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Dataworks调度能力升级——分支节点

分支节点登场 在日常Dataworks的使用过程中,经常会有同学遇到如下的问题:我有一个节点,需要每个月的最后一天执行,应该如何设置? 这种情况我们一般的回复是:由于cron表达式无法表达这种场景,所以暂时无法支持。 但是,现在我们有了分支节点,它让我们可以套用switch-case的编程模型来搞定这个问题。下面有请分支节点和他的小兄弟们粉墨登场!!! 分支节点的兄弟们 现在打开“数据开发”页面,可以看到“控制节点”一栏多了几个新面孔,先来一张合影: 他们分别是: 能把自己的结果传给下游的赋值节点 —— 赋值节点复用了节点上下文依赖的特性,在已有常量/变量两种上下文的基础上,赋值节点自带一种自定义的上下文输出。Dataworks会捕获赋值节点的select结果或者打印结果,把这个结果以outputs作为上下文输出参数的值供下游节点引用。 能决定哪

使用Ranger对Hive数据进行脱敏

Ranger支持对Hive数据的脱敏处理(Data Masking),它对select的返回结果进行脱敏处理,对用户屏蔽敏感信息。 备注:该功能针对HiveServer2的场景(如beeline/jdbc/Hue等途径执行的select),对于使用Hive Client(如hive -e 'select xxxx')不支持。 接下来介绍如何在E-MapReduce中使用该功能的步骤。 1.Hive组件配置Ranger 参见文档: Enable Hive Ranger Plugin 2. 配置Data Mask Policy 在Ranger UI的emr-hive的service页面可以对用户访问Hive数据进行脱敏处理。 支持多种脱敏处理方式,比如显示开始的4个字符/显示最后的4个字符/Hash处理等 配置Mask Policy时不支持通配符(如

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。