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# API nativa de controle de acesso refinado do Spark com lista de permissões PySpark
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Para manter a segurança e os controles de acesso aos dados, o controle de acesso refinado (FGAC) do Spark restringe determinadas funções. PySpark Essas restrições são aplicadas por meio de:
+ Bloqueio explícito que impede a execução da função
+ Incompatibilidades de arquitetura que tornam as funções não funcionais
+ Funções que podem gerar erros, retornar mensagens de acesso negado ou não fazer nada quando chamadas

Os seguintes PySpark recursos não são compatíveis com o Spark FGAC:
+ Operações RDD (bloqueadas com SparkRDDUnsupportedException)
+ Spark Connect (não suportado)
+ Spark Streaming (não suportado)

Embora tenhamos testado as funções listadas em um ambiente Native Spark FGAC e confirmado que elas funcionam conforme o esperado, nossos testes normalmente abrangem apenas o uso básico de cada API. Funções com vários tipos de entrada ou caminhos lógicos complexos podem ter cenários não testados.

Para qualquer função não listada aqui e que não faça parte claramente das categorias não suportadas acima, recomendamos:
+ Testando-os primeiro em um ambiente gama ou em uma implantação em pequena escala
+ Verificando seu comportamento antes de usá-los na produção

**nota**  
Se você ver um método de classe listado, mas não sua classe base, o método ainda deve funcionar — significa apenas que não verificamos explicitamente o construtor da classe base.

A PySpark API é organizada em módulos. O suporte geral para métodos em cada módulo está detalhado na tabela abaixo.


| Nome do módulo | Status | Observações | 
| --- | --- | --- | 
| pyspark\_core | Compatível | Este módulo contém as principais classes do RDD e, na maioria das vezes, essas funções não são suportadas. | 
| pyspark\_sql | Compatível |  | 
| teste\_de\_pyspark | Compatível |  | 
| pyspark\_resource | Compatível |  | 
| pyspark\_streaming | Bloqueado | O uso do streaming está bloqueado no Spark FGAC. | 
| pyspark\_mllib | Experimental | Este módulo contém operações de ML baseadas em RDD, e essas funções geralmente não são suportadas. Este módulo não foi totalmente testado. | 
| pyspark\_ml | Experimental | Esse módulo contém operações de ML DataFrame baseadas, e essas funções são suportadas principalmente. Este módulo não foi totalmente testado. | 
| pyspark\_pandas | Compatível |  | 
| pyspark\_pandas\_slow | Compatível |  | 
| pyspark\_connect | Bloqueado | O uso do Spark Connect está bloqueado no Spark FGAC. | 
| pyspark\_pandas\_connect | Bloqueado | O uso do Spark Connect está bloqueado no Spark FGAC. | 
| pyspark\_pandas\_slow\_connect | Bloqueado | O uso do Spark Connect está bloqueado no Spark FGAC. | 
| pyspark\_errors | Experimental | Este módulo não foi totalmente testado. Classes de erro personalizadas não podem ser utilizadas. | 

**Lista de permissões da API**

Para uma lista que pode ser baixada e mais fácil de pesquisar, um arquivo com os módulos e classes está disponível nas [funções do Python permitidas no](samples/Python functions allowed in Native FGAC.zip) FGAC nativo.