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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。
创建元数据存储路径 LakeFormation元数据映射的数据文件和目录存储在OBS并行文件系统中。在创建LakeFormation元数据之前，需要提前创建数据存储使用的OBS并行文件系统。 如果已存在可用的OBS并行文件系统，可跳过该章节操作。 操作步骤 登录管理控制台。 在页面左上角单击，选择“存储
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：
成长地图 | 华为云 湖仓构建 LakeFormation 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
管理函数 用户在数据目录（Catalog）中可对元数据进行管理，按照业务规划创建对应函数。 前提条件 已创建LakeFormation实例，且实例处于正常运行状态。 已创建待添加函数的数据库及其所属Catalog。 如果配置“函数位置”参数，需已参考创建元数据存储路径提前创建了用于存储函数的OBS并行文件系统。
管理Catalog 数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据库。 用户可在LakeFormation中创建并管理多个Catalog，用于不同外部集群的元数据隔离。 前提条件 已创建LakeFormation实例，且实例处于正常运行状态。 Catalog数据存
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