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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>
s 根据Hive版本下载对应客户端（Hive版本为2.3.9，则下载hive-exec-2.3.9.jar、hive-common-2.3.9.jar） 方式二：本地编译Hive相关jar包 Windows系统下需要在WSL开发环境下进行maven相关操作。 根据Hive版本下载Hive源码。
配置开源Hive组件对接LakeFormation 环境准备 配置Hive对接LakeFormation 对接后二次开发
generateIdentity() { //返回IAM认证信息 } } 集成配置。 代码通过Maven打包后将jar包放置在“hive-xxx/lib”目录下。xxx为Hive内核版本号。 并在hive-site.xml补充以下配置： <!--认证信息获取类，此处配置值仅作为参考--> <property>
on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。 例如参考以下步骤，创建Catalog名称为“hive”（固定名称，不可自定义）
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。
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。 兼容Ranger权限模型：提供兼容Ran
catalogImplementation=hive 在“spark/conf/”文件夹下新增文件hive-site.xml（如果已有该文件则编辑此文件），并在hive-site.xml中补充以下配置： <configuration> <!--固定配置，开启自定义metastore客户端-->
/releases 根据Spark、Hive版本下载对应客户端（如Spark3.1.1，对应Hive版本为2.3.7，则下载hive-exec-2.3.7-core.jar、hive-common-2.3.7.jar） 方式二：本地编译Hive相关jar包 如果对接的环境为Spark
MRS对接LakeFormation后，MRS组件功能约束限制： Hive暂不支持临时表功能。 Hive暂不支持跨集群的列加密表功能。 Hive WebHCat暂不支持对接LakeFormation。 Hive创建内表时如果表目录不为空，则禁止创建表。 Hudi表创建前，需要先
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，支持对接多种计算引擎及大数据云服务 本文档提供LakeFormation服务应用开发流程、环境准备及
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MapReduce服务（MRS）、数据仓库服务 GaussDB（DWS）、数据湖探索（DLI
接入管理、任务管理等操作。 API层提供支持兼容Hive社区的元数据接口，以及兼容Ranger社区的权限同步接口，以便于MRS、DWS等服务的集成对接。 产品优势 生态开放 遵循开源事实标准，支撑存量业务平滑演进。 提供兼容Hive/Spark/Flink/Trino社区的元数据接口，支持计算引擎平滑对接。
日常的海量元数据及权限管理，因此客户需要便捷高效的建设和管理方式。 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。
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。 一个完整的授权活动，需要针
filter 否 String 过滤条件字符串，可以按照属性查询表。 支持的属性查找包括： HIVE_FILTER_FIELD_OWNER HIVE_FILTER_FIELD_LAST_ACCESS HIVE_FILTER_FIELD_PARAMS limit 否 Integer 查询返回
StorageDescriptor object 数据存储。 table_format String 表格式。支持{HIVE,ICEBERG}，默认值为HIVE。 枚举值： HIVE ICEBERG table_type String 表类型，MANAGED_TABLE-内表，EXTERN
StorageDescriptor object 数据存储。 table_format String 表格式。支持{HIVE,ICEBERG}，默认值为HIVE。 枚举值： HIVE ICEBERG table_type String 表类型，MANAGED_TABLE-内表，EXTERN
表名称。只能包含中文、字母、数字、下划线、中划线，且长度为1~256个字符。 table_format 否 String 表格式。支持{HIVE,ICEBERG}，默认值为HIVE。 枚举值： HIVE ICEBERG table_type 否 String 表类型：MANAGED_TABLE-内表、EXTE
ExampleAuthenticationManager # 可选参数，是否开启owner指定，开启后创建资源时将使用当前用户作为资源owner，默认为false spark.hadoop.lakeformation.owner.designate=true 或在hive-site.xml补充以下配置： <!--
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