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获取方法,请参见获取项目ID。 instance_id 是 String LakeFormation实例ID。创建实例时自动生成。例如:2180518f-42b8-4947-b20b-adfc53981a25。
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获取方法,请参见获取项目ID。 instance_id 是 String LakeFormation实例ID。创建实例时自动生成。例如:2180518f-42b8-4947-b20b-adfc53981a25。 job_id 是 String 任务ID。
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本章节为您介绍对用户授权的方法,操作流程如图1所示。 前提条件 给用户组授权之前,可参考LakeFormation服务权限了解用户组可以添加的LakeFormation权限,并结合实际需求进行选择。
获取方法,请参见获取项目ID。 instance_id 是 String LakeFormation实例ID。创建实例时自动生成。例如:2180518f-42b8-4947-b20b-adfc53981a25。 catalog_name 是 String catalog名称。
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什么是LakeFormation 湖仓构建(DataArts Lake Formation,简称LakeFormation)是企业级数据湖一站式构建服务,在存算分离架构基础上提供数据湖元数据统一管理的可视化界面及API,兼容Hive元数据模型以及Ranger权限模型,支持对接MapReduce
对接后二次开发 用户可根据需要进行二次开发,当前提供以下样例: 自定义认证信息获取类:用于获取访问LakeFormation服务的IAM认证信息。 自定义用户信息获取类:用于获取当前访问LakeFormation的用户。 自定义认证信息获取类 认证信息获取类(IdentityGenerator
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配置Spark对接LakeFormation 使用pyspark时,需要将以下配置中“spark.hadoop”开头的参数去掉“spark.hadoop”后配置到hive-site.xml配置文件中。 对接通用配置 在“spark/conf/spark-defaults.conf”