步骤 4：授予表权限 - Amazon Lake Formation
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

步骤 4：授予表权限

col_tag_database使用 LF-tagstag_database 和，向数据分析师授予使用数据库Confidential和表的权限Sensitive。

  1. 按照以下步骤向lf-data-analyst用户授予与 LF-TagConfidential=True（数据库：tag_database）关联的对象Describe的权限，使其拥有数据库和表Select权限。

    1. 使用 https://console.aws.amazon.com/lakeformation/ 登录此账户lf-data-engineer。

    2. 在 “权限” 页面上，选择 “数据权限”。

    3. 选择 Grant（授权）。

    4. 在 “委托人” 下，选择 IAM 用户和角色。

    5. 对于 IAM 用户和角色，请选择lf-data-analyst。

    6. 选择与 LF 标签匹配的资源。

    7. 选择 “添加 LF 标签”。

    8. 对于 “密钥”，选择Confidential。

    9. 对于值选择True。

    10. 对于数据库权限，选择Describe。

    11. 对于 “表” 权限，选择 “选择并描述”。

    12. 选择 Grant（授权）。

  2. 接下来，重复这些步骤，向数据分析师授予 LF-Tag 表达式的权限Confidential=False。此 LF 标签用于描述lf-data-analyst从 Amazon Athena 登录source_data_col_lvl时的col_tag_database和表。

    1. 使用 https://console.aws.amazon.com/lakeformation/ 登录此账户lf-data-engineer。

    2. 在数据库页面上，选择数据库col_tag_database。

    3. 选择 “操作并授予”。

    4. 在 “委托人” 下，选择 IAM 用户和角色。

    5. 对于 IAM 用户和角色，请选择lf-data-analyst。

    6. 选择与 LF 标签匹配的资源。

    7. 选择 “添加 LF 标签”。

    8. 对于 “密钥”，选择Confidential。

    9. 对于值选择False。

    10. 对于数据库权限，选择Describe。

    11. 对于表权限，请勿选择任何内容。

    12. 选择 Grant（授权）。

  3. 接下来，重复这些步骤，为数据分析人员授予Confidential=False和的 LF-Tag 表达式权限Sensitive=True。此 LF 标签用于描述lf-data-analyst从 Amazon Athena 登录时的col_tag_database和表source_data_col_lvl（列级）。

    1. 使用 https://console.aws.amazon.com/lakeformation/ 登录此账户lf-data-engineer。

    2. 在数据库页面上，选择数据库col_tag_database。

    3. 选择 “操作并授予”。

    4. 在 “委托人” 下，选择 IAM 用户和角色。

    5. 对于 IAM 用户和角色，请选择lf-data-analyst。

    6. 选择与 LF 标签匹配的资源。

    7. 选择 “添加 LF 标签”。

    8. 对于 “密钥”，选择Confidential。

    9. 对于值选择False。

    10. 选择 “添加 LF 标签”。

    11. 对于 “密钥”，选择Sensitive。

    12. 对于值选择True。

    13. 对于数据库权限，选择Describe。

    14. 对于表权限，选择Select和Describe。

    15. 选择 Grant（授权）。