Apache Sentry 开源项目指南
2024-09-02 09:58:13作者:曹令琨Iris
Apache Sentry 是一个用于数据访问控制的安全框架,它最初是在 Apache Hadoop 生态系统中被广泛使用的,后来成为了独立的顶级项目。以下是对Sentry在GitHub上的一个特定镜像仓库的解析,用于指导如何理解和操作该开源项目。
1. 项目的目录结构及介绍
Apache Sentry的仓库没有直接展示完整的目录结构信息,但基于一般的Apache项目结构和Git仓库常规布局,我们可以推测其大致结构:
.
├── LICENSE
├── NOTICE
├── README.md // 项目简介、快速入门等信息
├── pom.xml // Maven构建文件,定义了依赖、构建过程等
├── src // 源代码目录
│ ├── main // 主要源代码,包括Java类库等
│ │ └── java // Java源码
│ └── test // 测试代码
├── docs // 文档目录,可能包含API文档、用户手册等
├── scripts // 可能包含脚本文件,用于部署、测试等
├── etc // 配置样例或默认配置文件(此部分不一定存在,依据实际情况)
└── ...
请注意,实际的目录结构可能会有所不同,具体细节需参照仓库中的最新情况。
2. 项目的启动文件介绍
由于Sentry是作为一个服务集成到其他大数据平台如Hadoop和Impala中,它并没有一个单独的“启动文件”概念。通常,它的运行伴随着这些平台的启动流程。对于开发和测试环境,可能会有脚本或者Maven命令来编译、打包并以某种形式启动服务组件,例如使用Maven命令mvn clean install进行构建,然后根据项目提供的文档来集成到对应的大数据环境中。
3. 项目的配置文件介绍
Sentry的配置主要分布在多个配置文件中,这些文件的位置取决于你是作为独立安装还是在更大的生态系统中(如HDFS、Hive、Solr)使用它。一般情况下,配置项会涉及到权限策略、数据库连接(用于存储策略)、日志设置等。典型配置文件可能包括但不限于:
sentry-site.xml: 这是最核心的配置文件,包含了Sentry服务的基本配置,比如服务地址、数据源配置等。policies.conf: 如果项目中有涉及到策略管理,这可能是存放策略定义的文件。- 数据库相关的配置:比如连接MySQL或PostgreSQL的配置,通常会在对应的连接工具或服务启动配置中指定。
具体的配置文件路径和内容应参考官方文档中关于部署和配置的部分。由于仓库本身不直接提供所有配置文件的示例,确保查阅最新的官方文档或项目wiki获取详细配置指导。
请根据实际项目下载后的目录结构和官方提供的文档来调整上述概述,以获得最准确的操作步骤和配置信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1