Ranger 2.0.0Kylin权限插件

该文件需与 ranger-admin 协同使用。

Apache Ranger 是一个实用的集中式安全管理框架，专门为 Hadoop 生态设计，了一个挺强大的权限控制机制。通过 Ranger，你可以对 Hadoop 各个组件，如 HDFS、Yarn、Hive、HBase 等进行细粒度的访问控制。管理员只需通过 Ranger 的控制台，配置相关的策略，就能确保数据访问的安全性和合规性，真的挺方便的。 Ranger 的架构挺简洁的，主要由三个部分组成：RangerAdmin、Service Plugin和Ranger-SDK。其中，RangerAdmin是管理控制台，了直观的界面和 RESTful API，操作起来也挺。Service Plugin

kylin-jdbc-2.0.0.jar 是 Kylin JDBC 连接的驱动程序包，位于 Kylin 安装包的 lib 文件夹中。

这个管理插件展示了ACL组的权限和成员，以及用户所在组的命名空间和页面权限。安装下载权限信息文件夹并解压到插件文件夹或使用插件管理器。

tp5引入Rbac插件可以便捷解决后台权限管理问题，之前浏览多篇文档未能成功迁移数据库文件，于是自行整理并分享出来。

该资源为 ranger-2.2.0-admin 版本的编译结果包。 如需其他相关包，请搜索 ranger-2.2.0 相关信息。

Apache Atlas 2.0.0 的 HBase Hook 让你在大数据时，能更加轻松地管理元数据，监控数据变化。它通过与 HBase 的集成，自动跟踪数据的流动和变化。简单来说，HBase 是一个 NoSQL 数据库，而 Atlas 的 HBase Hook 让你可以把元数据管理和血缘追踪加到 HBase 数据库上。安装配置后，Atlas 就能通过它的 Web 界面或者 API，清晰展示 HBase 表的元数据，你高效数据的生命周期管理。 HBase Hook 可以你自动记录数据插入、更新或删除等操作，并及时更新元数据，不仅提高了数据的透明度，还增强了数据治理能力。嗯，适合在数据量大的环

Apache Kylin工作机制 Kylin是一个开源的分布式分析引擎，专为处理大规模数据集而设计。其核心原理在于预计算，通过预先计算所有可能的查询结果并将其存储为Cube，从而实现极快的查询速度。 Kylin工作流程如下： 数据建模: 用户根据业务需求定义数据模型，包括维度、指标和数据源。 Cube构建: Kylin根据数据模型构建Cube，预计算所有可能的查询结果。 查询: 用户提交查询请求，Kylin直接从Cube中获取结果，无需访问原始数据。 Cube的构建过程： 维度组合: Kylin根据维度定义生成所有可能的维度组合。 指标计算: Kylin针对每个维度组合计算相应的指标值。

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款开源大数据处理框架，以其高效、灵活和易用的特性而闻名。Spark 2.0.0版本在前一版本基础上进行了大量优化和改进，包括成熟的SQL支持、强大的机器学习库MLlib以及完善的流处理引擎Spark Streaming。核心组件Spark Core优化了任务调度算法，提高了整体运行速度。Spark SQL引入了DataFrame API的改进和对Hive metastore的增强支持，使得SQL查询更高效易用。新引入的Dataset API结合了RDD的灵活性和DataFrame的SQL查询能力，提供了编译时的类型安全和高性能数据操作。机器