Causedby:java.sql.SQLException:java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.hive.jdbc.HiveDriveratcom.trs.gateway.co妹妹ons.hive.HiveFeature.getConnection(HiveFeature.java:57)atcom.trs.gateway.co妹妹ons.database.DatabaseUtil.connectUsingClass(DatabaseUtil.java:112)...7moreCausedby:java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.hive.jdbc.HiveDriveratorg.eclipse.osgi.internal.loader.BundleLoader.findClassInternal(BundleLoader.java:501)atorg.eclipse.osgi.internal.loader.BundleLoader.findClass(BundleLoader.java:421)atorg.eclipse.osgi.internal.loader.BundleLoader.findClass(BundleLoader.java:412)atorg.eclipse.osgi.internal.baseadaptor.DefaultClassLoader.loadClass(DefaultClassLoader.java:107)atjava.lang.ClassLoader.loadClass(UnknownSource)atjava.lang.Class.forName0(NativeMethod)atjava.lang.Class.forName(UnknownSource)atcom.trs.gateway.co妹妹ons.hive.HiveFeature.getConnection(HiveFeature.java:55)...8more

idea中使用的apachehive的cdh版本的所有驱动jarzookeeper-jute-3.5.9.jarzookeeper-3.5.9.jarhive-jdbc-1.1.0-cdh5.12.1-standalone.jarcurator-framework-4.2.0.jarcurator-client-4.2.0.jar直联hiveserver2仅需求使用hive-jdbc-1.1.0-cdh5.12.1-standalone.jar高可用需求添加curator相关jar

hive源码，可以学习hive源码，对于源码有兴味同学可以下载

hive-exec-1.2.1.spark2.jar、hive-jdbc-1.2.1.spark2.jar、hive-metastore-1.2.1.spark2.jar、libthrift-0.9.2.jar、spark-hive-thriftserver_2.11-2.1.0.jar

kerberos安全认证demo，内含spark、oozie、mr、kafka、hive、hdfs、hbase等认证代码，并有对应开辟文档等信息。
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3套口试题分享给大家

(1)管理员设置策略以及用户(例如一个用户对一个hive数据库相关的权限）(2)用户通过jdbcbeeline去请求HiveServe2(3)hive权限check，请求rangerapi获取策略能否已经更新，更新了就利用新的策略，如果没有更新利用本地缓存数据，plugin会30秒访问ranger服务更新策略(4)hiveserver2可以通过grant和revoke去请求ranger服务去更新策略(5)check和grant和revoke操作记录会放到ranger的audit审计日志里。
主要步骤：(1)check能否有admin的权限和创建的用户数据检验(2)初始化XPortalUser和X

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运转。

下载为百度网盘链接1.Hadoop的源起与体系引见2.Hadoop的源起与体系引见3.Hadoop的源起与体系引见4.实施Hadoop集群5.实施Hadoop集群6.实施Hadoop集群7.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战8.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战9.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战10.Map-Reduce体系架构11.Map-Reduce体系架构12.Map-Reduce体系架构13.Map-Reduce数据分析之一，API实战14.Map-Reduce数据分析之一，API实战15.Map-Reduce数据分析之一，API实战16.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例17.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例18.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例19.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例20.HBase体系架构与安装21.HBase体系架构与安装22.HBase体系架构与安装23.HBase体系架构与安装24.HBase数据分析与建模，实战案例剖析25.HBase数据分析与建模，实战案例剖析26.HBase数据分析与建模，实战案例剖析27.Hive体系架构安装与HiveQL，应用案例128.Hive体系架构安装与HiveQL，应用案例229.Pig安装与PigLatin语言，应用案例130.Pig安装与PigLatin语言，应用案例231.Pig安装与PigLatin语言，应用案例332.Pig安装与PigLatin语言，应用案例433.hadoop高级引见34.hadoop高级引见35.hadoop高级引见36.hadoop高级引见37.hadoop高级引见38.hadoop高级应用39.hadoop高级应用40.hadoop高级应用41.hadoop高级应用42.hadoop高级应用43.Hadoop集群安装44.HBASE分布式安装

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。