Hive权限控制 Hive权限机制: Hive从0.10可以通过元数据控制权限.但是Hive的权限控制并不是完全安全的.基本的授权方案的目的是防止用户不小心做了不合适的事情. 先决条件: 为了使用Hive的授权机制,有两个参数必须在hive-site.xml中设置: <property> <name>hive.security.authorization.enabled</name> <value>true</value>  <descri

1. 引言 在前一篇中,解决了Hive表中复杂数据结构平铺化以导入Kylin的问题,但是平铺之后计算广告日志的曝光PV是翻倍的,因为一个用户对应于多个标签.所以,为了计算曝光PV,我们得另外创建视图. 分析需求: 每个DSP上的曝光PV,标签覆盖的曝光PV: 累计曝光PV,累计标签覆盖曝光PV 相当于cube(dsp, tag) + measure(pv),HiveQL如下: select dsp, tag, count(*) as pv from ad_view where view = 'v

项目中使用的hive版本低于0.11,无法使用hive在0.11中新加的开窗分析函数. 在项目中需要使用到row_number()函数的地方,有人写了udf来实现这个功能. new java project, BuildPath add hadoop-core..jar and hive-exec…jar. package myudf; import java.util.Arrays; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public final

hive UDF添加的方式 1.添加临时函数,只能在此会话中生效,退出hive自动失效 hive> add jar /home/jtdata/hiveUDF/out0.jar; Added [/home/jtdata/hiveUDF/out0.jar] to class path Added resources: [/home/jtdata/hiveUDF/out0.jar] hive> create temporary function quling as 'com.redhadoop.da

上海尚学堂谦先生的bug日志之hive启动权限问题 这几天开始做新老集群的迁移,今天开始对hive的所有数据进行迁移,主要是表的元信息和表数据.表的元信息我们存在mysql中,跟hive的服务器并不在同一个服务器上,因此这块我们不用怎么操心.但是表数据的话,我们就把hdfs的目录给迁移过去就可以了,我们用到了hadoop的快速分布式拷贝,中间会遇到一些关于数据如何避免走外网的问题,这里就不深入叙述.然后今天在迁移hive的时候,我是从老集群把hive给scp过去的,因为用户没切换过来,出现了如下

Creating Custom UDFs First, you need to create a new class that extends UDF, with one or more methods named evaluate. package com.example.hive.udf;   import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text;   public final class Lo

FROM : http://hugh-wangp.iteye.com/blog/1472371 自己写代码时候的利用到的模板   UDF步骤: 1.必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2.必须实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 <span style="font-size: x-small;">package com.alibaba.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.

Hive的UDF包括3种:UDF(User-Defined Function).UDAF(User-Defined Aggregate Function)和UDTF(User-Defined Table-Generating Function),Hive只支持Java编写UDF,其他的编程语言只能通过select transform转化为流来与Hive交互. UDF(User-Defined Function):支持一个输入产生一个输出.继承自org.apache.hadoop.hive.ql.

首先创建工程编写UDF 代码,示例如下: 1. 新建Maven项目 udf 本机Hadoop版本为2.7.7, Hive版本为1.2.2,所以选择对应版本的jar ,其它版本也不影响编译. 2. pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=&q

Hive 的权限控制 Hive从0.10可以通过元数据控制权限.但是Hive的权限控制并不是完全安全的.基本的授权方案的目的是防止用户不小心做了不合适的事情. 为了使用Hive的授权机制,有两个参数必须在hive-site.xml中设置: < property> < name>hive.security.authorization.enabled< /name> < value>true< /value> < description>

Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以. Hive的UDF开发只需要重构UDF类的evaluate函数即可.例: package com.hrj.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class helloUDF extends UDF { public String evaluate(String str) { try {

原博文出自于:http://blog.csdn.net/longzilong216/article/details/23921235(暂时) 感谢! 自己写代码时候的利用到的模板   UDF步骤: 1.必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2.必须实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 <span style="font-size: x-small;">package com.alibaba.hive.udf; imp

本例中udf来自<hive编程指南>其中13章自定义函数中一个例子. 按照步骤,第一步,建立一个项目,创建 GenericUDFNvl 类. /** * 不能接受第一个参数为null的情况 * 测试过,不是很好用 */ package hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException; import org

hive udf编程教程 https://blog.csdn.net/u010376788/article/details/50532166

1.rbac系统简介 2.sentry系统简介 3.ldap系统简介 4.整个待测系统简介 user-role=group-role user-role是用户在rbac系统创建项目以及把项目成员以及给项目成员分配的角色 group-role,其中group是ldap中的分组概念,是rbac系统收到用户创建角色的请求时调ldap接口根据rbac系统中的角色来创建,role是sentry中基于每个hive数据库创建的角色,比如all_on_ball_src等自定义的角色 5.测试方法 5.1.hue

摘要 就数据访问权限而言,阿里巴巴以“被动式授权”为主,你需要什么权限就申请什么权限.但是,在客户交流过程中,我们发现绝大多数企业都是集中式授权,尤其是面向个人的行级权限管控,管理复杂度往往呈几何增长.因此,Quick BI创新了标签式授权机制,支撑IT人员轻松实现千人千面的行级权限管控?小编给大家做个详细介绍! 为什么要做千人千面的标签式授权 不管是敏捷BI ,还是传统BI,甚至定制开发报表,都需要面临个人级别的行级数据访问权限控制.Quick BI作为一个高效数据分析与展现的BI套件,实现了

前言:gitlab上的权限管控是非常重要的,尤其是很多研发人员开发一个项目.这个是我总结的权限管控. 1.这个是创建项目时开放权限设置   2.这个创建用户设置的权限   3.用户权限,5种类型用户是对于项目来说的     将用户加入到项目中------并设置不同的权限   4.项目权限设置:    

摘要:Hive UDF是什么?有什么用?怎么用?什么原理?本文从UDF使用入手,简要介绍相关源码,UDF从零开始. 本文分享自华为云社区<Hive UDF,就这>,作者:汤忒撒. Hive中内置了很多函数,同时支持用户自行扩展,按规则添加后即可在sql执行过程中使用,目前支持UDF.UDTF.UDAF三种类型,一般UDF应用场景较多,本文主要介绍UDF使用,简要介绍相关源码. UDF,(User Defined Function)用户自定义函数 UDTF,(User-defined Table

简介 FTP 文件传输协议,FTP由FTP服务器(存储文件)和FTP客户端(通过FTP协议访问FTP服务器上的资源)组成 传输方式 主动模式(Port) 客户端与服务器端的TCP 21端口建立连接 -> 登录 发送PORT命令告知服务器需要做什么操作,客户端使用哪个端口传输数据 服务器端通过TCP 20端口连接至客户端指定端口 进行数据传输 被动模式(Passive) 客户端与服务器端的TCP 21端口建立连接 -> 登录 客户端发送Pasv命令到服务器端 服务器端收到Pasv命令后随机打开一

Hive之权限 一.库级的权限 -- 授予所有权限给某个用户 grant all on msta to user {userName}; -- 授权admin privilege权限 grant ADMIN PRIVILEGE on database {dbName} to user {userName}; -- 授予某个库的权限给某个用户 grant select on database {dbName} to user {userName}; grant insert on database

数据文件内容 TEST DATA HERE Good to Go 我们准备写一个函数,把所有字符变为小写. 1.开发UDF package MyTestPackage; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public class ToLowerCase extends UDF { public Text evaluate(final Text s) { return new T