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配置管理 获取所有用户可见的租户面配置 父主题： LakeCat
User 获取用户列表 将多个角色授予用户 将一个或者多个角色从用户移除 更新用户中的角色 查询用户的角色列表 父主题： LakeCat
元数据事件管理 获取元数据事件 父主题： LakeCat
元数据统计 元数据数量统计 父主题： LakeCat
配置开源Spark组件对接LakeFormation 环境准备 配置Spark对接LakeFormation 对接后二次开发
权限管理 创建用户并授权使用LakeFormation 创建LakeFormation自定义IAM策略 父主题： 准备工作
管理元数据 创建元数据存储路径 管理Catalog 管理数据库 管理数据表 管理函数
管理数据迁移 任务授权 元数据迁移 权限迁移 元数据发现
Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/instances/{instance_id}/catalogs/{catalog_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
MANAGED_TABLE：管理表。如果删除管理表或分区，则与该表或分区关联的数据和元数据将删除。 EXTERNAL_TABLE：外部表。当文件已经存在或位于远程位置时，使用外部表。 VIRTUAL_VIEW：虚拟视图。不存储实际的数据，不占用物理空间。 MATERIALIZED_VIEW：物化视图。存储实际的数据，占用物理空间。
tion-lakecat-client-1.0.0.jar”。 准备并补充替换Hive内核相关的jar包。 如仅使用SparkCatalogPlugin方式对接，不使用MetastoreClient方式对接，本步骤可省略。 方式一：下载预构建Hive相关jar包 获取地址为：https://gitee
Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/instances/{instance_id}/catalogs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。
准备LakeFormation实例 如果您是第一次使用LakeFormation，请参考准备工作章节，完成账号注册及授权等操作。 创建实例相关步骤请参考创建LakeFormation实例章节。 已创建待操作华为云账号的访问密钥AK/SK信息。具体操作请参考获取AK/SK章节。 父主题：
Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/instances/{instance_id}/policies/revoke 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
从LakeFormation服务中批量取消授权OBS路径 功能介绍 从LakeFormation服务中批量取消授权OBS路径，已经有元数据使用的OBS路径无法取消授权 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK
rmation的相关权限，用于元数据、权限迁移时写入相关数据。 前提条件 已提前参考创建用户并授权使用LakeFormation章节创建用户，并加入admin用户组。 操作步骤 使用加入admin用户组的用户登录管理控制台。 在左上角单击“”，选择“大数据 > 湖仓构建 Lake
多服务/多集群共享元数据 场景描述 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
https://{endpoint}/v1/{project_id}/instances?in_recycle_bin=false 响应示例 状态码： 200 LakeFormation实例列表 { "instances" : [ { "instance_id" : "9c3680
String> 参数。 access_policy_type String 权限策略类型：DEFAULT-普通策略、ROW_FILTER-行过滤权限策略、DATA_MASK-列掩码权限策略。 枚举值： DEFAULT ROW_FILTER DATA_MASK obs_access_label String
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。
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