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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”
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
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
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数据存储到
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。 创建
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LakeFormation