介绍 Aapche Ranger是以插件的形式集成到HDFS中,由Ranger Admin管理访问策略,Ranger插件定期轮询Admin更新策略到本地,并根据策略信息进行用户访问权限的判定.Ranger集成HDFS的架构图如下: Ranger对HDFS访问控制的实现原理 HDFS本身是有访问控制机制的,即在身份认证机制之后通过查询ACLs来对用户的权限检查,该权限检查的实现代码是INodeAttributeProvider抽象类中接口AccessControlEnforcer的checkPer

Apache Ranger && HDFS 标签(空格分隔): Hadoop HDFS HDFS对于任何Hadoop大数据平台来说都是核心组成部分,为了加强对Hadoop平台的数据保护,将安全控制深入到HDFS层是非常有必要的.HDFS本身提供了Kerberos认证,并且提供了基于POSIX风格的权限和HDFS--ACL控制,当然它也可以使用基于Apache Ranger的权限控制体系. Apache Ranger (http://hortonworks.com/hadoop/ranger

前言 2016年,Hadoop迎来了自己十周岁生日.过去的十年,Hadoop雄霸武林盟主之位,号令天下,引领大数据技术生态不断发展壮大,一时间百家争鸣,百花齐放.然而,兄弟多了不好管,为了抢占企业级市场,各家都迭代出自己的一套访问控制体系,不管是老牌系统(比如HDFS.HBase),还是生态新贵(比如Kafka.Alluxio),ACL(Access Control List)支持都是Roadmap里被关注最高的issue之一. 历史证明跳出混沌状态的最好方式就是--出台标准.于是,Hadoop

1. 概述 Apache Ranger是大数据领域的一个集中式安全管理框架,目的是通过制定策略(policies)实现对Hadoop组件的集中式安全管理.用户可以通过Ranger实现对集群中数据的安全访问. 2. Ranger内部组件 Ranger由三个模块组成:Ranger内部组件.依赖组件.扩展性组件. 2.1 内部组件 包含的内部组件如下: Ranger Admin 用户管理策略,提供WebUI和RestFul接口 Ranger UserSync 用于将Unix系统或LDAP用户/组同步到

1.概述 Apache Ranger提供了一个集中式的安全管理框架,用户可以通过操作Ranger Admin页面来配置各种策略,从而实现对Hadoop生成组件,比如HDFS.YARN.Hive.HBase.Kafka等进行细粒度的数据访问控制.本篇博客,笔者将为大家介绍如何Apache Ranger的安装部署.以及使用. 2.内容 Apache Ranger提供以下核心功能,它们分别是: 通过统一的中心化管理界面或者REST接口来管理所有安全任务,从而实现集中化的安全管理: 通过统一的中心化管理

官方文档 http://ranger.apache.org/quick_start_guide.html Quick Start Guide Build Process 1. Check out the code from GIT repository git clone https://gitbox.apache.org/repos/asf/ranger.git cd ranger Alternatively, you can checkout the code from github: gi

资料参考: Apache Ranger – Introduction http://ranger.apache.org/ 阿里云 Ranger简介 Apache Ranger初识 - 阿里云 大数据权限管理利器 - Ranger Ranger初始用

本文转自Apache Kylin公众号apachekylin. Superset 是一个数据探索和可视化平台,设计用来提供直观的,可视化的,交互式的分析体验. Superset 提供了两种分析数据源的方式: 1. 用户可以以单表形式直接查询多种数据源,包括 Presto.Hive.Impala.SparkSQL.MySQL.Postgres.Oracle.Redshift.SQL Server.Druid 等.本文后续内容也会详细介绍Superset如何支持Kylin数据源. 2. 一个 SQL

使用Apache CXF和Spring集成创建Web Service 您的评价:       还行  收藏该经验       1.创建HelloWorld 接口类 查看源码 打印? 1 package com.googlecode.garbagecan.cxfstudy.helloworld; 2 import javax.jws.WebParam; 3 import javax.jws.WebResult; 4 import javax.jws.WebService; 5 @WebServic

前期博客 Flume自定义拦截器(Interceptors)或自带拦截器时的一些经验技巧总结(图文详解)   问题详情 -- ::, (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [WARN - org.apache.flume.sink.hdfs.BucketWriter.append(BucketWriter.java:)] Block Under-replication detected. Rotating file. -- ::, (Si

版本信息如下: hadoop2.9.2 hive 2.x ranger 最新版2.1.0 在hive端部署完ranger 插件以后,在使用beeline连接查询数据库时报错,报错信息如下: verbose: on : jdbc:hive2://192.168.0.9:10000> show databases; Getting log thread is interrupted, since query is done! Error: Error running query: java.lang

今天给大家带来的分享是基于 Apache DolphinScheduler 的持续集成方向实践,分享的内容主要为以下六点: " 研发效能 DolphinScheduler CI/CD 应用案例 DolphinScheduler 平台下的Serverless 理念 基于DolphinScheduler DAG 搭建 CI/CD 流水线的解决方案 模块化组装方案的实践案例 为什么选择 DolphinScheduler 1 研发效能 效率竖井 由局部优化导致,表现为:各个环节和部门繁忙而"高

1. Hudi表对应的Hive外部表介绍 Hudi源表对应一份HDFS数据,可以通过Spark,Flink 组件或者Hudi客户端将Hudi表的数据映射为Hive外部表,基于该外部表, Hive可以方便的进行实时视图,读优化视图以及增量视图的查询. 2. Hive对Hudi的集成 这里以Hive3.1.1. Hudi 0.9.0为例, 其他版本类似 将hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0xxx.jar , hudi-hive-sync-bundle-0.9.0xx.jar 放到

http://www.thinksaas.cn/group/topic/33/ apache+php+mysql是常见php环境,在windows下也称为WAMP,对于初学者自选版本搭建总是会遇到一些麻烦,下面是收集到的一些集成环境安装:1.AppServ(推荐,简洁精简)主页http://www.appservnetwork.com/当前的两个版本是:2.5.102.6.0(点击版本号下载) AppServ是PHP网页架站工具组合包,泰国的作者将一些网路上免费的架站资源重新包装成单一的安装程序

Shiro系列文章: [Shiro]Apache Shiro架构之身份认证(Authentication) [Shiro]Apache Shiro架构之权限认证(Authorization) [Shiro]Apache Shiro架构之自定义realm [Shiro]Apache Shiro架构之实际运用(整合到Spring中) 前面两节内容介绍了Shiro中是如何进行身份和权限的认证,但是只是单纯的进行Shiro的验证,简单一点的话,用的是.ini配置文件,也举了个使用jdbc realm的例

1.环境 下载软件 名称 地址 solr-integration-strategies-gh-pages.zip https://github.com/carrot2/solr-integration-strategies solr-4.7.1   apache-tomcat-6.0.39   carrot2-webapp-3.9.2.war     2.启动Solr 使用Jetty启动solr F:\solr\solr-4.7.1\example>java -Dsolr.solr.home=.

一.安装hdfs插件 从源码安装ranger的服务器上拷贝hdfs的插件到你需要安装的地方 1.解压安装 # tar zxvf ranger-2.1.0-hdfs-plugin.tar.gz -C /data1/hadoop 2.修改插件配置文件,如下 # cd /data1/hadoop/ranger-2.1.0-SNAPSHOT-hdfs-plugin/ 修改install.properties文件 主要修改以下几个参数: POLICY_MGR_URL= http://192.168.4.5

报错背景: CDH集成了Flume服务,准备通过Flume将kafka中的数据放到HDFS中, 启动Flume的时候报错. 报错现象: // :: INFO hdfs.HDFSDataStream: Serializer = TEXT, UseRawLocalFileSystem = false // :: INFO hdfs.BucketWriter: Creating hdfs://master:8020/yk/dl/alarm_his/AlarmHis.1557281724769.txt.

散仙,在上篇文章中介绍了,如何使用Apache Pig与Lucene集成,还不知道的道友们,可以先看下上篇,熟悉下具体的流程. 在与Lucene集成过程中,我们发现最终还要把生成的Lucene索引,拷贝至本地磁盘,才能提供检索服务,这样以来,比较繁琐,而且有以下几个缺点: (一)在生成索引以及最终能提供正常的服务之前,索引经过多次落地操作,这无疑会给磁盘和网络IO,带来巨大影响 (二)Lucene的Field的配置与其UDF函数的代码耦合性过强,而且提供的配置也比较简单,不太容易满足,灵活多变的

是的,最近国内云服务提供商腾讯云在其EMR-V2.2.0版本中优先集成了Hudi 0.5.1版本作为其云上的数据湖解决方案对外提供服务 Apache Hudi 在 HDFS 的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语. 一般来说,我们会将大量数据存储到 HDFS,新数据增量写入,而旧数据鲜有改动,特别是在经过数据清洗,放入数据仓库的场景.而且在数据仓库如 hive 中,对于 update 的支持非常有限,计算昂贵.另一方面,若是有仅对某段时间内新增数据进行分析的场景,则 hive.presto.