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前提条件 已获取以下信息： endpoint：通过地区和终端节点查询服务的终端节点获取。 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://{endpo
tion实例，MRS集群之间的Database名称不能重复。 如果需要进行多次迁移，表的列更新需要满足列排序和列类型一致的兼容性要求。 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
环境准备 在配置开源Hive组件对接LakeFormation前，需要提前准备以下信息： 准备可用的开源Hive环境，目前支持Hive 2.3以及Hive 3.1两个版本，并安装Git环境。 准备LakeFormation实例，详细操作请参考创建LakeFormation实例。
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
LakeFormation使用流程简介 该LakeFormation入门教程介绍了如何创建一个LakeFormation实例并与MRS集群对接，实现统一的数据湖元数据及权限管理。 使用流程简介 MRS与LakeFormation对接的使用流程如下图所示： 图1 LakeFormation使用流程
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。
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：
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
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