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如何使用Sentry为Solr赋权
本文Fayson主要是介绍如何使用Sentry给Solr的collection进行赋权。 内容概述： 1.Solr与Sentry的集成赋权介绍 2.启用Solr的Sentry赋权 3.创建collection以及导入样例数据 4.Solr的collection赋权测试 5.总结 测试环境： 而主要介绍基于collection的赋权。 ---- 1.首先如果要启用Solr的Sentry赋权，Solr服务必须启用Kerberos认证，所以请确保你的CDH集群已经启用了Kerberos。 5.Solr的collection赋权测试 ---- 1.首先我们创建一个admin角色，并赋予所有权限，并对应到solr用户组。
1.3K20发布于 2018-07-12 - 来自专栏Hadoop实操
如何使用Sentry为Kafka赋权
前两天Fayson也介绍过如何使用Sentry给Solr的collection进行赋权，参考《如何使用Sentry为Solr赋权》。 内容概述： 1.Kafka与Sentry的集成赋权介绍 2.启用Kafka的Sentry赋权 3.Kafka的赋权测试 4.总结 测试环境： 1.CM5.14.3/CDH5.14.2 2.CDK2.2.0 2.1.可授权的资源 ---- 在Kafka集群中，可以赋权的东东我们称作资源（resources）或者实体（entities ），一旦启用Kafka的Sentry后，对这些资源或者实体进行操作，都需要对用户组进行赋权 执行成功，说明赋权testTopic的写入权限成功。 6.在给Topic的赋权read，即消费Topic的时候，client.properties必须带上参数group.id，然后这个group.id的值必须也同样赋权，如： kafka-sentry -gpr
4.1K40发布于 2018-07-12 - 来自专栏从ORACLE起航，领略精彩的IT技术。
Sybase 数据库新增用户，赋权
Sybase数据库， 需求：新增用户user1，赋予对原数据库中表t_jingyu的查询权限 数据库原用户登陆 isql -U用户 -P密码 -S服务名 sp_addlogin 'user1','user1_pwd' go sp_adduser 'user1' go grant select on t_jingyu to user1 go isql -Uuser1 -Puser1_pwd -SSYBASEDB select count(1) from wrnop.dbo.t_jingyu go 或者可以省
2K10编辑于 2022-05-06 - 来自专栏Greenplum
Greenplum删除集群中赋权的用户
1、撤销用户在数据库上的权限 -- 移除数据库的权限 revoke all on database databasename from username; databasename ：数据库的名字 username : 角色的名字 2、撤销用户在schema上的权限 -- 移除schema的权限 revoke all on schema schema1,schema2 from username; schema1,schema2 : schema的集合，以逗号分开 username
1.3K80发布于 2019-11-12 - 来自专栏Greenplum
Greenplum删除集群中赋权的用户
目录 1、撤销用户在数据库上的权限 2、撤销用户在schema上的权限 3、撤销用户在table上的权限 4、撤销用户在function上的权限 5、删除角色 1、撤销用户在数据库上的权限 -- 移除数据库的权限 revoke all on database databasename from username; databasename ：数据库的名字 username : 角色的名字 2、撤销用户在schema上的权限 -- 移除schema的权限 revoke all on sc
1.2K10发布于 2019-11-20 - 来自专栏全栈程序员必看
客观赋权法——变异系数法
一、变异系数法的概念 变异系数法是根据统计学方法计算得出系统各指标变化程度的方法，是一种客观赋权法。 根据该方法变化差异较大的指标权重较大，变化差异较小的指标权重较小，从而根据指标的统计学规律确定其重要程度。 变异系数法是一种较为客观的方法，能够客观的反应指标数据的变化信息，该方法能够比较客观的求出各指标的权重。 根据各评价指标当前值与目标值的变异程度来对各指标进行赋权，当各指标现有值与目标值差距较大时，说明该指标较难实现目标值，应该赋予较大的权重，反之则应该赋予较小的权重。 二、变异系数法的步骤 （1）原始数据的收集与整理 假设有n个待评价样本，p项评价指标，形成原始指标数据矩阵： X = ( x 11 . . . x 1 p ⋮ ⋱ ⋮ x n 1 ⋯ x n p )
2.5K30编辑于 2022-08-11 - 来自专栏TARS基金会
开源项目赋能利器 | 衡量社区指标
如果要知道一个项目是否健康，我们则需要计算和分析随时间变化的指标数据。 本文将具体介绍开源社区如何利用指标和仪表盘。 修改完善：评估指标后，开源项目则需要按照评估结果做出相应的改善。 不同的项目应使用不同的策略来衡量项目的健康状况。 CHAOSS 社区创建了分析方案和指标来帮助了解项目的健康状况。 此外，在LFX Insights中，开源项目可以提取各种指标。从源代码存储库中可以看到诸如commits总数和贡献者的数量、贡献者的数量、commit的最多的贡献者以及对项目做出主要贡献的公司等指标。 通过分析这些指标，TARS社区能够更多创造吸引和留住更多贡献者的方法。
92761编辑于 2022-03-18 - 来自专栏资讯类翻译专栏
锻炼生产力赋权劳动力
《电子商务时报》采访了生产力专家，以获取他们对有助于组织和个人提高效率的应用程序，平台和技术的看法。
74610发布于 2021-01-28 - 来自专栏开源部署
HBase无法给用户赋权的解决方案
HBase无法给用户赋权，并报错。 问题背景描述： 测试环境，hdfs被format过。很多基于hdfs的环境都受到了影响。hbase也受到了影响。 但是hbase在master启动的过程中，只要hdfs上有/hbase目录 建表之后，在赋权的时候，发现有错误 hbase(main):001:0> user_permission User Namespace 确实看到，前面准备赋权，却失败的信息，记录在znode的acl路径下 hbase zkcli [zk: 192.168.0.72:2181,192.168.0.73:2181,192.168.0.74: -dev2, livy, kafka10, kafka10-dev, dubbo, eos, alert_leader, election, DP, hadoop-ha, zookeeper, leader [zk: 192.168.0.72:2181,192.168.0.73:2181,192.168.0.74:2181(CONNECTED) 8] [hbase@testserver ~]$ exit 10
1.4K20编辑于 2022-08-16 - 来自专栏Hadoop实操
0703-6.2.0-使用Sentry为Solr进行赋权
要注意的是，启用Sentry对Solr进行权限控制前需要先启用Kerberos，本文档将介绍如何使用Sentry对Solr进行赋权。 在Solr中使用Sentry来赋权，与其他组件一致，是将权限赋予角色，然后将角色授予相应的用户组，让用户组下的用户能够执行相应的权限，下面在Sentry中以命令行的方式对Solr进行赋权。 3.1 对Solr进行赋权的前置准备 1.准备好测试文件，一个10行数据的csv文件 ? 2.准备好创建Collection所需要的schema.xml配置文件，对每个字段进行一一对应的配置 <? 至此，Collection创建成功，csv数据文件也导入成功，下面用Sentry对Solr进行赋权 3.2 使用Sentry对Solr进行赋权 先创建一个admin角色，并赋予所有权限，然后将admin 3.在Solr中启用Sentry之前，需要先将Kerberos启动，然后一起与Solr进行集成，这样Sentry才能在Solr中正常的赋权。
1.2K10发布于 2019-09-25 - 来自专栏Hadoop实操
如何在Hue中使用Sentry为Solr赋权
的赋权进行操作并测试。 我们知道在Hive/Impala中使用Sentry时，既可以通过命令行建立相关角色并赋权，也可以在Hue中进行相关操作。 对于Solr的赋权其实也是一样的，CDH同时支持在Hue中与命令行操作赋权，本文Fayson主要介绍如何在Hue中使用Sentry为Solr赋权。 内容概述： 1.启用Solr的Sentry赋权 2.其他前置准备 3.在Hue中创建collection以及导入样例数据 4.Hue中对Solr的collection赋权测试 5.总结 测试环境： 1. ---- 1.首先如果要启用Solr的Sentry赋权，Solr服务必须启用Kerberos认证，所以请确保你的CDH集群已经启用了Kerberos。
1.4K30发布于 2018-07-12 - 来自专栏全栈程序员必看
oracle 用户赋权_oracle数据库创建只读用户
为user1赋权： grant connect, resource to user1; 撤销对user1赋予的权限： revoke connect, resource from user; 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
2.5K20编辑于 2022-11-17 - 来自专栏HsuHeinrich
Python小案例（六）通过墒权法计算指标权重
Python小案例（六）通过熵权法计算指标权重 在日常业务中，产品运营需要综合多个指标进行判断，如果没有目标变量进行监督训练的话，很难人为地判断哪个指标更好，综合起来哪个类别更优秀。 这里介绍一种基于熵权法的指标权重计算，熵权法是一种依据各指标值所包含的信息量的多少确定指标权重的客观赋权法，某个指标的熵越小，说明该指标值的变异程度越大，提供的信息量也就越多，在综合评价中起的作用越大， 则该指标的权重也应越大。 案例背景：通过几个业务指标评价小初高的表现 import numpy as np import pandas as pd # 构造数据 cars={ '小学':[3000,2.8,68,0.02,25 df_std=std_df(df, neg_cols) # 计算权重 w = solve_weight(df_std) # 输出指标权重 print('{:*^60}'.format('指标权重'
98120编辑于 2023-02-24 - 来自专栏铭毅天下
干货 | Elasticsearch Top10 监控指标
"search" : { "open_contexts" : 0, "query_total" : 10, "query_time_in_millis" 将这些指标与每个节点的运行状况并行考虑，这些指标为系统内的潜问题提供重要线索，为性能优化提供重要参考。 6、ElasticsearchTop10监控指标 经过上面的分析，Top10监控指标如下。使用英文是为了命令行返回一致，更好理解。 7、小结 这篇文章翻译自：https://sematext.com/blog/top-10-elasticsearch-metrics-to-watch/。 显然此篇是监控指标的全局思维。五个思维维度+10个指标维度剖析了Elasticsearch最常见的监控指标，在大规模集群实践中都会用的到。
7.1K70发布于 2019-05-16 - 来自专栏wujunmin
Power BI 表达指标升降10式
以下给出10个自定义升降图标度量值，供读者使用，原理是SVG矢量图配合指标生成图标。 使用方法非常简单，复制下方的度量值到你的模型，将度量值中的[增长率]替换为你的指标，度量值默认的颜色是红绿橙，你可以自行变更，颜色名称列表参考此文：Power BI 支持的颜色名称列表 调整完后，在表格矩阵如下图将你的指标的条件格式图标对应为刚才复制的图标度量值 10 10 10 5.515 0 10.001-4.486 10.001-10s-4.486-10-10-10.001zM12 19.994c-4.41 0-7.999-3.589-8-8 0-4.411 10 5.514 0 10-4.486 10-10s-4.485-10-10-10.001zm0 18.001c-4.411-.001-8-3.59-8-8 0-4.411 3.589-8 8-8.001 4.487-10 10.001s4.486 10 10.001 10c5.513 0 9.999-4.486 10-10 0-5.514-4.486-10-10.001-10.001zM12 19.994c
80920编辑于 2023-02-28 - 来自专栏写代码和思考
MySQL学习笔记(8) 创建用户和赋权，备份与恢复，日志
2.创建用户和赋权 创建用户 CREATE USER 'zyf'@'%' identified by 'zyf'; CREATE USER 关键字用于建立一个用户 @ 符号前面是用户名，后面是主机名。
72030发布于 2021-06-29 - 来自专栏主观赋权法
G1序关系法：简单高效的主观赋权法
G1序关系法是一种基于序关系的主观赋权方法，由东北大学郭亚军教授提出，该方法通过专家对指标重要性的排序和相邻指标的重要性比值来确定权重，相比于层次分析法AHP，G1法无需进行一致性检验，操作更加简便。 1.G1法的基本原理与核心思想G1序关系法的诞生源于对传统主观赋权方法的改进需求。 G1法正是基于这一认识，通过简化专家判断过程，提高了主观赋权的效率和可靠性。G1法的理论根基建立在两个核心原理之上：序关系原理：专家根据经验和知识，对所有指标按重要性进行排序，建立指标间的序关系。 值得注意的是，G1法虽然操作简便，但其本质仍是一种主观赋权方法，权重结果依赖于专家的经验和判断。 4.3G1法在学术论文中的应用建议基于G1法的特点和局限，以下是在学术论文中应用G1法的一些实用建议：1.与其他方法结合使用（1）与客观赋权法结合将G1法（主观赋权）与熵权法、CRITIC法等客观赋权方法结合
20710编辑于 2026-02-23 - 来自专栏安全的矛与盾
windows10内核态提权方法汇总
前言 近期由于某些项目的原因，突然激发了我对windows内核提权原理的兴趣。 于是就想研究一下，在拿到一个内核态任意代码执行漏洞后，到底有多少种方法常用的方法还能在windows 10上成功提权，针对这些不同的提权方法到底有没有一个比较通用的拦截方案？ 上成功提权的方法，并写出相对应的shellcode。 方法一：Token窃取 token窃取是windows内核提权最常用的办法，其核心的原理是用system进程中的token替换当前漏洞利用进程的token，实现身份伪造。 使用windbg修改提权 首先先获取system进程的EPROCESS地址： 0: kd> !
2.1K30编辑于 2023-02-27 - 来自专栏机器学习/数据可视化
机器学习分类模型10大评价指标
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~机器学习分类模型的评价指标是在衡量模型在未知数据集上的性能表现，通常基于混淆矩阵和相关的评价指标。 最近建立了一个分类模型，在选择评价指标的时候进行了对比不同指标之间，同时也查阅了很多的资料和博客，发现了一个问题：Accuracy是准确率，Precision是精确率；还是说反过来？ 下面小编就从混淆矩阵开始，给大家详细介绍下机器学习分类模型中的多个评价指标。混淆矩阵Confusion Matrix开局一张图：图片其中，Pos代表Positive，Neg代表Negative。 那么样本总个数为：$样本总数=TP+FN+FP+TN$基于混淆矩阵可以计算多个分类的评价指标，下面开始详细介绍：准确率Accuracy准确率是最为常用的评价指标，它可以用来表示模型的准确度，即表示为：$ 对比精确率Precision（查准率）和召回率Recall（查全率）的公式，可以发现：查准率和查全率是一对互相矛盾的指标，查准率高时，查全率必然会低，因为$FP$和$FN$是负相关的。
1.5K10编辑于 2023-10-13 - 来自专栏喔家ArchiSelf
机器学习模型性能的10个指标
这里给出了10个相对常用的评价指标，希望对产研同学有所帮助。 1. 准确率 准确率是机器学习领域中的一个基础评价指标，通常用于快速地了解模型的性能。 它综合考虑了准确率和召回率，避免了我们为了优化一个指标而牺牲另一个指标的情况。 因此，当你需要一个指标来综合考虑准确率和召回率，并且不希望偏袒其中一个指标时，F1评分是一个非常有用的工具。 因此，交叉熵损失是评估分类模型性能的重要指标之一，它能够帮助我们进一步了解模型的预测准确性以及是否需要进一步优化模型的参数和结构。 10. 以上各个指标各有特点，适用于不同的问题场景。在实际应用中，可能需要结合多个指标来全面评价模型的性能。
5.8K20编辑于 2023-12-28
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