在处理一个不同的问题时，我遇到了一种适合我需要的解决方案（但决不是一般的解决方案）。我想我会把它贴出来，以防有人有类似的需求。
我可以简单地使用外部表，而不是使用视图。因此，首先我将使用hive在数据库\u1中创建一个表，该表在hdfs中有一个对应的位置，location \u1。这是我用于etl的“生产”数据库/表，其中包含大量数据。只有某些用户可以访问此数据库。

CREATE TABLE database_1.tablename
(`col_1` BIGINT,
`col_2` array<STRUCT<X:INT, Y:STRING>>)
PARTITIONED BY (`date_col` STRING)
STORED AS PARQUET
LOCATION 'location_1';

接下来，我在hdfs中的同一位置创建第二个外部表。但是，该表存储在一个具有更广泛用户组的数据库中（ db2 ）。

CREATE EXTERNAL TABLE database_2.tablename
(`col_1` BIGINT,
`col_2` array<STRUCT<X:INT, Y:STRING>>)
PARTITIONED BY (`date_col` STRING)
STORED AS PARQUET
LOCATION 'location_1';

因为这是一个外部表，所以我可以随意添加/删除日期分区，而不会影响底层数据。我可以向metastore添加1周的日期分区，据最终用户所知，表中提供的就这些。我甚至可以将此部分作为etl作业的一部分，每次添加新数据时，我都会将该分区添加到外部表中，然后从一周前删除一个分区，这样就可以将1周数据的滚动窗口提供给该用户组，而不必将一堆数据复制到单独的位置。
这绝不是一种行过滤解决方案，而是一种方便的方法，可以使用分区将数据子集公开给更广泛的用户组，而不必在单独的位置复制数据。