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Formation实例并与MRS集群对接，实现统一的数据湖权限管理。 快速入门 使用流程简介 创建LakeFormation实例 规划数据湖 MRS对接LakeFormation实例 03 使用 通过使用LakeFormation可以实现跨AZ部署及高可靠、弹性伸缩、元数据统一管
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
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
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
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
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
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。
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。
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
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
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>
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。 一个完整的授权活动，需要针对计算引擎、对象存储执行两次授权操作，对用户操作带来不便，易用性差。
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>
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。
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
Studio等多种计算引擎及大数据云服务，使用户可以便捷高效地构建数据湖和运营相关业务，加速释放业务数据价值。 LakeFormation产品通过底层资源实现跨AZ部署及高可靠、弹性伸缩、元数据统一管理、元数据与文件目录联动授权、对接多计算引擎等功能，是一个Serverless服务。
对接多种计算引擎及大数据云服务，使客户便捷高效地构建湖仓和运营相关业务，加速释放业务数据价值。 LakeFormation产品通过底层资源实现跨AZ部署及高可靠、弹性伸缩、元数据统一管理、缓存加速元数据查询、元数据与文件目录联动授权、对接多计算引擎等功能，是一个Serverless服务。
public static void main(String[] args) { // getAk(),getSk()方法需自行实现，可以从配置项或其他位置获取AK/SK // 请勿在代码中硬编码AK/SK String ak = getAk();
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
创建LakeFormation自定义IAM策略 如果系统预置的LakeFormation权限，不满足您的授权要求，可以创建自定义策略。 目前华为云支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。
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