遇到kylin往hdfs写数据权限问题

最新推荐文章于 2025-06-23 19:05:23 发布
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#kylin

问题：Caused by：org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.AccessControlException): Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/user/root/.hiveJars":hdfs:hdfs:drwxr-xr-x
解决办法：
执行。

export HADOOP_USER_NAME=hdfs
hadoop fs -chmod -R 777 /
Kylin - 分析数据
阿里Darker
05-26 4411
I. Create a Project Go to Query page in top menu bar, then click Manage Projects. Click the + Project button to add a new project. Enter a project name, e.g, “Tutorial”, with a descrip
Kylin报错 Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/user":hdfs:superxxx
杨鑫newlife的专栏
11-26 1834
Kylin启动后，执行 ./bin/sample.sh 脚本 报错如下： Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/user":hdfs:superxxxxx 说明运行当前shell不能写入hdfs目录/user/xxxx。 解决方法是使用root用户 vim /etc/profile 写入 export HADO...
Kylin Cube 的权限管理
阿里Darker
05-26 2888
In Cubes page, double click the cube row to see the detail information. Here we focus on the Access tab. Click the +Grant button to grant permission. There are four different kinds of permissions
KYLIN元数据迁移（测试环境配置迁移至生产环境）
bigdata_player
10-09 841
一般项目开发都会有测试环境和生产环境，在上线之际，如果要将测试环境的cube信息导入生产环境，该怎么办呢？通过curl请求？太low了吧，其实，官网提供了元数据迁移方案，让我们一起看看吧！
kylin 权限管理
北方的大数据之路
04-30 1583
关于大数据权限的问题，一直是一个很有意思的问题。公司内部普遍使用的方式如下 底层hdfs不做权限控制，控制的逻辑都在表级别。关于表的字段的控制，目前还没有做。 基础数据不做控制，权限主要在上层应用上做。 通过之前的文章解决了kylin通过beeline访问hive的问题，但是随之而来的问题也产生了。 是使用最高权限data用户来访问还是通过普通的用户权限来访问？ 是使用lookup表做表关...
HDFS和Hive二次改造字段级权限管控能力
最新发布
别人笑我太疯癫，我笑他人看不穿。
06-23 1187
hive+hadoop字段级鉴权改造
Kylin学习笔记01 - docker安装和使用Kylin（macOS）
SeafyLiang的博客
06-16 2762
Kylin学习笔记 - mac使用docker安装和使用Kylin 第一章 概述及安装启动 1.1 Kylin概览 Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供 Hadoop 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc.开发并贡献至开源社区。 Apache Kylin™ 令使用者仅需三步，即可实现超大数据集上的亚秒级查询。 定义数据集上的一个星形或雪花形模型 在定义的数据表上构建cube 使用标准 SQL 通过 ODBC、JD
Kylin的数据模型和数据源导入
而Kylin的数据模型则是指在Kylin中对数据进行组织和建模的方式。通过合理设计数据模型，可以提高查询性能和减小存储空间。 ## 1.2 Kylin的数据模型设计原则 在设计Kylin的数据模型时，需要遵循一些基本的原则： - ...
Kylin原理解析
huahuaxiaoshao的博客
07-22 2238
1 概述       Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark智商的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据。       注：OLAP（Online Analytical Process），联机分析处理或在线分析。       最初由eBay开发并贡献至开发社区，它能在亚
ambari环境下kylin服务部署脚本
11-19
在实际操作中，可能还会遇到如网络问题、权限问题、资源限制等挑战。解决这些问题需要对Hadoop和Ambari有深入理解，同时也需要熟悉Kylin的配置选项和调优策略。通过持续学习和实践，我们可以更好地驾驭这个强大的大...
kylin + Calcite + Saiku
ronmy的专栏
05-22 6381
由eBay开源的一个大数据OLAP框架，2014年11月加入了Apache，项目名字也改成了“Apache Kylin”，Apache Kylin是唯一来自中国的Apache顶级开源项目，定位于在Hadoop平台之上实现传统数据仓库，商业智能的能力，提供交互式的，多维分析能力，并提供在传统数据仓库技术所不能做到的超大规模数据集的快速查询，并使用普通的PC硬件，而无需采购专用的，私有的一体机或者高端
Kylin大数据实战学习教程
11-26
本课程为专题课，通过全面讲解Kylin架构原理、分布式集群搭建以及项目案例，让你快速掌握Kylin实时大数据BI技术，从而解决海量数据多维指标动态计算耗时问题、复杂条件筛选问题以及跨月、季度、年等大时间区间查询问题。
kylin安装——常见问题
archer的技术故事
04-25 4423
kylin安装——常见问题 在安装kylin的时候总会遇到这样那样的为问题，这里把经常遇到的问题列出来。 1、修改文件夹的所有者和所有组： 这个问题是因为怀疑root没有hdfs 的操作权限，所以把本地kylin的内容全部修改为hdfs后导致的。root没有操作权限。其实本地文件夹的所有者和所有组并没有什么影响。 2、这个是使用hdfs用户后，发现没有设置HCAT_
kylin 2.3.0部署和遇到问题整理
wuzhilon88的专栏
03-28 5363
一、    部署kylin环境1.      部署的环境准备         Kylin2.3.0 默认支持spark2.1版本，对版本的spark 2.2 兼容存在问题。2.      下载最新的tar最新下载地址apache-kylin-2.3.0-hbase1x-bin.tar.gz3.      解压缩，配置kylin环境a)      配置kylin jvm 大小setenv.shKyl...
手动删除/kylin hdfs 上的数据
喜上眉梢
06-21 2448
手动删除/kylin  hdfs 上的数据       使用kylin一段时间，有心的数据猿一定发现kylin指定的work folder目录下存储的数据越来越多。我们在使用kylin时，由于数据模型设计及其他问题，多次数据回溯，导致kylin的work folder下存储量越滚越大。不得不手动清除。      kylin提供了清理的java类：org.apache.kylin.storage
Kylin集群部署及基本架构简介
qq_40625962的博客
10-12 1219
一、基本架构及原理 实现:利用hadoop中MapReduce框架对hive表中的数据进行预计算，将预计算结果缓存至Hbase中，解决TB级数据分析需求 原理架构参考：https://www.cnblogs.com/tgzhu/p/6113334.html 解决问题：解决海量数据上进行快速查询的难题 解决方案：对于超大数据集的复杂查询，由于现场计算需要花费较长时间，根据空间换时间的原...
【大数据】HDFS操作过程使用命令移除某个文件路径出错，提示“Permission Denied user =root， access = write”
mukvintt的博客
07-01 2193
自己在运行和操作kylin的过程当中，需要删除某个文件夹，结果提示报错如下： [root@sandbox Kyligence-Enterprise-3.3.0-Beta-hdp]# hdfs dfs -rm -r /kylin 19/07/01 05:59:59 INFO fs.TrashPolicyDefault: Namenode trash configuration: Deletion...
Apache kylin 安装文档
longgelaile的博客
10-18 4690
自己安装遇到的坑 希望对其他人能有帮助
[atguigu@hadoop105 logs]$ tail -n 50 kylin.log 2025-06-01 18:51:12,570 INFO [Scheduler 870863417 Job e902ec64-5d8e-45b5-a8bc-8262dce7ba9f-146] job.NSparkExecutable:41 : 2025-06-01 18:51:12,560 INFO [pool-1-thread-1] parser.CapacitySchedulerParser : Capacity actual available resource: AvailableResource(ResourceInfo(2048,536870911),ResourceInfo(8192,2147483647)). 2025-06-01 18:51:12,570 INFO [Scheduler 870863417 Job e902ec64-5d8e-45b5-a8bc-8262dce7ba9f-146] job.NSparkExecutable:41 : 2025-06-01 18:51:12,561 INFO [pool-1-thread-1] application.SparkApplication : Current available resource in cluster is not sufficient, wait for a period: 343492. 2025-06-01 18:51:34,478 INFO [FetcherRunner 769301877-24] threadpool.DefaultFetcherRunner:117 : Job Fetcher: 1 should running, 1 actual running, 0 stopped, 0 ready, 0 already succeed, 4 error, 0 discarded, 0 others 2025-06-01 18:52:01,567 DEBUG [BadQueryDetector] service.BadQueryDetector:148 : Detect bad query. 2025-06-01 18:52:04,480 INFO [FetcherRunner 769301877-24] threadpool.DefaultFetcherRunner:117 : Job Fetcher: 1 should running, 1 actual running, 0 stopped, 0 ready, 0 already succeed, 4 error, 0 discarded, 0 others 2025-06-01 18:52:34,478 INFO [FetcherRunner 769301877-24] threadpool.DefaultFetcherRunner:117 : Job Fetcher: 1 should running, 1 actual running, 0 stopped, 0 ready, 0 already succeed, 4 error, 0 discarded, 0 others 2025-06-01 18:53:01,567 DEBUG [BadQueryDetector] service.BadQueryDetector:148 : Detect bad query. 2025-06-01 18:53:03,257 DEBUG [http-nio-7070-exec-1] badquery.BadQueryHistoryManager:65 : Loaded 0 Bad Query(s) 2025-06-01 18:53:04,478 INFO [FetcherRunner 769301877-24] threadpool.DefaultFetcherRunner:117 : Job Fetcher: 1 should running, 1 actual running, 0 stopped, 0 ready, 0 already succeed, 4 error, 0 discarded, 0 others 2025-06-01 18:53:34,477 INFO [FetcherRunner 769301877-24] threadpool.DefaultFetcherRunner:117 : Job Fetcher: 1 should running, 1 actual running, 0 stopped, 0 ready, 0 already succeed, 4 error, 0 discarded, 0 othe
06-02
3.**HDFS路径权限问题**：引用[4]提到使用yarn-tez执行的目录是HDFS路径，如果Kylin没有权限访问该路径，或者路径不存在，可能导致读取元数据失败。需要检查HDFS目录的权限和路径是否正确。接下来，用户需要检查日志...
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