javax.security.auth.login.LoginException: Checksum failed 之前碰到过类似的问题,都是因为服务器端的keytab问题:多半是因为重新生成了keytab后,客户端需要重新声场keytab:但是这次不是,即使我重新生成了客户端的keytab仍然无法好用. 难道这个异常不是因为客户端的秘钥和服务器端秘钥不相符造成的吗? 确实是,但是这次比之前的情况要负责的多.所有的这一切都是因为在客户端使用了一个指令:ktadd,无论是在kadmin的shell…

1.创建主体 注: 192.168.0.230 为单节点集群 192.168.4.50为kdc服务器 192.168.0.9为客户端 1.1.Kdc服务器创建主体 # kadmin.local -q ‘addprinc -randkey presto’ #kadmin.local -q ‘addprinc -randkey presto/yjt’ 1.2.创建秘钥文件 # kadmin.local -q ‘xst -norandkey -k presto.keytab presto presto…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 之前的博客介绍了通过Kerberos + Sentry的方式实现了hive server2的身份认证和权限管理功能,本文主要介绍Spark SQL JDBC方式操作Hive库时的身份认证和权限管理实现. ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个sparkSQL的应用程序…

目录 前言 hive的基础知识 基本架构 metastore 内嵌服务和数据库 内嵌服务 服务和数据库单独部署 hcatalog 客户端 客户端的本地模式 beeline beeline的自动模式 jdbc 部署 部署hiveserver2 在hdfs中创建hive数据存放路径 配置hive的环境变量 配置日志输出路径 hive的临时文件配置 配置metastore 的DB信息并初始化 启动hiveserver2 基本客户端部署 软件包分发 环境变量配置 日志路径配置 启动 hiveserver…

[rc@vq18ptkh01 ~]$ hadoop fs -ls / drwxr-xr-x+ - jc_rc supergroup 0 2016-11-03 11:46 /dt [rc@vq18ptkh01 ~]$ hadoop fs -copyFromLocal wifi_phone_list_1030.csv /dt [rc@vq18ptkh01 ~]$ hadoop fs -copyFromLocal wifi_phone_list_1031.csv /dt [rc@vq18ptkh01…

(笔者自己做记录) 1.Hive内外部表的区别删除表是否影响外部数据2.Hive如何做到权限管理hive下可以修改配置后创建用户管理,但是仅仅是为了防止误操而已,如果要真的为了安全操作建议使用 Kerberos3.Hive的数据倾斜和调优key分布不均匀造成 去null 调节参数hive.map.aggr=truemap端聚合,相当于combinerhive.groupby.skewindata=true4.Hive文件压缩格式有哪些?压缩效率如何 开启压缩 set hive.exec.comp…

创建表报错 Error: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException (message:For direct MetaStore DB connections, we don't support retries at the client level.) (state=08S01…

1.在uri中配置 hive://localhost:10000/default 2.查询 3.如果你的hive集群是带有kerberos认证的,hive数据源需要这样配置 hive://xxx:xxx/default?auth=KERBEROS&kerberos_service_name=hive 如果在连接的时候报了如下的错 Could not start SASL: b'Error in sasl_client_start (-1) SASL(-1): generic failure: G…

整体架构: 项目目标,实现配置mysql,便可以自动化入湖至Hive,入湖至Hive方便后期数据分析. 首先在Mysql中配置好kafka的topic.Server以及入户表等信息,java程序初始化加载配置信息; 其次,消费者根据配置信息消费对应topic,并解析topic对应的表字段,将其put至hbase; 在Hive中创建映射表,刷新表,便可以在impala中快速查询表信息. 1.实现hbase与hive集成 -- 在hive中执行以下语句,实现hive与hbase映射 CREATE E…

简介 基于HDFS的数据仓库工具 基于HDFS上的数据分析引擎 2.x 前:SQL -----> Hive  ----> MapReduce 2.x 后:推荐执行引擎为 Spark 支持SQL子集 架构 执行方式:CLI.JDBC.HWI(推荐HUE) Hive元信息:表名.列名.列的类型.分区.桶,存储在MySQL中 读取MySQL得到Hive元信息 数据在HDFS中 安装 嵌入模式 不需要MySQL,使用Hive自带的Derby数据库存储元信息(Derby较小,嵌入到Hive中) 只支持一…