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数据湖建设和持续运营：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。
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。 LakeFormation服务优势
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、环境准备及程序编写介绍，供需要进行业务应用开发的开发人员使用。 父主题：
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LakeFormation实例、元数据库、元数据表等。
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Ranger权限模型的接口，具备良好的生态扩展性。 建议搭配服务
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。 前提条件
DataArts 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。
DataArts 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。
湖仓构建 LakeFormation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。 产品介绍 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转LakeFormation 01 了解 了解LakeFormation的
支持无缝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。
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