AZ
Вы опишите вопрос конкретнее, что вы ищете и для какого кейса
PAM Authentication failed (asatest@::ffff:192.168.1.28): [PAM Error 7] Authentication failure
и все и не коннектится
Size: a a a
2020 November 08
AZ
А логин от этого пользователя работает?
АА
ага, это я сразу проверил
АА
@dartov вот зашел
АА
@dartov в /etc/group
jupyterhub:x:1036:dbudnik, asatest прописал
jupyterhub:x:1036:dbudnik, asatest прописал
АА
сам юпитерхаб запускается от этого пользователя
AZ
Спросите вашего линуксового админа, мб на машине стоит какой-нибудь sssd и аутентификация не локальная
АА
А можно сделать авторизацию через список пользователей?
АА
Типа в файле конфига
UD
PAM Authentication failed (asatest@::ffff:192.168.1.28): [PAM Error 7] Authentication failure
и все и не коннектится
и все и не коннектится
c.PAMAuthenticator.open_sessions = False
G
Вы опишите вопрос конкретнее, что вы ищете и для какого кейса
Все просто. Метаданные меняются. Поддерживать их актуальность в различных системах накладно. Нужен инструмент для аналитика, где ор бы мог актуализировать метаданные а системы опираться на эти актуальные данные. Атлас и навигатор видятся не плохим решением но я их не пробовал не знаю. Вопрос. Что лучше использовать на старте.
AZ
Все просто. Метаданные меняются. Поддерживать их актуальность в различных системах накладно. Нужен инструмент для аналитика, где ор бы мог актуализировать метаданные а системы опираться на эти актуальные данные. Атлас и навигатор видятся не плохим решением но я их не пробовал не знаю. Вопрос. Что лучше использовать на старте.
а какие метаданные, просто схемы/DDL, lineage, бизнес определения? какие задачи выполняет аналитик с этими метаданными?
G
Все перечисленное. Построение моделей по подготовке агрегатов и витрин
G
Меня больше интересуют ddl ну а аналитика все остальное
AZ
Все перечисленное. Построение моделей по подготовке агрегатов и витрин
все обычно стоит очень дорого, особенно в части изменения процессов; можно начать есть слона по частям, тем более что метаданные прямо деньги не приносят...
AZ
Меня больше интересуют ddl ну а аналитика все остальное
выглядит как data discovery, скорее всего вам хватит какого-то базового фреймворка вроде lyft amundsen, главное чтобы по типам дата ассетов было с вами совместимо
AZ
где у вас данные хранятся, в одном хранилище или как-то распределенно?
AZ
так вообще это широкая отрасль, от кучи коммерческих продуктов (water line, alation), есть неплохие открытые фреймворки (атлас упомянули, он прекрасен в своей мощи), ну и довольно часто это какие-то инхаус решения, которые могут быть проще в написании чем адоптация продукта или фреймворка
G
Системы пока две - hadoop hdfs/hive и postgresql
Структура хранения не сложная. В целом понятно - пока не попробуешь не поймешь. Вопрос то какраз в том, а что проще вводить в эксплуатацию. Если есть Cloudera может лучше смотреть в сторону navigator. Как это ляжет на желание использовать метаданные в обеих системах.
Структура хранения не сложная. В целом понятно - пока не попробуешь не поймешь. Вопрос то какраз в том, а что проще вводить в эксплуатацию. Если есть Cloudera может лучше смотреть в сторону navigator. Как это ляжет на желание использовать метаданные в обеих системах.
AZ
Системы пока две - hadoop hdfs/hive и postgresql
Структура хранения не сложная. В целом понятно - пока не попробуешь не поймешь. Вопрос то какраз в том, а что проще вводить в эксплуатацию. Если есть Cloudera может лучше смотреть в сторону navigator. Как это ляжет на желание использовать метаданные в обеих системах.
Структура хранения не сложная. В целом понятно - пока не попробуешь не поймешь. Вопрос то какраз в том, а что проще вводить в эксплуатацию. Если есть Cloudera может лучше смотреть в сторону navigator. Как это ляжет на желание использовать метаданные в обеих системах.
если навигатор у вас уже лицензирован то его точно стоит поставить и активировать, по-моему там можно кастомные метаданные определять и отгрузить туда схемы ваших таблиц в ПГ, я бы смотрел именно этот путь