<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Access-Control on nanta - 데이터 엔지니어링</title><link>https://nanta-data.dev/tags/access-control/</link><description>Recent content in Access-Control on nanta - 데이터 엔지니어링</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ko</language><copyright>© 2026 nanta</copyright><lastBuildDate>Tue, 03 Mar 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://nanta-data.dev/tags/access-control/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>EMR-on-EKS Spark 잡에 LakeFormation 권한제어 도입: 10개의 이슈를 넘어서</title><link>https://nanta-data.dev/posts/emr-on-eks-lakeformation-poc/</link><pubDate>Tue, 03 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://nanta-data.dev/posts/emr-on-eks-lakeformation-poc/</guid><description>EMR-on-EKS에 Spark 잡 레벨의 권한제어를 도입해야 했다. Ranger는 EMR-on-EKS의 구조적 한계(마스터 노드 부재, 플러그인 설치 불가)로 기각되었고, LakeFormation을 선택했다. PoC 과정에서 서비스 라벨 셀렉터 불일치, FGAC의 RDD/UDF/synthetic type 차단, cross-account Glue 접근 제한 등 10개의 이슈를 만났다. 각각의 원인 파악과 우회 방법, 그리고 FGAC가 기존 Spark 코드에 미치는 영향을 정리한다.</description></item></channel></rss>