一.背景 在我们部署完kafka之后,虽然我们已经可以“肆意”的用kafka了,但是在一个大公司的实际生产环境中,kafka集群往往十分庞大,每个使用者都应该只关心自己所负责的Topic,并且对其他人所使用的Topic没有权限.这样一来可以将资源隔离开来,二来可以防止误操作. 在权限控制之前,我们必须要启用的就是用户认证,没有用户,自然没有权限一说了. 二.kafka启用kerberos认证 2.1 在KDC中添加kafka用户,并生成keytab 新建kfaka用户 kadmin.local

1.kdc创建principal 1.1.创建认证用户 登陆到kdc服务器,使用root或者可以使用root权限的普通用户操作: # kadmin.local -q “addprinc -randkey hdfs/yjt” # kadmin.local -q “addprinc -randkey yarn/yjt” # kadmin.local -q “addprinc -randkey mapred/yjt” # kadmin.local -q “addprinc -randkey HTTP/

1.权限模式     简单:启动HDFS的操作系统用户即为超级用户,可以通过HADOOP_USER_NAME指定     kerberos: 2.group mapping      组列表由group mapping service完成,该服务由hadoop.security.group.mapping参数决定,默认值是org.apache.hadoop.security.JniBasedUnixGroupsMappingWithFallback,即由JNI. 如果没有JNI, 使用org.a

Overview In Apache Kafka, the security feature is supported from version 0.9. When Kerberos is enabled, we need to have the authorization to access Kafka resources. In this blog, you will learn how to add authorization to Kafka resources using Kafka

HDFS 特殊权限位 标签(空格分隔): Hadoop 之前对HDFS更或者说是对Linux中文件的权限没有进行一个完整的学习,只是知道有所有者.所属组和其它权限,具体到某个人的权限有读(r).写(w)和可执行(x). HDFS基于Linux的POSIX model HDFS的权限虽然是基于Linux的POSIX model,但是HDFS中其实并没有真正的用户和组的概念,只是从主机上拿到用户的信息然后对其存储的文件权限进行检查. HDFS中每个文件和目录都有一个owner和group,并对own

转自 http://lookqlp.iteye.com/blog/2189119  .   配置起来较复杂,需要在有测试环境之后再进行配置测试.  之后是有上HUE的计划的,所以这个也是一定要做的. 目标: 给各个业务组提供不同用户及用户组,并有限制的访问hdfs路径,及hive数据库. 前提: cloudera cloudera manager kerberos ldap sentry 问题与解决: hive client直走hive的本地模式,没有经过hiveserver2,所以此种方式能访

1.简介 HBase备份的方法在[How to]HBase集群备份方法文章中已经有些介绍,但是这些方法都不是HBase本身的特性在支持,都是通过MR计算框架结合HBase客户端的方式,或者直接拷贝HBase的底层hdfs数据的方式进行备份的,但从操作上来说也比较繁琐复杂,数据完整性和及时性上也做的并不是很好. 本文介绍另外一种集群间的数据自动备份特性,这个特性是HBase的内部特性,用户数据备份和数据容灾和集群功能划分. 数据容灾可以认为只是为了数据的保存的措施,除此之外我们也可以灵活使用这种机

今年6月毕业,来到公司前前后后各种事情折腾下来,8月中旬才入职.本以为终于可以静下心来研究技术了,但是又把我分配到了一个几乎不做技术的解决方案部门,导致现在写代码的时间都几乎没有了,所以只能在每天下班后留在公司研究一下自己喜欢的技术,搞得特别晚才回,身心俱疲. 唉~以前天天写代码时觉得苦逼,现在没得代码写了,反而更累了... 言归正传,这次准备利用空余的时间,好好研究下大数据相关的技术,也算是弥补下自己的技术短板吧.这一个系列的文章是我从一个大数据小白开始学习的过程,不知道我究竟能学到哪个程度,

在Hadoop的存储处理方面提供了两种不同的机制,一种是之前介绍过的Hbase,另外一种就是Hive,有关于Hbase,它是一种nosql数据库的一种,是一种数据库,基于分布式的列式存储,适合海量数据的操作,,底层依赖HDFS,与rdbms的区别和其他的nosql基本类似,例如不支持sql语句对于数据进行操作,具体的关于Hbase的细节可以去参考我的上一篇博客,今天我们会通过hive和Hbase的区别对于hive进行相应的讲解. Hive 在其官方网站上的定义说hive是一个数据仓库(数据仓库中

一.环境准备 已安装Apache Spark 2.2.0(此版本仅支持Apache Spark 2.2.0, 其他Spark 版本后续会兼容) 已安装MySQL并启动,且开启远程访问 各安装节点已经配置ssh免密登录 二.下载 moonbox-0.3.0-beta下载:https://github.com/edp963/moonbox/releases/tag/0.3.0-beta 三.解压 tar -zxvf moonbox-assembly_2.--beta-dist.tar.gz 四.修改

总结下PtH具体形式(wmicexec.powershell.msf等) 0x01 PtH攻击原理 && 黄金白银票据 PtH攻击原理 wiki  https://en.wikipedia.org/wiki/Pass_the_hash 写的也很清楚    其中重要的是windows使用系统API(LsaLogonUser)生成hash进行认证,而不是用明文,所以利用hash即可模拟用户登录进行操作.还有的是如果密码长度大于15就不存在LM Hash,从windows2008开始微软默认禁用

相对于之前主要生产发布版本Hadoop 2,Apache Hadoop 3整合许多重要的增强功能. Hadoop 3是一个可用版本,提供了稳定性和高质量的API,可以用于实际的产品开发.下面简要介绍一下Hadoop3的主要变化. 最低Java版本要求从Java7变为Java8 所有Hadoop的jar都是基于Java 8运行是版本进行编译执行的,仍在使用Java 7或更低Java版本的用户需要升级到Java 8. HDFS支持纠删码(erasure coding) 纠删码是一种比副本存储更节省存

前言 只有光头才能变强. 文本已收录至我的GitHub精选文章,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 在我还不了解分布式和大数据的时候已经听说过HBase了,但对它一直都半知不解,这篇文章来讲讲吧. 在真实生活中,最开始听到这个词是我的一场面试,当年我还是个『小垃圾』,现在已经是个『大垃圾』了. 面试官当时给了一个场景题问我,具体的题目我忘得差不多了,大概就是考试与试题的一个场景,问我数据库要如何设计. 我答了关系型数据库的设计方案,他大概说:这

点击蓝色字关注! 本篇文章大概8440字,阅读时间大约20分钟 本文记录了在CDH5.16.2集群上集成Dolphin Scheduler 1.3.1的详细流程,特别注意一下MySQL数据库的连接串! 1 文档编写目的 详细记录CDH5上Dolphin Scheduler 1.3.1的部署流程 分布式部署Dolphin Scheduler 2 部署环境和依赖组件 为了适配CDH5上的Hive版本, 需要对DS进行源码编译部署,最后会提供编译好的CDH5版本供各位老铁下载 集群环境 CDH 5.1

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51340838 'Hadoop DFS'和'Hadoop FS'的区别 While exploring HDFS, I came across these two syntaxes for querying HDFS: > hadoop dfs > hadoop fs why we have two different syntaxes for a common purpose 为什么会对同一个功能

hdfs开启kerberos之后,namenode报错,连不上journalnode 2019-03-15 18:54:46,504 WARN org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as:hdfs/server-03.bj@TEST.COM (auth:KERBEROS) cause:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(javax.securi

Hadoop基础-HDFS安全管家之Kerberos实战篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们都知道hadoop有很多不同的发行版,比如:Apache Hadoop,CDH,HDP,MapR,EMR等等,我们使用这些组件部署的hdfs分布式文件系统时,都会面临很直接的一个安全问题,比如Java大数据开发工程师可以在java源代码中使用“System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","yinzhengjie&qu

HDFS的hflush,hsync和close有啥区别,分别做了什么 hflush: 语义是保证flush的数据被新的reader读到,但是不保证数据被datanode持久化. hsync: 与hflush几乎一样,不同的是hsync保证数据被datanode持久化. close: 关闭文件.除了做到以上2点,还保证文件的所有block处于completed状态,并且将文件置为closed 场景是写一个字节(append或者create),然后调用hflush.看看hflush做了什么. 涉及到

这是两个功能,都很简单就写一块了.. 简单到什么程度呢,简单到只贴代码就可以了... HBase package com.miras.data; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.C

What is ACL Hadoop中的ACL与Linux中的ACL机制基本相同,都是用于为文件系统提供更精细化的权限控制. 参考 HDFS ACLs: Fine-Grained Permission for HDFS Files in Hadoop 开启ACLs 默认情况下ACLs是关闭的,想要开启此功能需要在hdfs-site.xml的配置项里找到dfs.namenode.acls.enabled把属性设为true才可以.重要:Namenode节点必须要设定的用户或用户组 <property

最基本的配置方法,aix.kerberos等的操作详见http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsNfsGateway.html nfs3挂在到本地后,可以允许如下操作: Users can browse the HDFS file system through their local file system on NFSv3 client compatible operating syste