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lake_name

stringlake name

생성할 lake의 식별자

lake_plan

string

tiny / basic / business/ enterprise

owner

stringLake

's OwnerLake의 소유주

(When omitted, the user who calls the API생략한 경우, API를 호출한 사용자)

region

string

AWS region name

timezone

string

Timezone name

storage_size

int

Storage size

tag_schema

JSON

Columns for this lake's Tag meta.

Each column have the three sub component: Lake의 tag meta에 저장될 칼럼 스키마.

스키마 정보에는 다음의 3가지 칼럼을 갖는다. col_name, col_type, col_length.

col_name : column name메타 칼럼 이름

col_type : column type메타 칼럼 타입

• “short” : fixed integer value (2 byte length)2바이트 정수

• “int” : fixed integer value (4 byte)4바이트 정수

• “long” : fixed integer value (8 byte)8바이트 정수

• “float” : floating point value (4 byte)4바이트 정수

• “double” : floating point value(8 byte)8바이트 실수

• “datetime” : time data to nano precision (8 byte나노세컨드 정밀도의 시간 (8바이트)

• “varchar” : string type문자열

col_length : if varchar type, assign the max length of column문자열의 경우 길이를 지정해야 한다. (예제)

 {'col_name': "name", 'col_type': "varchar", 'col_length': 40}

The data type of the first column , “col_type” must be “varchar”.

But, additional meta column can have any data type.

value_schema

JSON

Columns for this lake’s values.

In this field, you have to assign two essential columns for time and default value.

The first column datatype must be “datetime”.

The second column datatype must be “double” keeping numeric data as default.

   {'col_name': "time", 'col_type': "datetime"},
   {'col_name': "value",'col_type': "double"}

However, beginning with the third column information, you can have the option of specifying additional column information.