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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。
1.5K20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
4.3K40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
2.2K10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
1.5K80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
1.4K10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 ) X=\left( \begin{matrix} x_{11}& …& x_{1p}\\ \vdots& \ddots& \vdots\\ x_{n1}& \cdots& x_{np}\\ \end{matrix } \right) X=⎝⎜⎛x11⋮xn1...
2.7K30编辑于 2022-08-11 - 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。
84110发布于 2021-01-28 - 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。
1.1K61编辑于 2022-03-18 - 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。 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 2.在Solr中使用Sentry进行赋权操作时，和Hive中一样，需要使用对应的系统用户登陆Kerberos来完成授权，普通用户是无法进行操作的。 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。
1.3K10发布于 2019-09-25 - 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: /data/hbase/meta drwxrwx--- - hbase hadoop 0 2018-02-24 17:00 /hbase/data/hbase/namespace 11
1.5K20编辑于 2022-08-16 - 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。
1.5K30发布于 2018-07-12 - 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'
1.1K20编辑于 2023-02-24 - 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
2.8K20编辑于 2022-11-17 - 来自专栏云计算与大数据
openshift11 启用hpa与监控指标
https://docs.openshift.com/container-platform/3.11/dev_guide/pod_autoscaling.html
65010发布于 2020-04-07 - 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。
79930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
43310编辑于 2026-02-23 - 来自专栏yeedomliu
《Prometheus监控实战》第11章 推送指标和Pushgateway
第11章 推送指标和Pushgateway 在某些情况下，没有可以从中抓取指标的目标。造成这种情况的原因有很多 安全性或连接性问题，使你无法访问目标资源。 Pushgateway位于发送指标的应用程序和Prometheus服务器之间。Pushgateway接收指标，然后作为目标被抓取，以将指标提供给Prometheus服务器 ? 默认情况下，网关将所有指标存储在内存中。这意味着如果网关停止或重新启动，那么你将丢失内存中所有指标。 这是每个作业都有的指标，指示最后一次推送发生的时间 11.1.6 删除Pushgateway中的指标 指标保存在网关中（假设未设置持久性），走到网关重启或者指标被删除。 我们可以使用Pushgateway API删除指标，这里再次使用curl作为示例 代码清单：删除Pushgateway所有指标 ? 代码清单：选择删除Pushgateway指标 ?
5.4K30发布于 2019-12-19 - 来自专栏图灵人工智能
11个重要的机器学习模型评估指标
你可以构建模型，从指标得到反馈，不断改进，直到达到理想的准确度。评估指标能体现模型的运转情况。评估指标的一个重要作用在于能够区分众多模型的结果。 在这个行业中，大家会考虑用不同类型的指标来评估模型。指标的选择完全取决于模型的类型和执行模型的计划。 模型构建完成后，这11个指标将帮助评估模型的准确性。 2.如果预测值或实际值很大：RMSE> RMSLE 3.如果预测值和实际值都很大：RMSE> RMSLE（RMSLE几乎可以忽略不计） 11. 除了这11个指标之外，还有另一种检验模型性能。这7种方法在数据科学中具有统计学意义。但是，随着机器学习的到来，我们现在拥有更强大的模型选择方法。没错！现在来谈论一下交叉验证。 编译组：余书敏、孙梦琪 相关链接： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/08/11-important-model-evaluation-error-metrics
2.7K10编辑于 2022-09-01 - 来自专栏Hadoop实操
使用命令行创建collection时Sentry给Solr赋权的问题
： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.故障描述 ---- Fayson在前面的文章介绍过《如何使用Sentry为Solr赋权 》，但当时Fayson是在Hue中创建的collection，如果我们采用先创建schema的xml文件，然后通过命令行创建Solr的collection，使用Sentry赋权后，会出现权限不生效的情况 我们依旧以《如何使用Sentry为Solr赋权》里的测试样例数据为例子，参考Hue中创建collection的方式来定义一个schema文件。 这是通过Sentry对该collection的赋权才能生效。 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。
1.8K30发布于 2018-07-12 构建数据中枢：数据中台指标体系如何赋能企业运营
「 指标体系平台 」AllData数据中台指标体系平台，基于开源项目SuperSonic构建，具备多源数据整合、统一指标管理、实时计算能力及高可扩展性。 指标计算层（SuperSonic）指标定义 在SuperSonic中定义核心指标，例如：sql-- 用户留存率（次日留存）CREATE RETENTION_RATE AS COUNT(DISTINCT 提供强大的指标定义与管理功能，用户可灵活定义各类业务指标，确保指标口径一致，避免数据歧义。支持指标的快速计算与实时更新，为业务决策提供及时、准确的数据支撑。 同时，具备多维度的指标分析能力，通过可视化报表、图表等形式，直观展示指标变化趋势与关联关系，助力用户深入挖掘数据价值。 「 核心价值 」01提升业务决策效率统一指标口径：消除跨部门指标定义差异，避免“数据打架”问题，确保决策依据一致。实时洞察能力：通过实时指标监控，帮助企业快速发现市场机会或风险。
91500编辑于 2025-05-22
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