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如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
请求方法 HTTP请求方法（也称为操作或动词），它告诉服务你正在请求什么类型的操作。 表2 HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。
current_count Integer 本次返回的对象个数。最小值为0，最大值为2000。 next_marker String 下一页查询地址。当不存在下一页，则值为null，当值为null时，响应Body无该参数。 previous_marker String 上一页查询地址。当不存在上一页
当前实例的描述信息。 - 标签 在标签键/值输入框输入内容后单击“添加”，即可添加标签。 - 单击“立即购买”，确认配置的相关信息并支付。 单击“返回控制台”，在控制台即可查看新创建的LakeFormation实例信息。 创建实例时需要注意配额提醒。当资源配额不足时，建议按照界面提示申请足够的资源，再创建实例。
LakeFormation客户端名称。 虚拟私有云 准备运行调测的环境所在虚拟私有云。 所属子网 准备运行调测的环境所在子网。 创建成功后返回接入管理界面，即可查看到新创建的接入客户端信息。等待客户端创建成功，状态变为“运行中”表示客户端已创建成功。 单击“查看详情”查看接入客户端信息，记录“接入IP”。
参数类型 描述 marker 否 String 查询起始object名称。最大长度为4096个字符。 limit 是 Integer 查询返回条数。最小值为1，最大值为1000。 prefix 否 String 搜索前缀。最大长度为4096个字符。 请求参数 表3 请求Header参数
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
用Region。 可用区（AZ，Availability Zone） 一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区
租户token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 aggregate_statics 是 Boolean 是否聚合返回统计信息。 column_names 是 Array of strings 统计信息的列名。 partition_values_list 是
supports_policy_deltas 否 Boolean 是否支持增量同步策略。默认为false。 is_return_policy_data 否 Boolean 是否返回权限策略数据。默认为true。 catalog_name 否 String catalog名称。只能包含字母、数字和下划线，且长度为1~256个字符。
current_count Integer 本次返回的对象个数。最小值为0，最大值为2000。 next_marker String 下一页查询地址。当不存在下一页，则值为null，当值为null时，响应Body无该参数。 previous_marker String 上一页查询地址。当不存在上一页
终端节点获取。 project_id：参考获取项目ID获取。 操作步骤 调用创建实例接口，创建LakeFormation实例，同时记录接口返回的实例Id。 请求示例： POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/instances Body: {
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
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。
g:RequestTag/<tag-key> g:TagKeys lakeformation::listTagsForResource 查询单个资源上的标签。 list lakeformation:<region>:<account-id>:instance:<instance-id> *
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