলেছি।
লেক ফরমেশন ক্রস-অ্যাকাউন্ট ডেটা শেয়ারিং সংস্করণ সেটিংস সেট আপ করুন
লেক ফরমেশন একাধিক ডেটা শেয়ারিং সংস্করণ সমর্থন করে। এই পোস্টের জন্য, আমরা সংস্করণ 3 ব্যবহার করি। ডেটা ভাগ করে নেওয়ার সংস্করণগুলির মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে আরও জানতে, পড়ুন ক্রস-অ্যাকাউন্ট ডেটা শেয়ারিং সংস্করণ সেটিংস আপডেট করা হচ্ছে. ডেটা শেয়ারিং সংস্করণ পরিবর্তন করতে, দেখুন নতুন সংস্করণ সক্রিয় করতে.
ডেটা লেক অবস্থান হিসাবে Amazon S3 অবস্থান নিবন্ধন করুন
যখন তুমি একটি Amazon S3 অবস্থান নিবন্ধন করুন লেক ফরমেশনের সাথে, আপনি সেই অবস্থানে পড়ার/লেখার অনুমতি সহ একটি IAM ভূমিকা নির্দিষ্ট করেন। নিবন্ধন করার পরে, যখন EMR ক্লাস্টারগুলি এই Amazon S3 অবস্থানে অ্যাক্সেসের অনুরোধ করে, তখন লেক ফর্মেশন ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য প্রদত্ত ভূমিকার অস্থায়ী শংসাপত্র সরবরাহ করবে। আমরা ইতিমধ্যে ভূমিকা তৈরি করেছি LakeFormationCompanyDatabaseDataAccessRole
পূর্ববর্তী ধাপে এই উদ্দেশ্যে। ডেটা লেক অবস্থান হিসাবে Amazon S3 অবস্থান নিবন্ধন করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- লেক ফরমেশন কনসোল খুলুন লেক ফরমেশন ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরের সাথে ডেটা প্রোডিউসার অ্যাকাউন্টে (
123456789012
). - নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন ডাটা লেকের অবস্থান অধীনে প্রশাসন.
- বেছে নিন অবস্থান নিবন্ধন করুন.
- জন্য Amazon S3 পথপ্রবেশ করান
s3://<DataLakeS3BucketName>/company-database
. - জন্য আইএএম ভূমিকাপ্রবেশ করান
LakeFormationCompanyDatabaseDataAccessRole
. - জন্য অনুমতি মোড, নির্বাচন করুন লেক গঠন.
- বেছে নিন অবস্থান নিবন্ধন করুন.
IAMAllowed Principals কে দেওয়া অনুমতি প্রত্যাহার করুন
সার্জারির IAMAllowedPrincipals
গোষ্ঠীতে যেকোন IAM ব্যবহারকারী এবং ভূমিকা অন্তর্ভুক্ত থাকে যেগুলি আপনার IAM নীতির দ্বারা আপনার ডেটা ক্যাটালগ সংস্থানগুলিতে অ্যাক্সেসের অনুমতি দেয়৷ প্রতি লেক গঠন মডেল প্রয়োগ করুন, আমাদের প্রয়োজন IAMAllowed Principals থেকে অনুমতি প্রত্যাহার করুন নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি ব্যবহার করে:
- ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরের সাথে লেক ফর্মেশন কনসোল খুলুন।
- নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন অনুমতি অধীনে ডেটা লেক অনুমতি.
- দ্বারা ফিল্টার অনুমতি
Database = company
এবংPrinciple=IAMAllowedPrinciples
. - প্রিন্সিপালকে দেওয়া সমস্ত অনুমতি নির্বাচন করুন
IAMAllowedPrincipals
এবং নির্বাচন করুন রদ করা.
অ্যাপ্লিকেশন ইন্টিগ্রেশন সেটিংস সেট আপ করুন
EMR ক্লাস্টারের জন্য অনুমতি প্রয়োগ করতে, আপনাকে লেক ফর্মেশনের সাথে একটি সেশন ট্যাগ মান নিবন্ধন করতে হবে। লেক ফরমেশন এই সেশন ট্যাগ ব্যবহার করে কলকারীদের অনুমোদন করতে এবং ডেটা লেকে অ্যাক্সেস প্রদান করে। আমরা নিবন্ধন Amazon EMR
সেশন ট্যাগ মান হিসাবে। এই মান উল্লেখ করা হবে নিরাপত্তা কনফিগারেশন EMR ক্লাস্টার তৈরি করার সময়।
নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি ব্যবহার করে সেশন ট্যাগ সেট আপ করুন:
- ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরের সাথে লেক ফর্মেশন কনসোল খুলুন।
- বেছে নিন অ্যাপ্লিকেশন ইন্টিগ্রেশন সেটিংস অধীনে প্রশাসন নেভিগেশন ফলকে।
- নির্বাচন করা লেক ফর্মেশনের সাথে নিবন্ধিত অ্যামাজন S3 অবস্থানগুলিতে বাহ্যিক ইঞ্জিনগুলিকে ডেটা ফিল্টার করার অনুমতি দিন৷.
- জন্য সেশন ট্যাগ মানপ্রবেশ করান
Amazon EMR
. - জন্য AWS অ্যাকাউন্ট আইডি, ডেটা ভোক্তা AWS অ্যাকাউন্ট আইডি লিখুন (
111122223333
). - বেছে নিন সংরক্ষণ করুন.
ডেটাবেস এবং টেবিলগুলি ডেটা গ্রাহক অ্যাকাউন্টে ভাগ করুন
আমরা এখন ডেটা ভোক্তা AWS অ্যাকাউন্টে অনুমতি দিই, মঞ্জুরযোগ্য অনুমতি সহ। এটি ডেটা ভোক্তা অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরকে অ্যাকাউন্টের মধ্যে ডেটা অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়।
ডেটা ভোক্তা অ্যাকাউন্টে ডাটাবেস অনুমতি দিন
নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরের সাথে লেক ফর্মেশন কনসোল খুলুন।
- নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন ডেটাবেস.
- ডাটাবেস নির্বাচন করুন
company
, এবং উপর কার্যপ্রণালী মেনু, অধীনে অনুমতিসমূহনির্বাচন প্রদান. - মধ্যে মূলনীতি অধ্যায়, নির্বাচন করুন বাহ্যিক অ্যাকাউন্ট এবং ডেটা ভোক্তা AWS অ্যাকাউন্ট লিখুন (
111122223333
). - মধ্যে LF-ট্যাগ বা ক্যাটালগ সম্পদ বিভাগ, চয়ন করুন
company
উন্নত ডেটাবেস. - মধ্যে ডাটাবেস অনুমতি অধ্যায়, নির্বাচন করুন বর্ণনা করা উভয় জন্য ডাটাবেস অনুমতি এবং মঞ্জুরযোগ্য অনুমতি.
এটি ডেটা ভোক্তা অ্যাকাউন্টে ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরকে ডেটাবেস বর্ণনা করতে এবং ডেটা ভোক্তা অ্যাকাউন্টে অন্যান্য প্রিন্সিপালদের বর্ণনার অনুমতি প্রদানের অনুমতি দেয়।
- বেছে নিন প্রদান.
ডেটা ভোক্তা অ্যাকাউন্টে টেবিলের অনুমতি দিন
নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরের সাথে লেক ফর্মেশন কনসোল খুলুন।
- নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন টেবিল.
- নির্বাচন করুন
products
টেবিল, যা অন্তর্গতcompany
ডাটাবেস, এবং উপর কার্যপ্রণালী মেনু, অধীনে অনুমতিসমূহনির্বাচন প্রদান. - মধ্যে মূলনীতি অধ্যায়, নির্বাচন করুন বাহ্যিক অ্যাকাউন্ট এবং ডেটা ভোক্তা AWS অ্যাকাউন্টে প্রবেশ করুন (
111122223333
). - মধ্যে LF-ট্যাগ বা ক্যাটালগ সম্পদ অধ্যায়, নির্বাচন করুন নামকৃত ডেটা ক্যাটালগ সম্পদ এবং নিম্নলিখিত উল্লেখ করুন:
- জন্য ডেটাবেসনির্বাচন
company
. - জন্য টেবিলনির্বাচন
products
এবংemployees
.
- জন্য ডেটাবেসনির্বাচন
- মধ্যে টেবিল অনুমতি বিভাগ, চয়ন করুন নির্বাচন করা এবং বর্ণনা করা উভয় জন্য টেবিল অনুমতি এবং মঞ্জুরযোগ্য অনুমতি.
এটি ডেটা ভোক্তা অ্যাকাউন্টে ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরকে টেবিলগুলি নির্বাচন এবং বর্ণনা করার অনুমতি দেয় এবং ডেটা গ্রাহক অ্যাকাউন্টে অন্যান্য প্রিন্সিপালদের টেবিলের অনুমতিগুলি নির্বাচন ও বর্ণনা করতে দেয়৷
- মধ্যে ডেটা অনুমতি অধ্যায়, নির্বাচন করুন সমস্ত ডেটা অ্যাক্সেস.
- বেছে নিন প্রদান.
এখন আমরা ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্ট সেট আপ শেষ করেছি।
ডেটা গ্রাহক অ্যাকাউন্টে অবকাঠামো সেট আপ করুন
অবকাঠামো সংস্থান তৈরি করতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- ডেটা গ্রাহক অ্যাকাউন্টে লগ ইন করুন (
111122223333
). - বেছে নিন লঞ্চ স্ট্যাক প্রয়োজনীয় সংস্থান তৈরি করতে একটি ক্লাউডফর্মেশন টেমপ্লেট স্থাপন করতে।
- জন্য রিলিজ লেবেল, ব্যবহার করার জন্য Amazon EMR রিলিজ লেবেল লিখুন, যা শুধুমাত্র emr-6.11 বা তার বেশি হতে পারে।
- জন্য ইনস্ট্যান্স টাইপ, EMR ক্লাস্টারের জন্য ইনস্ট্যান্স টাইপ নির্বাচন করুন, যেমন r4.4xlarge।
- জন্য EMRS3BucketNameSuffix, EMR ক্লাস্টার লগ এবং EMR নোটবুক ফাইল সংরক্ষণ করতে S3 বালতি প্রত্যয় লিখুন। S3 বাকেটের পুরো নামটি তৈরি করতে হবে
{AWSAccoundId}-{AWSRegion}-{EMRS3BucketNameSuffix}
. - জন্য S3PathToInTransit Certificate, ইন-ট্রানজিট এনক্রিপশনের জন্য ব্যবহৃত .pem ফাইলগুলি রয়েছে এমন .zip ফাইলের জন্য S3 পাথ লিখুন।
জিপ ফাইল তৈরি করার নির্দেশাবলীর জন্য যেখানে .pem ফাইল রয়েছে এবং সেগুলিকে আপনার S3 বালতিতে আপলোড করার জন্য, দেখুন Amazon EMR এনক্রিপশনের সাথে ট্রানজিটে ডেটা এনক্রিপ্ট করার জন্য শংসাপত্র প্রদান করা.
- CloudFormation স্ট্যাক তৈরি হওয়ার পরে, নেভিগেট করুন আউটপুট স্ট্যাকের ট্যাব।
- এর মান ক্যাপচার করুন
EMRStudioLink
ইএমআর স্টুডিওতে সাইন ইন করতে ব্যবহার করতে।
ডেটা ভোক্তা অ্যাকাউন্টে সম্পদ ভাগ গ্রহণ করুন
ভাগ করা সম্পদ অ্যাক্সেস করতে, আপনাকে প্রথমে আমন্ত্রণ গ্রহণ করতে হবে।
- AWS RAM অ্যাক্সেস আছে এমন IAM পরিচয় সহ ডেটা গ্রাহক অ্যাকাউন্টের AWS RAM কনসোল খুলুন৷
- নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন সম্পদ শেয়ার অধীনে আমার সাথে ভাগ.
আপনার ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্ট থেকে দুটি মুলতুবি থাকা সম্পদ শেয়ার দেখতে হবে।
- উভয় সম্পদ শেয়ার গ্রহণ করুন.
আপনি দেখতে হবে company
তথ্যশালা, employees
টেবিল, এবং products
ডেটা ক্যাটালগের টেবিল।
ডেটা কনজিউমার অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন সেট আপ করুন
এই বিভাগে, আমরা ডেটা কনজিউমার অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন সেট আপ করার ধাপগুলি দিয়ে চলেছি।
অ্যাপ্লিকেশন ইন্টিগ্রেশন সেটিংস সেট আপ করুন
ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্টের সেটআপের মতো, আপনাকে সেশন ট্যাগ হিসাবে অ্যামাজন EMR নিবন্ধন করতে হবে। এই মান উল্লেখ করা হয় নিরাপত্তা কনফিগারেশন CloudFormation স্ট্যাকে EMR ক্লাস্টার তৈরি করার সময়।
এটি করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- লেক ফরমেশন কনসোল খুলুন লেক ফরমেশন ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরের সাথে ডেটা কনজিউমার অ্যাকাউন্টে (
111122223333
). - বেছে নিন অ্যাপ্লিকেশন ইন্টিগ্রেশন সেটিংস অধীনে প্রশাসন নেভিগেশন ফলকে।
- নির্বাচন করা লেক ফর্মেশনের সাথে নিবন্ধিত অ্যামাজন S3 অবস্থানগুলিতে বাহ্যিক ইঞ্জিনগুলিকে ডেটা ফিল্টার করার অনুমতি দিন৷.
- জন্য সেশন ট্যাগ মানপ্রবেশ করান
Amazon EMR
. - জন্য AWS অ্যাকাউন্ট আইডি, ডেটা ভোক্তা AWS অ্যাকাউন্ট আইডি লিখুন (
111122223333
). - বেছে নিন সংরক্ষণ করুন.
ডিফল্ট ডাটাবেসে রানটাইম ভূমিকার বর্ণনার অনুমতি দিন
যদি লেক ফরমেশনে আপনার কোনো ডিফল্ট ডাটাবেস না থাকে, অথবা আপনার ডিফল্ট ডাটাবেসের কাছে ইতিমধ্যেই অনুমোদনের অনুমতি রয়েছে IAMAllowedPrinciples
, আপনি এই ধাপটি এড়িয়ে যেতে পারেন।
অ্যামাজন ইএমআর ডিফল্টভাবে ডিফল্ট ডাটাবেস চেক করবে। আপনার লেক ফর্মেশনে যদি ইতিমধ্যেই একটি ডিফল্ট ডাটাবেস থাকে, তাহলে নিম্নলিখিত ধাপগুলি সম্পূর্ণ করে ডিফল্ট ডাটাবেসে রানটাইম ভূমিকার বর্ণনার অনুমতি দিন:
- ডেটা গ্রাহক অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটর ব্যবহারকারীর সাথে লেক ফর্মেশন কনসোল খুলুন।
- নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন ডেটাবেস.
- ডিফল্ট ডাটাবেস নির্বাচন করুন, যাচাই করুন যে মালিকের অ্যাকাউন্ট আইডি ডেটা গ্রাহক অ্যাকাউন্ট (
111122223333
), এবং উপর কার্যপ্রণালী মেনু, নির্বাচন করুন প্রদান. - মধ্যে নীতি বিভাগ, নির্বাচন করুন IAM ব্যবহারকারী এবং ভূমিকা.
- জন্য IAM ব্যবহারকারী এবং ভূমিকানির্বাচন
sales-runtime-role
এবংhuman-resource-runtime-role
. - জন্য LF-ট্যাগ বা ক্যাটালগ সম্পদ, নির্বাচন করুন নামকৃত ডেটা ক্যাটালগ সম্পদ এবং এর জন্য ডিফল্ট নির্বাচন করুন ডেটাবেস.
- মধ্যে ডাটাবেস অনুমতি বিভাগ, জন্য ডাটাবেস অনুমতিনির্বাচন বর্ণনা করা.
- বেছে নিন প্রদান.
ভাগ করা ডাটাবেসের জন্য একটি সংস্থান লিঙ্ক তৈরি করুন
ডেটাবেস এবং টেবিল সংস্থানগুলি অ্যাক্সেস করতে যা ডেটা প্রযোজক AWS অ্যাকাউন্ট দ্বারা ভাগ করা হয়েছিল, আপনাকে একটি তৈরি করতে হবে সম্পদ লিঙ্ক ডেটা ভোক্তা AWS অ্যাকাউন্টে। একটি সম্পদ লিঙ্ক একটি ডেটা ক্যাটালগ বস্তু যা একটি স্থানীয় বা ভাগ করা ডাটাবেস বা টেবিলের লিঙ্ক। আপনি একটি ডাটাবেস বা টেবিলে একটি রিসোর্স লিঙ্ক তৈরি করার পরে, আপনি যেখানেই ডাটাবেস বা টেবিলের নাম ব্যবহার করবেন সেখানে রিসোর্স লিঙ্কের নাম ব্যবহার করতে পারেন। এই ধাপে, আপনি রানটাইম ভূমিকা নীতির রিসোর্স লিঙ্কগুলিতে অনুমতি দেন। রানটাইম ভূমিকা তারপর শেয়ার করা ডাটাবেস এবং অন্তর্নিহিত টেবিলে তথ্য অ্যাক্সেস করবে সম্পদ লিঙ্কের মাধ্যমে।
একটি সংস্থান লিঙ্ক তৈরি করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- ডেটা গ্রাহক অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরের সাথে লেক ফর্মেশন কনসোল খুলুন।
- নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন ডেটাবেস.
- নির্বাচন করুন
company
ডাটাবেস, যাচাই করুন যে মালিকের অ্যাকাউন্ট আইডি ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্ট (123456789012
), এবং উপর কার্যপ্রণালী মেনু, নির্বাচন করুন রিসোর্স লিঙ্ক তৈরি করুন. - জন্য রিসোর্স লিঙ্কের নাম, সম্পদ লিঙ্কের নাম লিখুন (উদাহরণস্বরূপ,
company-shared
). - জন্য ভাগ করা ডাটাবেসের অঞ্চল, অঞ্চল নির্বাচন করুন
company
ডাটাবেস। - জন্য ভাগ করা ডাটাবেস, কোম্পানি ডাটাবেস নির্বাচন করুন.
- জন্য শেয়ার করা ডাটাবেসের মালিক আইডি, ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্টের অ্যাকাউন্ট আইডি লিখুন (
123456789012
). - বেছে নিন সৃষ্টি.
রানটাইম রোল নীতিতে রিসোর্স লিঙ্কে অনুমতি দিন
নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি ব্যবহার করে বিক্রয়-রানটাইম-রোল এবং মানব-সম্পদ-রানটাইম-রোলের রিসোর্স লিঙ্কে অনুমতি দিন:
- ডেটা গ্রাহক অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরের সাথে লেক ফর্মেশন কনসোল খুলুন।
- নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন ডেটাবেস.
- রিসোর্স লিঙ্ক নির্বাচন করুন (
company-shared
) এবং উপর কার্যপ্রণালী মেনু, নির্বাচন করুন প্রদান. - মধ্যে মূলনীতি অধ্যায়, নির্বাচন করুন IAM ব্যবহারকারী এবং ভূমিকা, এবং চয়ন করুন
sales-runtime-role
এবংhuman-resource-runtime-role
. - মধ্যে LF-ট্যাগ বা ক্যাটালগ সম্পদ বিভাগ, জন্য ডেটাবেসনির্বাচন
company-shared
. - মধ্যে সম্পদ লিঙ্ক অনুমতি অধ্যায়, নির্বাচন করুন বর্ণনা করা.
এটি রানটাইম ভূমিকাকে রিসোর্স লিঙ্ক বর্ণনা করতে দেয়। আমরা মঞ্জুরযোগ্য অনুমতিগুলির জন্য কোনও নির্বাচন করি না কারণ রানটাইম ভূমিকাগুলি অন্য নীতিগুলিতে অনুমতি দিতে সক্ষম হবে না৷
- বেছে নিন প্রদান.
রানটাইম রোল নীতিতে টেবিলে অনুমতি দিন
আপনাকে টেবিলে অনুমতি দিতে হবে sales-runtime-role
এবং human-resource-runtime-role
ডেটা অ্যাক্সেসের অনুমতি দিতে:
Human-resource-runtime-role
এর সমস্ত কলামে বর্ণনা এবং অনুমতি নির্বাচন করা উচিতemployees
টেবিল, এবং কোন অনুমতি নেইproducts
টেবিল।Sales-runtime-role
কলামগুলিতে নির্বাচিত অনুমতি থাকা উচিতuid
,name
, এবংdepartment
মধ্যেemployees
টেবিল, এবং বর্ণনা করুন এবং সমস্ত কলামে অনুমতি নির্বাচন করুনproducts
টেবিল।
মানব-সম্পদ-রানটাইম-রোলে কর্মীদের টেবিলে অনুমতি দিন
নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- ডেটা গ্রাহক অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরের সাথে লেক ফর্মেশন কনসোল খুলুন।
- নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন ডেটাবেস.
- রিসোর্স লিঙ্ক নির্বাচন করুন (
company-shared
) এবং উপর কার্যপ্রণালী মেনু, নির্বাচন করুন লক্ষ্যে অনুদান. - মধ্যে নীতি বিভাগ, নির্বাচন করুন IAM ব্যবহারকারী এবং ভূমিকা, তাহলে বেছে নাও
human-resource-runtime-role
. - মধ্যে LF-ট্যাগ বা ক্যাটালগ সম্পদ অধ্যায়, নির্বাচন করুন নামকৃত ডেটা ক্যাটালগ সম্পদ এবং নিম্নলিখিত উল্লেখ করুন:
- জন্য ডেটাবেসনির্বাচন
company
. - জন্য টেবিলপছন্দ করা
employees
.
- জন্য ডেটাবেসনির্বাচন
- মধ্যে টেবিল অনুমতি বিভাগ, জন্য টেবিল অনুমতি, নির্বাচন করুন বর্ণনা করা এবং নির্বাচন করা.
- মধ্যে ডেটা অনুমতি অধ্যায়, নির্বাচন করুন সমস্ত ডেটা অ্যাক্সেস.
- বেছে নিন প্রদান.
সেলস-রানটাইম-রোলে কর্মীদের টেবিলে অনুমতি দিন
নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- ডেটা গ্রাহক অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরের সাথে লেক ফর্মেশন কনসোল খুলুন।
- নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন ডেটাবেস.
- রিসোর্স লিঙ্ক নির্বাচন করুন (
company-shared
) এবং উপর কার্যপ্রণালী মেনু, নির্বাচন করুন লক্ষ্যে অনুদান. - মধ্যে নীতি বিভাগ, নির্বাচন করুন IAM ব্যবহারকারী এবং ভূমিকা, তাহলে বেছে নাও
sales-runtime-role
. - মধ্যে LF-ট্যাগ বা ক্যাটালগ সম্পদ অধ্যায়, নির্বাচন করুন নামকৃত ডেটা ক্যাটালগ সম্পদ এবং নিম্নলিখিত উল্লেখ করুন:
- জন্য ডেটাবেসনির্বাচন
company
. - জন্য টেবিলনির্বাচন
employees
.
- জন্য ডেটাবেসনির্বাচন
- মধ্যে টেবিল অনুমতি বিভাগ, জন্য টেবিল অনুমতি, নির্বাচন করুন নির্বাচন করা.
- মধ্যে ডেটা অনুমতি অধ্যায়, নির্বাচন করুন কলাম-ভিত্তিক অ্যাক্সেস.
- নির্বাচন করা কলাম অন্তর্ভুক্ত করুন এবং নির্বাচন করুন
uid
,name
, এবংdepartment
কলাম. - বেছে নিন প্রদান.
বিক্রয়-রানটাইম-রোলে পণ্য টেবিলে অনুমতি দিন
নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- ডেটা গ্রাহক অ্যাকাউন্টে লেক ফর্মেশন ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটরের সাথে লেক ফর্মেশন কনসোল খুলুন।
- নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন ডেটাবেস.
- রিসোর্স লিঙ্ক নির্বাচন করুন (
company-shared
) এবং উপর কার্যপ্রণালী মেনু, নির্বাচন করুন লক্ষ্যে অনুদান. - মধ্যে নীতি বিভাগ, নির্বাচন করুন IAM ব্যবহারকারী এবং ভূমিকা, তাহলে বেছে নাও
sales-runtime-role
. - মধ্যে LF-ট্যাগ বা ক্যাটালগ সম্পদ অধ্যায়, নির্বাচন করুন নামকৃত ডেটা ক্যাটালগ সম্পদ এবং নিম্নলিখিত উল্লেখ করুন:
- জন্য ডেটাবেসনির্বাচন
company
. - জন্য টেবিলনির্বাচন
products
.
- জন্য ডেটাবেসনির্বাচন
- মধ্যে টেবিল অনুমতি বিভাগ, জন্য টেবিল অনুমতি, নির্বাচন করুন নির্বাচন করা এবং বর্ণনা করা.
- মধ্যে ডেটা অনুমতি অধ্যায়, নির্বাচন করুন সমস্ত ডেটা অ্যাক্সেস.
- বেছে নিন প্রদান.
EMR স্টুডিওতে লগ ইন করুন এবং EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস ব্যবহার করুন
আপনার ভূমিকা পরিবর্তন করুন থেকে alice-role
or bob-role
অ্যাক্সেস পরীক্ষা করার জন্য বিভিন্ন ওয়েব ব্রাউজার ব্যবহার করে কনসোলে। খোলা EMRStudioLink
প্রতিটি ভূমিকার সাথে EMR স্টুডিওতে সাইন ইন করতে ক্লাউডফর্মেশন স্ট্যাক আউটপুট থেকে URL, তারপর নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- বেছে নিন ওয়ার্কস্পেস নেভিগেশন ফলকে এবং নির্বাচন করুন কর্মক্ষেত্র তৈরি করুন.
- ওয়ার্কস্পেসের জন্য একটি নাম এবং একটি বিবরণ লিখুন।
- বেছে নিন কর্মক্ষেত্র তৈরি করুন.
ওয়ার্কস্পেস প্রস্তুত হলে JupyterLab সম্বলিত একটি নতুন ট্যাব স্বয়ংক্রিয়ভাবে খুলবে। প্রয়োজনে আপনার ব্রাউজারে পপ-আপ সক্রিয় করুন।
- বেছে নিন গনা একটি কম্পিউট ইঞ্জিনের সাথে EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস সংযুক্ত করতে নেভিগেশন প্যানে আইকন।
- নির্বাচন করা EC2 এ EMR ক্লাস্টার উন্নত কম্পিউট টাইপ.
- AWS ক্লাউডফর্মেশনের সাথে আপনার তৈরি করা EMR ক্লাস্টার আইডি বেছে নিন।
- জন্য রানটাইম ভূমিকানির্বাচন
sales-runtime-role
হিসাবে সাইন ইন করা হলেalice-role
। চয়ন করুনhuman-resource-runtime-role
হিসাবে সাইন ইন করা হলেbob-role
. - বেছে নিন জোড়া.
EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেসে কোড চালান এবং ডেটা অ্যাক্সেস যাচাই করুন
এলিস-রোল বা বব-রোল দিয়ে সাইন ইন করার পরে PySpark কার্নেলের সাথে EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেসে নিম্নলিখিত কোডটি চালান:
বিভিন্ন ভূমিকা ব্যবহার করার সময় আপনি বিভিন্ন ফলাফল দেখতে হবে.
লেক ফরমেশনে আমাদের ডেটা অ্যাক্সেস কনফিগারেশন অনুযায়ী, অ্যালিসের সম্পূর্ণ ডেটা অ্যাক্সেস থাকবে products
টেবিল তিনি বেতন ছাড়া সব কলাম দেখতে পারেন employees
টেবিল।
ববের জন্য, লেক ফর্মেশনে আমাদের ডেটা অ্যাক্সেস কনফিগারেশন অনুযায়ী, তার কাছে সম্পূর্ণ ডেটা অ্যাক্সেস থাকবে employees
টেবিল, কিন্তু তার কোন অ্যাক্সেস নেই products
টেবিল।
পরিষ্কার কর
আপনি যখন এই সমাধানটির সাথে পরীক্ষা করা শেষ করেন, তখন আপনার সংস্থানগুলি পরিষ্কার করুন:
- ডেটা গ্রাহক AWS অ্যাকাউন্টে তৈরি EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেসগুলি বন্ধ করুন এবং মুছুন।
- S3 বালতিতে থাকা সমস্ত সামগ্রী মুছুন
EMRS3Bucket
ডেটা ভোক্তা AWS অ্যাকাউন্টে। - ডেটা গ্রাহক AWS অ্যাকাউন্টে CloudFormation স্ট্যাক মুছুন।
- S3 বালতিতে থাকা সমস্ত সামগ্রী মুছুন
DataLakeS3Bucket
ডেটা প্রযোজক AWS অ্যাকাউন্টে। - ডেটা প্রযোজক AWS অ্যাকাউন্টে CloudFormation স্ট্যাক মুছুন।
উপসংহার
লেক ফরমেশনের সাথে ক্রস-অ্যাকাউন্ট সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত ডেটা অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ প্রয়োগ করতে অ্যামাজন EMR-এর সাথে একটি EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেসের সাথে সংযোগ করতে আপনি কীভাবে রানটাইম ভূমিকা ব্যবহার করতে পারেন তা এই পোস্টটি দেখিয়েছে। আমরা আরও দেখিয়েছি কিভাবে একাধিক EMR স্টুডিও ব্যবহারকারী একই EMR ক্লাস্টারের সাথে সংযোগ করতে পারে, প্রত্যেকে একটি রানটাইম ভূমিকা ব্যবহার করে তাদের ডেটাতে তাদের ব্যক্তিগত স্তরের অ্যাক্সেসের সাথে মেলে।
লেক গঠনের সাথে ইএমআর স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস ব্যবহার সম্পর্কে আরও জানতে, পড়ুন রানটাইম ভূমিকা সহ একটি EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস চালান. আমরা আপনাকে এই নতুন কার্যকারিতা চেষ্টা করার জন্য উত্সাহিত করি, এবং আপনার কোন প্রশ্ন বা প্রতিক্রিয়া থাকলে আমাদের সাথে সংযোগ করুন!
লেখক সম্পর্কে
অ্যাশলে ঝু AWS-এর একজন সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট ইঞ্জিনিয়ার। তিনি ডেটা বিশ্লেষণ এবং বিতরণ সিস্টেমে আগ্রহী।
শ্রীবিদ্যা পার্থসারথি AWS লেক ফর্মেশন টিমের একজন সিনিয়র বিগ ডেটা আর্কিটেক্ট। তিনি AWS-এ বিশ্লেষণ এবং ডেটা জাল সমাধান তৈরি করতে এবং সেগুলি সম্প্রদায়ের সাথে ভাগ করে নেওয়া উপভোগ করেন।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-iam-runtime-roles-with-amazon-emr-studio-workspaces-and-aws-lake-formation-for-cross-account-fine-grained-access-control/
- : আছে
- : হয়
- :না
- $ ইউপি
- 100
- 107
- 11
- 20
- 7
- 8
- a
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- সমর্থন দিন
- প্রবেশ
- ডেটাতে অ্যাক্সেস
- অ্যাক্সেসড
- প্রবেশযোগ্য
- অনুযায়ী
- হিসাব
- অ্যাকাউন্টস
- দিয়ে
- পর
- এলিস
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- অনুমতি
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন EC2
- আমাজন ইএমআর
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- কোন
- এ্যাপাচি
- আপা স্পার্ক
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রয়োগ করা
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- AS
- At
- সংযুক্ত
- সংযুক্ত
- অনুমোদন করা
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস ক্লাউডফর্মেশন
- এডাব্লুএস আঠালো
- AWS লেক গঠন
- BE
- কারণ
- জন্যে
- মধ্যে
- বিশাল
- বড় ডেটা
- দোলক
- উভয়
- ব্রাউজার
- ব্রাউজার
- ভবন
- কিন্তু
- by
- CAN
- গ্রেপ্তার
- তালিকা
- বিভাগ
- CD
- সার্টিফিকেট
- পরিবর্তন
- চেক
- পছন্দ
- বেছে নিন
- পরিষ্কার
- গুচ্ছ
- কোড
- কলাম
- সম্প্রদায়
- কোম্পানি
- কোম্পানির
- সম্পূর্ণ
- পরিপূরক
- গনা
- কনফিগারেশন
- সংযোগ করা
- সংযোগ স্থাপন করে
- বিবেচনা
- গঠিত
- কনসোল
- ভোক্তা
- ধারণ
- বিষয়বস্তু
- নিয়ন্ত্রণ
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- তৈরি করা হচ্ছে
- পরিচয়পত্র
- বর্তমান
- উপাত্ত
- তথ্য এক্সেস
- তথ্য বিশ্লেষণ
- ডেটা বিশ্লেষণ
- ডেটা লেক
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য বিজ্ঞানী
- তথ্য আদান প্রদান
- ডেটাবেস
- ডাটাবেস
- ডিফল্ট
- নির্ধারণ করা
- প্রদর্শন
- প্রদর্শিত
- বিভাগ
- স্থাপন
- বর্ণনা করা
- বিবরণ
- বিকাশ
- উন্নয়ন
- পার্থক্য
- বিভিন্ন
- সরাসরি
- বণ্টিত
- বিতরণ সিস্টেম
- do
- না
- Dont
- নিচে
- প্রতি
- কর্মচারী
- কর্মচারী
- সক্ষম করা
- সক্রিয়
- উত্সাহিত করা
- এনক্রিপশন
- জোরদার করা
- ইঞ্জিন
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- প্রকৌশলী
- ইঞ্জিন
- প্রবেশ করান
- উদ্যোগ
- পরিবেশ
- থার (eth)
- উদাহরণ
- ছাড়া
- ব্যাখ্যা করা
- বহিরাগত
- ফাইল
- নথি পত্র
- ছাঁকনি
- প্রথম
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- গঠন
- থেকে
- সম্পূর্ণ
- সম্পূর্ণরূপে
- কার্যকারিতা
- প্রদত্ত
- Go
- শাসন করে
- প্রদান
- মঞ্জুর
- গ্রুপ
- ছিল
- খুশি
- আছে
- he
- সাহায্য
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- মানব সম্পদ
- মানব সম্পদ
- আমি
- ID
- পরিচয়
- if
- প্রকাশ
- বাস্তবায়িত
- in
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- স্বতন্ত্র
- তথ্য
- পরিকাঠামো
- উদাহরণ
- নির্দেশাবলী
- সংহত
- ইন্টিগ্রেশন
- আগ্রহী
- প্রবর্তন করা
- আমন্ত্রণ
- IT
- জবস
- JPG
- লেবেল
- হ্রদ
- হ্রদ
- বড়
- বড় উদ্যোগ
- শুরু করা
- শিখতে
- উচ্চতা
- LIMIT টি
- LINK
- লিঙ্ক
- স্থানীয়
- অবস্থান
- অবস্থানগুলি
- মেশিন
- করা
- তৈরি করে
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালনা করে
- অনেক
- ম্যাচিং
- পদ্ধতি
- মেনু
- জাল
- হতে পারে
- অধিক
- পদক্ষেপ
- বহু
- অবশ্যই
- নাম
- নামে
- নেভিগেট করুন
- ন্যাভিগেশন
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- নতুন
- পরবর্তী
- না।
- নোটবই
- নোটবুক
- এখন
- লক্ষ্য
- of
- প্রায়ই
- on
- কেবল
- খোলা
- কর্মক্ষম
- or
- অন্যান্য
- আমাদের
- বাইরে
- আউটপুট
- মালিক
- শার্সি
- পথ
- মুলতুবী
- অনুমতি
- অনুমতি
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- নীতি
- পোস্ট
- ক্ষমতা
- পূর্বশর্ত
- আগে
- অধ্যক্ষ
- প্রিন্সিপাল
- নীতি
- নীতিগুলো
- সৃজনকর্তা
- পণ্য
- পণ্য
- প্রোফাইল
- প্রোফাইল
- প্রদান
- প্রদত্ত
- উপলব্ধ
- উদ্দেশ্য
- পাইথন
- প্রশ্নের
- প্রশ্ন
- R
- র্যাম
- কাঁচা
- মূল তথ্য
- প্রস্তুত
- হ্রাস করা
- পড়ুন
- এলাকা
- খাতা
- নিবন্ধভুক্ত
- নিবন্ধনের
- মুক্তি
- অনুরোধ
- সংস্থান
- Resources
- ফল
- ফলাফল
- ভূমিকা
- ভূমিকা
- চালান
- দৌড়
- বেতন
- বিক্রয়
- একই
- scala
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- বিজ্ঞানীরা
- লিপি
- অধ্যায়
- বিভাগে
- দেখ
- নির্বাচিত
- জ্যেষ্ঠ
- আলাদা
- সার্ভার
- সেবা
- সেশন
- সেট
- বিন্যাস
- সেটিংস
- সেটআপ
- শেয়ার
- ভাগ
- শেয়ারগুলি
- শেয়ারিং
- সে
- উচিত
- দেখিয়েছেন
- চিহ্ন
- সাইন ইন
- স্বাক্ষর
- সহজ
- একক
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- বিক্রীত
- সমাধান
- সলিউশন
- সোর্স
- স্ফুলিঙ্গ
- গাদা
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- দোকান
- অকপট
- চিত্রশালা
- পেশ
- এমন
- সরবরাহ
- সমর্থন
- সিস্টেম
- টেবিল
- TAG
- টীম
- টেমপ্লেট
- অস্থায়ী
- পরীক্ষা
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- অতএব
- এই
- সেগুলো
- দ্বারা
- টাইমলাইনে
- থেকে
- সরঞ্জাম
- পরিবহন
- চেষ্টা
- দুই
- আদর্শ
- সাধারণত
- ui
- অধীনে
- নিম্নাবস্থিত
- আপলোড
- URL টি
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- মূল্য
- যাচাই
- সংস্করণ
- সংস্করণ
- মাধ্যমে
- চেক
- ঠাহর করা
- পদব্রজে ভ্রমণ
- we
- ওয়েব
- ওয়েব ব্রাউজার
- ওয়েব সার্ভিস
- ছিল
- কখন
- যে
- সমগ্র
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- কাজ
- would
- লেখা
- লিখিত
- ইয়ামল
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet
- ফ্যাস্ শব্দ