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根据条件分页列举表信息 功能介绍 返回数据库下符合查询条件的表的元数据信息，不支持事务操作。 当表名通配符或表类型不为空时，优先根据表名和类型筛选过滤。 当表名通配符或表类型为空时，再根据属性筛选过滤。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
共享型与独享型LakeFormation对比 LakeFormation提供了不同实例类别，满足不同场景下用户对性能和成本的不同诉求。 独享型特性当前仅针对白名单用户开放。 计费对比 共享型与独享型实例的计费项及计费说明详细介绍请参考计费说明章节中表1。 性能对比 表1 性能对比
列举分区信息 功能介绍 遍历指定数据表下的分区列表，对于事务表，支持基于表的特定版本遍历分区列表。 当过滤条件不为空时，优先根据过滤条件筛选过滤， 当过滤条件为空且分区值不为空时，再根据分区值筛选过滤， 当过滤条件和分区值都为空时，返回指定数据表下所有分区。 调试 您可以在API
创建LakeFormation实例及客户端连接 准备用户 如果您是第一次使用LakeFormation，请参考LakeFormation准备工作章节，完成用户创建并授权使用LakeFormation等准备工作。 本入门示例，是为了演示使用LakeFormation的全流程，用户还需提前完成以下准备工作
查看审计日志 云审计服务是安全解决方案中专业的日志审计服务，记录了LakeFormation的相关操作事件，方便您日后的查询、审计和回溯。 支持审计日志的操作 表1 云审计服务支持的LakeFormation服务操作 操作名称 资源类型 事件名称 创建Catalog Catalog
环境准备 在配置开源Spark组件对接LakeFormation前，需要提前准备以下信息： 准备可用的开源Spark环境、开源Hive环境。并安装Git环境。 目前仅支持对接Spark 3.1.1以及Spark 3.3.1两个版本。对应使用Hive内核版本为2.3。 准备LakeFormation
环境准备 在配置开源Hive组件对接LakeFormation前，需要提前准备以下信息： 准备可用的开源Hive环境，目前支持Hive 2.3以及Hive 3.1两个版本，并安装Git环境。 准备LakeFormation实例，详细操作请参考创建LakeFormation实例。 创建
删除数据库 功能介绍 删除指定数据库，catalog的默认数据库不允许删除。 cascade: 指定为true时，删除数据库下的表；指定为false时，只能删除空的数据库。 delete_data: 指定为true时，级联删除会将表的数据放入回收站；指定为false时，不删除表数据
错误码 调用接口出错后，将不会返回结果数据。调用方可根据每个接口对应的错误码来定位错误原因。 当调用出错时，HTTP 请求返回一个 4xx 或 5xx 的 HTTP 状态码。返回的消息体中是具体的错误代码及错误信息。在调用方找不到错误原因时，可以联系运维人员，并提供错误码。 错误响应
终端节点 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同。 您可以从地区和终端节点中查询服务的终端节点。 请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 父主题： 使用前必读
配置Hive对接LakeFormation 修改Hive服务端安装环境的“conf”目录的hive-site.xml文件，添加如下内容（部分参数值根据提示进行替换）： <property> <name>hive.metastore.session.client.class</name
配置LakeFormation实例 LakeFormation实例创建完成后，可以在实例“总览”页面对LakeFormation实例进行变更实例规格、设置默认实例等操作。 变更实例规格：对当前实例的QPS规格进行变更。仅独享型实例支持该操作。 设置默认实例：设置当前实例为默认实例。
元数据迁移 操作场景 用户可以参考该章节将外部的元数据迁移至LakeFormation并将数据存储在OBS中进行统一管理。 在迁移hive元数据时，为避免迁移元数据时发生路径冲突，建议hive Catalog路径与default数据库路径保持一致。 前提条件 当前实例已创建存储迁移元数据的
管理角色 某个角色拥有资源（比如数据库）的某些权限，则拥有这个角色的用户或者用户组也拥有了对应的资源操作权限。 如果与LakeFormation实例对接的服务需要使用角色授权，则在创建对接LakeFormation权限的委托时必须包含角色的相关权限。 例如，LakeFormation
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式，您可以选择其中一种进行认证鉴权。 Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证要高
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”
任务授权 操作场景 LakeFormation支持将外部服务的元数据及其权限全量或增量迁移至当前LakeFormation实例中，对元数据及权限进行统一管理。 进行任务管理操作前，需要为当前用户委托访问LakeFormation的相关权限，用于元数据、权限迁移时写入相关数据。 前提条件
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用户
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
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
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