PowerBI列级权限介绍

本文介绍了PowerBI的列级权限控制(OLS),重点讲解如何借助Tabular Editor隐藏特定列并避免报表错误。通过创建角色和度量值判断,实现了不同角色查看不同数据的效果,同时总结了使用OLS的注意事项。

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<think>好的,用户现在的问题是,企业内部部门间共享Lakehouse数据时,是否需要使用Delta Sharing,还是直接用Trino连接Lakehouse API就可以了。我需要先理解这两个技术的区别和应用场景。 首先,用户可能对Delta Sharing和Trino的功能不太清楚,需要先解释两者的不同。Delta Sharing是一个开放协议,主要用于跨组织或团队的数据共享,支持细粒度权限控制和实时数据访问,无需复制数据。而Trino是一个分布式SQL查询引擎,可以连接多种数据源,包括Lakehouse,适合复杂查询和联邦查询。 接下来,用户所在的企业内部部门间共享数据,可能涉及不同的需求,比如是否需要实时数据、权限管理的复杂度、是否需要跨平台兼容性等。需要分析两种方案的优缺点。例如,如果部门间只需要查询数据,并且已经有Trino的基础设施,可能直接用Trino更简单。但如果需要更严格的安全控制、增量更新或跨云共享,Delta Sharing会更合适。 还要考虑用户可能没有提到的潜在需求,比如数据治理、审计日志、未来扩展到外部合作伙伴的可能性等。比如,如果未来可能需要与外部共享数据,现在使用Delta Sharing会更有扩展性。 另外,用户可能担心引入新技术的成本和学习曲线。如果企业内部已经熟悉Trino,并且需求不复杂,可能更倾向于Trino。但如果需要更高效的数据共享机制,Delta Sharing的长期收益可能更大。 需要举例说明两种方案的应用场景,帮助用户理解具体如何选择。例如,部门间需要共享实时更新的销售数据,使用Delta Sharing可以避免数据复制,而Trino适合联合查询不同数据源的情况。 最后,总结两者的适用情况,给出建议,根据具体需求选择合适的方案。可能还需要提到结合使用的可能性,比如用Delta Sharing管理共享策略,Trino作为查询引擎,但需要注意配置复杂性。</think>在企业内部部门间的Lakehouse数据共享场景中,**是否需要Delta Sharing取决于具体需求**。以下是两种方案的对比分析,结合实际示例说明适用场景: --- ### **方案一:使用Trino连接Lakehouse** #### **适用场景** 1. **需求简单**: - 仅需跨部门**查询**数据(无需数据更新或增量同步) - 已有Trino基础设施,且部门间使用统一SQL接口 2. **技术特点**: - Trino作为分布式SQL引擎,可直连HDFS/S3等存储(如Delta Lake) - 支持联邦查询(跨多个数据源联合分析) 3. **示例**: - **场景**:财务部门需定期分析销售部门的订单表(存储在Lakehouse的Delta Lake中) - **实现**: ```sql -- 在Trino中配置Lakehouse S3存储的Catalog CREATE CATALOG delta_lake WITH ( connector = 'hive', hive.metastore.uri = 'thrift://metastore:9083', hive.s3.aws-access-key = 'AKIAXXX', hive.s3.aws-secret-key = 'secret_key' ); -- 直接查询Delta Lake表 SELECT * FROM delta_lake.sales.orders WHERE region = 'Asia'; ``` #### **优缺点** - **优点**: - 无需额外组件,利用现有Trino集群快速实现查询 - 适合**静态数据**的联合分析(如一次性报表) - **缺点**: - 缺乏细粒度权限控制(依赖Hive Metastore或存储层权限) - 不支持增量数据同步(需全表扫描) - 数据消费方需主动拉取,无法推送更新 --- ### **方案二:使用Delta Sharing** #### **适用场景** 1. **需求复杂**: - 需要**实时/增量同步**(如订单流水、库存变化) - 要求行/权限控制(如限制HR部门只能访问员工薪资的部分) - 未来可能扩展为跨组织共享(如与供应商协作) 2. **技术特点**: - 基于开放协议,支持Python/Spark/BI工具直接消费数据 - 提供版本控制、审计日志和动态权限管理 3. **示例**: - **场景**:市场部门需要实时获取生产部门的设备传感器数据(每秒更新) - **实现**: ```python # 数据消费方(市场部门)使用delta-sharing库 import delta_sharing profile = "https://lakehouse.delta.share/profile.json" client = delta_sharing.SharingClient(profile) # 读取增量数据(仅获取最新10分钟的记录) table_url = client.get_table("manufacturing", "sensors", "iot_stream") df = delta_sharing.load_table(table_url, starting_version=5) # 从版本5开始同步 ``` #### **优缺点** - **优点**: - 原生支持ACID事务和增量更新(基于Delta Lake事务日志) - 可对接非SQL工具(如Pandas、Power BI) - 避免数据复制,节省存储成本 - **缺点**: - 需部署Delta Sharing Server(或使用Databricks等托管服务) - 对纯SQL用户不够直观(需配合客户端库) --- ### **决策建议** | **维度** | **Trino** | **Delta Sharing** | |------------------------|--------------------------------------|------------------------------------| | **数据实时性** | 静态数据(T+1) | 实时/增量数据 | | **权限控制** | 粗粒度(表) | 细粒度(行/) | | **技术栈兼容性** | 需统一SQL接口 | 支持多语言和工具(Python/SQL/BI) | | **运维成本** | 低(复用现有Trino集群) | 中(需维护Delta Sharing服务) | | **扩展性** | 局限于企业内部 | 可平滑扩展至跨组织共享 | #### **推荐组合使用** - **基础查询场景**:优先用Trino联邦查询,降低复杂度 - **高需求场景**(如实时同步、精细权限):叠加Delta Sharing - **混合架构示例**: ```mermaid graph LR A[销售部门Delta Lake] -->|Delta Sharing| B(权限元数据) A -->|Trino Catalog| C[Trino集群] B --> D[市场部门Power BI] C --> E[财务部门Superset] ``` --- ### **实际案例对比** #### **案例1:传统零售企业部门协作** - **需求**: 门店每日销售数据需共享给财务、物流部门,数据量约1GB/天,无实时性要求。 - **方案选择**: 使用Trino联邦查询,财务部门直接通过SQL生成报表,物流部门用Trino连接至调度系统。 #### **案例2:互联网公司实时数据分析** - **需求**: 用户行为事件流(每秒数千条)需实时同步至风控、推荐部门,且风控部门只能访问特定字段。 - **方案选择**: 必须使用Delta Sharing,通过行过滤隐藏敏感字段,并通过事务日志推送增量数据。 --- ### **总结** - **选Trino**:若部门间仅需**只读查询**且技术栈统一,Trino更轻量 - **选Delta Sharing**:若需**精细管控、增量同步或未来扩展跨组织共享**,则必需Delta Sharing - 两者亦可共存:用Trino处理低频查询,Delta Sharing管理高频实时场景。
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