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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: { "name": "lakeformation"
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>
请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 否 String 租户token。 响应参数 无 请求示例 DELETE https://{endpoint}/v1/{project_id}/instances/{instance_id}/access-clients/{client_id}
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
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
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：
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。
String 接入域名，通过IP接入访问Lakeformation API时，需在请求头中添加HOST参数并传入该域名。 请求示例 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/instances/{instance_id}/access-clients
查询授权 本章节主要为您说明如何进行查询已有的数据授权信息。 操作步骤 登录管理控制台。 在左上角单击“”，选择“大数据 > 湖仓构建 LakeFormation”进入LakeFormation控制台。 在左侧下拉框中选择待操作的LakeFormation实例，选择“数据权限 >
数据权限概述 数据湖权限支持配置数据库、数据表、函数等维度的权限。 云服务管理员可针对不同的管理对象配置不同用户组的权限，统一对数据湖资源进行管理。 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/用户组，也可以通过关联LakeFo
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Lake
基于策略授权的服务授权项 云服务在IAM预置了常用授权项，称为系统策略。如果IAM系统策略无法满足授权要求，管理员可以根据各服务支持的授权项，创建IAM自定义策略来进行精细的访问控制，IAM自定义策略是对系统策略的扩展和补充。 除IAM服务外，Organizations服务中的服务控制策略（Service
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