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通常用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）指物理的数据中心。每个区域完全独立，这样可以实现一定程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区（AZ，Availability Zone）是同一区域内，电力和网络互相隔
的建设和管理方式。 多计算引擎共享元数据：多计算引擎共享元数据，是指客户的多种计算引擎（Hive、Spark等）均使用统一的元数据，最大化实现数据的共享，避免不必要的重复数据，更大程度释放业务数据价值。
在“spark/conf/spark-defaults.conf”配置文件中补充以下配置，如需对接多个catalog，以下配置需要配置多行： # 指定catalog实现类，必选配置（spark_catalog_name为spark中的catalog名称。根据实际需要替换，下同） spark.sql.catalog
HASH：使用哈希算法加密。 NULLIFY：用NULL值替换原值。 UNMASKED：原样显示。 DATA_ONLY_SHOW_YEAR：仅显示日期字符串的年份部分。 CUSTOM：用户自定义脱敏规则。 说明： 设置列脱敏规则后，操作类型仅可以选择“SELECT”。 LakeForma
通常用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）指物理的数据中心。每个区域完全独立，这样可以实现一定程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区（AZ，Availability Zone）是同一区域内，电力和网络互相隔
HOURLY execute_day 否 String 元数据发现调度执行的日期时间点，当execute_frequency为MONLY每月执行时，该选项表示每月执行的日期，范围为1~31，注意如果当月实际不存在指定日期时则不执行，如选定了execute_frequency为MONLY且
统一生效。 提供迁移工具，支持存量MRS集群相关元数据的平滑迁移。 数智融合 打通大数据的数据壁垒，实现真正数智融合。 支持数据库、表、函数、模型、非结构化数据集等统一管理。 实现统一的细粒度数据权限管理，支持跨服务/跨集群的数据共享。 大规格高可靠 支撑超大规模大数据业务的高可靠。
LakeFormation使用流程简介 该LakeFormation入门教程介绍了如何创建一个LakeFormation实例并与MRS集群对接，实现统一的数据湖元数据及权限管理。 使用流程简介 MRS与LakeFormation对接的使用流程如下图所示： 图1 LakeFormation使用流程
授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项：部分Action存在对其他Action的依赖，需要将依赖的Action同时写入授权项，才能实现对应的权限功能。 IAM项目(Project)/企业项目(Enterprise
HOURLY execute_day 否 String 元数据发现调度执行的日期时间点，当execute_frequency为MONLY每月执行时，该选项表示每月执行的日期，范围为1~31，注意如果当月实际不存在指定日期时则不执行，如选定了execute_frequency为MONLY且
分。 表18 RecurrenceSchedule 参数 参数类型 描述 day_of_month String 日期按月。 day_of_week String 日期按星期。 hour String 时。 minute String 分。 month String 月。 year
计费说明 计费项 华为云湖仓构建服务LakeFormation根据您选择的实例规格和使用时长计费。 详细的计费项及说明请参考表1。 您也可以通过LakeFormation提供的价格计算器，选择您需要的实例规格和使用时长等，来快速计算出购买LakeFormation实例的参考价格。
获取类，通过从配置文件中获取AKSK生成认证信息。 除LakeFormation提供的默认认证信息获取类外，可选择自行实现默认认证信息获取类。 代码开发。 实现工程参考如下，在Maven工程pom文件中添加lakeformation-lakecat-client依赖： <dependency>
Console或其他云服务需要采用HTTPS协议访问LakeFormation。 数据备份 LakeFormation支持基于其数据备份能力实现LakeFormation实例的数据备份。 父主题： 安全
HOURLY execute_day String 元数据发现调度执行的日期时间点，当execute_frequency为MONLY每月执行时，该选项表示每月执行的日期，范围为1~31，注意如果当月实际不存在指定日期时则不执行，如选定了execute_frequency为MONLY且
粒度”的Identity and Access Management（简称IAM）权限和“细粒度”的LakeFormation权限的组合，实现精细访问控制。 “粗粒度”的IAM权限：对于各项操作有更广泛的权限。例如，推荐用户使用“lakeformation:*:create”（即
获取类，通过从配置文件中获取AKSK生成认证信息。 除LakeFormation提供的默认认证信息获取类外，可选择自行实现默认认证信息获取类。 代码开发。 实现工程参考如下，在Maven工程pom文件中添加lakeformation-lakecat-client依赖： <dependency>
概述 欢迎使用LakeFormation。使用LakeFormation实例，您可以通过控制台、API实现对数据湖的元数据进行统一的生命周期管理，无需再通过大数据集群的SQL引擎来管理。 您可以使用本文档提供API对LakeFormation进行相关操作，如创建删除LakeFor
Service，MRS） LakeFormation与MRS集群中的Ranger、Hive、Spark对接，实现湖、仓元数据统一管理。 数据仓库服务 GaussDB（DWS） LakeFormation与DWS对接，实现湖、仓元数据统一管理。
多服务/多集群共享元数据 场景描述 多服务/多集群均使用统一的元数据，最大化实现数据的共享，避免不必要的重复数据，更大程度释放业务数据价值。 本服务的优势 兼容Hive元数据模型：提供兼容Hive元数据模型的SDK客户端，使计算引擎对接LakeFormation更轻松和高效。 兼
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