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与其他服务的关系 LakeFormation服务与其他服务的关系如下表所示。 表1 LakeFormation服务与其他服务的关系 服务名称 LakeFormation服务与其他服务的关系 统一身份认证（Identity and Access Management，IAM） 通过
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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
规划数据湖 MRS对接LakeFormation仅支持对接LakeFormation实例的数据目录名称为“hive”的Catalog，名称为“default”的数据库。 LakeFormation实例创建成功后，用户可按照业务规划创建相关Catalog及内部的数据库、表等元数据。
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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：
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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。
什么是LakeFormation 湖仓构建（DataArts Lake Formation，简称LakeFormation）是企业级数据湖一站式构建服务。 在存算分离架构基础上提供数据湖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权限模型，支持对接M
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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Catalog。
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。
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：
什么是LakeFormation 湖仓构建（DataArts Lake Formation，简称LakeFormation）是企业级数据湖一站式构建服务，在存算分离架构基础上提供数据湖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权限模型，支持对接Ma
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
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>
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
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