hive表级权限控制_hbase 级别的权限控制

Hive表级别权限控制指的是对Hive表进行的权限控制，可以通过GRANT和REVOKE语句控制用户或角色对表的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等操作的权限。

HBase级别的权限控制是通过Access Control Lists (ACLs)实现的。ACLs是一组权限规则，控制用户或角色对HBase表或列族的读取和写入权限。对于HBase表，可以设置多个ACL，每个ACL都包含一组用户或组和相应的权限规则。HBase的ACLs可以通过HBase shell或HBase API进行配置。

需要注意的是，HBase的权限控制只能保证在HBase层面的数据安全性，而无法控制其他组件（如Hive）对数据的访问权限。因此，在使用Hive访问HBase数据时，还需要结合Hive的权限控制机制来保证数据的安全性。

相关问题

abac权限 开源有哪些

### 回答1：
abac权限开源有很多种，其中一些常见的有：

1. Apache Ranger: 一个开源的数据安全和访问控制平台，支持Hadoop、Hive、HBase、Kafka、Solr、Storm等。

2. XACML: 一种开源的权限管理语言，支持XML格式的权限策略。

3. Keycloak: 一个开源的身份和访问管理平台，支持多种认证协议和标准。

4. OpenIAM: 开源的身份和访问管理平台，支持多种认证方式和标准。

5. WSO2 Identity Server: 一个开源的身份管理平台，支持认证、授权、自动化管理和审计。

### 回答2：
abac权限是基于属性的访问控制（Attribute-Based Access Control）的缩写，它是一种访问控制模型，根据实体的属性（如用户的身份、角色、位置等）来决定其是否被允许访问某个资源。在开源领域，有几个著名的ABAC权限开源项目，如下：

1. XACML（eXtensible Access Control Markup Language）：XACML是一个基于XML的访问控制语言和框架，可以灵活地定义和管理策略和规则。它提供了丰富的功能和强大的扩展性，被广泛应用于各种系统和平台。

2. Authzforce：Authzforce是一个基于XACML标准的开源访问控制引擎，它提供了强大的策略管理和决策引擎功能，支持多种数据源和灵活的配置选项。

3. Keycloak：Keycloak是一个开源的身份和访问管理解决方案，它支持ABAC权限控制模型，并提供了用户认证、授权和单点登录等功能。Keycloak可以与其他系统集成，为应用程序提供统一的身份认证和访问控制。

4. OPA（Open Policy Agent）：OPA是一个通用的策略引擎，可以用于实现各种授权场景，包括ABAC权限控制。它采用了声明性语言（Rego）来定义和评估策略，同时提供了丰富的API和插件来与其他系统集成。

这些开源项目提供了丰富的功能和灵活的配置选项，可以帮助开发人员实现基于属性的访问控制，并为应用程序提供安全和可扩展的权限管理。通过使用这些开源工具和框架，开发人员可以根据自己的需求选择和定制适合自己的ABAC权限解决方案。

### 回答3：
ABAC (Attribute-Based Access Control) 是一种访问控制模型，它基于用户的属性来决定用户是否被授予访问资源的权限。开源社区为ABAC提供了许多解决方案，以下是其中几个：

1. OpenABAC：OpenABAC是一个基于XACML (eXtensible Access Control Markup Language) 的开源ABAC引擎。它提供了丰富的策略管理功能和属性转化功能，让用户可以灵活地定义和控制访问策略。

2. Keycloak：Keycloak是一款开源的身份和访问管理解决方案，它提供了ABAC功能来控制和管理用户的访问权限。Keycloak支持将用户属性与策略进行关联，实现动态和灵活的访问控制。

3. Apache Airflow：Airflow是一个用于编排和调度任务的开源平台，它的访问控制模型是基于ABAC的。用户可以通过定义基于属性的策略来控制任务和资源的访问权限。

4. Istio：Istio是一个用于管理和保护微服务的开源平台，它使用ABAC来实现对服务间通信的授权。通过定义属性的策略，Istio可以对请求进行细粒度的访问控制，确保只有符合要求的服务能够相互通信。

这只是一小部分开源ABAC解决方案的例子，开源社区不断发展和创新，可能还有其他解决方案在不断涌现。无论选择哪个解决方案，ABAC都为系统提供了强大的访问控制能力，使得权限管理更加灵活和可扩展。

hadoop+spark+hive+hbase+oozie+kafka+flume+flink+es+redash等详细安装部署

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可用于处理大数据集并提供高可靠性，高可用性和高性能。要进行详细的安装部署，需要运行以下步骤：

1. 安装Java：Hadoop基于Java编写，因此需要安装适当的Java版本。

2. 安装Hadoop：以二进制文件的形式下载Hadoop，并将其解压缩到目标位置。编辑Hadoop配置文件，并设置必要的参数，例如本地文件系统和Hadoop所依赖的其他组件。

3. 部署HDFS：使用bin/hdfs script启动HDFS守护进程并格式化NameNode。配置HDFS，并在数据节点上创建数据目录。

4. 部署YARN：使用bin/yarn script启动YARN守护进程，并在ResourceManager节点上运行MR程序的ApplicationMaster服务。重新配置YARN，并设置资源管理器和节点管理器。

5. 安装Spark：以二进制文件的形式下载Spark，并将其解压缩到目标位置。编辑Spark配置文件，并设置必要的参数，例如运行模式，内存设置和调试选项。

6. 安装Hive：以二进制文件的形式下载Hive，并按照说明进行安装。配置Hive，并设置Metastore和HiveServer2。

7. 安装HBase：以二进制文件的形式下载HBase，并按照说明进行安装。配置HBase，并设置区域服务器和HBase主服务器。

8. 安装Oozie：以二进制文件的形式下载Oozie，并按照说明进行安装。编辑Oozie配置文件，并设置必要的参数，例如数据库连接，属性和内存设置。

9. 安装Kafka：以二进制文件的形式下载Kafka，并按照说明进行安装。配置Kafka，并设置必要的参数，例如Zookeeper连接，日志存储位置和日志大小限制。

10. 安装Flume：以二进制文件的形式下载Flume，并按照说明进行安装。配置Flume，并设置必要的参数，例如Flume代理，事件类型和目标。

11. 安装Flink：以二进制文件的形式下载Flink，并按照说明进行安装。配置Flink，并设置必要的参数，例如集群模式，任务管理器，计算管道和作业提交方式。

12. 安装ES：以二进制文件的形式下载Elasticsearch，并按照说明进行安装。配置Elasticsearch，并设置必要的参数，例如节点类型，索引设置和查询配置。

13. 安装Redash：以二进制文件的形式下载Redash，并按照说明进行安装。配置Redash并设置必要的参数，例如数据库连接，权限和查询模式。

以上提到的大数据技术是开源的，所以可以在官网上找到相关二进制文件和详细的安装部署指南。也可以使用一些自动化的部署工具，如Puppet和Ansible来简化整个过程。