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Formation DLF、 MRS_RDS_FOR_MYSQL代表MRS云数据库RDS(for MySQL)、 OPEN_FOR_MYSQL代表开源HiveMetastore(for MySQL)、 MRS_RDS_FOR_PG代表MRS云数据库RDS(for PostgreSQL)、 M
Formation DLF、 MRS_RDS_FOR_MYSQL代表MRS云数据库RDS(for MySQL)、 OPEN_FOR_MYSQL代表开源HiveMetastore(for MySQL)、 MRS_RDS_FOR_PG代表MRS云数据库RDS(for PostgreSQL)、 M
选择待迁移数据的数据源类型。 DLF:第三方数据湖构建(Data Lake Formation,DLF) MRS云数据库RDS(for MySQL) 开源HiveMetastore(for MySQL) MRS云数据库RDS(for PostgreSQL) MRS本地数据库 JDBC URL 待迁移元数据
Formation DLF、 MRS_RDS_FOR_MYSQL代表MRS云数据库RDS(for MySQL)、 OPEN_FOR_MYSQL代表开源HiveMetastore(for MySQL)、 MRS_RDS_FOR_PG代表MRS云数据库RDS(for PostgreSQL)、 M
购买LakeFormation实例 参数 参数说明 样例 类型 选择实例类型。 共享:共享型实例之间,通过资源复用换取CCE集群或GaussDB(for MySQL)实例等资源的使用率最大化。 独享:按照每秒查询率(QPS)上限和元数据使用量进行计费。 独享 计费模式 实例的计费模式。 按需收费:按
500 00011052 ZooKeeper健康检查失败。 请检查ZooKeeper服务的状态。 500 00011053 MySQL健康检查失败。 请检查MySQL服务的状态。 500 00011054 OBS健康检查失败。 请检查OBS服务的状态。 500 00011055 集群健康检查失败
数据湖建设和持续运营 场景描述 数据湖建设和持续运营,是指数据湖的初始化建设及后续日常的海量元数据及权限管理,因此用户需要便捷高效的建设和管理方式。 传统方式的弊端 仅支持通过计算引擎(Hive、Spark等)执行SQL实现元数据的定义、修改、查询,对用户有一定的技能要求,缺少提升易用性的可视化界面。
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
批量修改分区信息 功能介绍 将输入分区值组合列表所对应的分区信息批量修改为新的分区信息。 输入的每组分区值组合都需要对应一个已存在的分区,否则修改操作失败。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
返回结果 状态码 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求
元数据 数据目录(Catalog) LakeFormation实例的元数据资源中的最顶层资源,即在一个LakeFormation实例下可以创建多个Catalog,包含名称、描述、位置等信息,支持创建、修改、删除等操作。 其中位置是Catalog所映射的OBS并行文件系统的文件目录。
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”中添加以下配置:
功能总览 功能总览 全部 LakeFormation 实例管理 元数据管理 数据权限授权 数据迁移 接入客户端管理 LakeFormation LakeFormation是企业级湖仓一站式构建服务,提供湖仓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
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
元数据发现 操作场景 当数据存储在OBS并行文件系统中,而在LakeFormation还未与对应的元数据关联时,可以通过元数据发现,来构造这些数据对应的元数据信息,从而支撑SQL引擎或者用户的应用程序的计算与分析。 当前元数据发现特性属于公测阶段,公测期产品完全免费,商业化后会根据元数据发现消耗资源收取资源费用。
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(IdentityGe
更新表的列统计信息 功能介绍 更新表的列统计信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/instances/{
数据权限 权限策略 用户可以在管理控制台的LakeFormation实例界面,针对该实例下的所有Catalog、Database、Table等数据资源,授予用户组等主体细粒度的数据访问权限。 经过以上授权操作,形成一条或多条权限策略。 权限策略包含授权主体、授权对象、权限、授权权限,支持取消本条权限策略的操作。
角色管理 创建Role 根据条件分页列举角色 删除角色 获取角色 修改角色信息 列举所有角色名 查询角色下的用户/用户组 将一个或者多个用户/用户组加入角色 将一个或者多个用户/用户组从角色移除 更新角色中的principals 父主题: LakeCat
新增授权 用户可通过LakeFormation管理控制台对数据湖内的资源进行统一权限管理,针对不同的授权主体进行授权。 在进行授权前,需确认待授权主体已存在,例如IAM用户组已提前创建。 用户可通过LakeFormation管理控制台对数据湖内的资源进行统一权限管理,对于IAM用