Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

# AWS Lake Formation Utilizzo con AWS Glue
<a name="glue-features-lf"></a>

I data engineer e i DevOps professionisti utilizzano AWS Glue Extract, Transform and Load (ETL) con Apache Spark per eseguire trasformazioni sui loro set di dati in Amazon S3 e caricare i dati trasformati in data lake e data warehouse per analisi, apprendimento automatico e sviluppo di applicazioni. Poiché diversi team accedono allo stesso set di dati in Amazon S3, è fondamentale concedere e limitare le autorizzazioni in base ai rispettivi ruoli.

AWS Lake Formation è basato su e AWS Glue i servizi interagiscono nei seguenti modi:
+ Lake Formation e AWS Glue condividono lo stesso Data Catalog.
+ Le seguenti funzionalità della console di Lake Formation richiamano la AWS Glue console: 
  + Lavori — Per ulteriori informazioni, consulta [Aggiungere lavori](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-job.html) nella *Guida per gli AWS Glue sviluppatori*.
  + *Crawler — Per ulteriori informazioni, consulta [Cataloging Tables with a Crawler nella Developer](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-crawler.html) Guide.AWS Glue *
+ I flussi di lavoro generati quando si utilizza un blueprint di Lake Formation sono AWS Glue flussi di lavoro. Puoi visualizzare e gestire questi flussi di lavoro sia nella console di Lake Formation che nella AWS Glue console.
+ Le trasformazioni di machine learning sono fornite con Lake Formation e si basano su operazioni AWS Glue API. Puoi creare e gestire le trasformazioni dell'apprendimento automatico sulla AWS Glue console. Per ulteriori informazioni, consulta [Machine Learning Transforms](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/machine-learning.html) nella *AWS Glue Developer Guide*.

 È possibile utilizzare il controllo granulare degli accessi di Lake Formation per gestire le risorse esistenti nel catalogo dati e le posizioni di dati di Amazon S3.

**Nota**  
AWS Glue 5.0 o versioni successive supportano controlli di accesso dettagliati sulle tabelle Iceberg e Hive supportate da S3. Questa funzionalità consente di configurare i controlli di accesso a livello di tabella, riga, colonna e cella per le query di lettura all'interno dei job di Apache Spark. AWS Glue 

## Support per tipi di tabelle transazionali
<a name="tables.glue"></a>

L'applicazione delle autorizzazioni Lake Formation consente di proteggere i dati transazionali nei data lake basati su Amazon S3. La tabella seguente elenca i formati di tabelle transazionali supportati AWS Glue e le autorizzazioni di Lake Formation. Lake Formation applica queste autorizzazioni per AWS Glue le operazioni.


**Formati di tabella supportati**  

| Formato della tabella | Descrizione e operazioni consentite | Autorizzazioni Lake Formation supportate in AWS Glue | 
| --- | --- | --- | 
|  Apache Hudi  |  Un formato di tabella aperta utilizzato per semplificare l'elaborazione incrementale dei dati e lo sviluppo di pipeline di dati.  Per esempi, vedete [Using the Hudi framework](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-format-hudi.html) in. AWS Glue  |  Le autorizzazioni a livello di tabella sono disponibili per le tabelle Hudi. Per ulteriori informazioni, consulta [Limitazioni](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/security-lf-enable.html).  | 
|  Apache Iceberg  |  Un formato di tabella aperta che gestisce grandi raccolte di file sotto forma di tabelle. Per esempi, vedete [Using the Iceberg framework in AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-format-iceberg.html).  |  AWS Glue la versione 5.0 e successive consentono di configurare i controlli di accesso a livello di tabella, riga, colonna e cella per le query di lettura all'interno dei job for Apache Spark AWS Glue for Iceberg tables. Per ulteriori informazioni, consulta [Limitazioni](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/security-lf-enable.html).  | 
|  Linux Foundation Delta Lake  |  Delta Lake è un progetto open source che aiuta a implementare moderne architetture di data lake comunemente costruite su Amazon S3 o Hadoop Distributed File System (HDFS). [Per esempi, consulta Usare il framework Delta Lake in. AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-format-delta-lake.html)  |  Le autorizzazioni a livello di tabella sono disponibili per le tabelle Delta Lake. Per ulteriori informazioni, consulta [Limitazioni](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/security-lf-enable-considerations.html).  | 

## Risorse aggiuntive
<a name="add-resources-glue"></a>

**Post e repository del blog**
+ [Usa il AWS Glue connettore per leggere e scrivere tabelle Apache Iceberg con transazioni ACID ed eseguire viaggi nel tempo](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-the-aws-glue-connector-to-read-and-write-apache-iceberg-tables-with-acid-transactions-and-perform-time-travel/)
+  [Scrittura su tabelle Apache Hudi utilizzando un connettore personalizzato AWS Glue](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/writing-to-apache-hudi-tables-using-aws-glue-connector/)
+  AWS repository del [modello Cloudformation e dell'esempio di codice pyspark](https://github.com/aws-samples/aws-glue-streaming-etl-with-apache-hudi) per analizzare i dati di streaming utilizzando Apache Hudi e AWS Glue Amazon S3.