Kerberos 介绍 Kerberos 是一个网络认证的框架协议,其设计的初衷便是通过密钥系统为 Client 和 Server 应用程序之间提供强大的认证服务.在使用 Kerberos 认证的集群中,Client 不会直接和 Server 进行认证,而是通过 KDC(Key Distribution Center)来完成互相的认证.首先,我们需要简单的介绍下跟 Kerberos 相关的术语,如表 1 所示. 表 1.Kerberos 相关的术语 术语 简述 KDC(Key Distribut

Ambari集成Kerberos报错汇总 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. 一.查看报错的配置信息步骤 1>.点击Test Kerberos Client,查看相应日志信息 2>.查看具体是哪台机器出现问题 3>.查看node101.yinzhengjie.org.cn的报错日志 4>.查看对应的报错信息 二.Error occured during stack advisor command invocation: Cannot create /v

1.查看hdp版本,可在ambari-agent节点上查看 VERSION=`hdp-select status hadoop-client | sed 's/hadoop-client - \([0-9]\.[0-9]\).*/\1/'` 2.server节点上git克隆代码,其中下方$VERSION指的是上方的版本号 sudo git clone https://github.com/cas-bigdatalab/ambari-impala-service.git /var/lib/amba

ambari-server resetambari-admin-password-reset https://github.com/EsharEditor/ambari-hue-service可以基于HDP来访问HUE,暂时没有做尝试 我尝试了,使用hdp自带的hue rpm包来安装,直接yum install hue 即可剩下的就主要是配置cd /etc/hue/confvi hue.ini 配置有启动的端口和HADOOP相关的信息. 注意由于权限问题,需要在core-site.xml中自定义

Hadoop生态圈-开启Ambari的Kerberos安全选项 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. 在完成IPA-Server服务的安装之后,我们已经了解了他提供的基础功能和服务,领略了其Web控制台和CLI接口的便利性,但是这写特性好像并没有提示平台的安全性啊.别着急,因为IPA-Server只是提供了诸如LDAP和Kerberos等重要的基础设施,只有将IPA于Ambari进行集成才能完全显示处它的神威.关于部署IPA-Server的部署可参考我之前的笔记:“使

目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个,一个是Cloudera公司推出的CDH,一个是Hortonworks公司推出的一套HDP,其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具,CDH对应的是Cloudera Manager,国内也有像星环这种公司专门做大数据平台.我们公司最初是使用CDH的环境,近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品.最初接到这个任务我是拒绝的,因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品,小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚.

HDP的ambari集成安装工具真的是比ClouderaManager差上那么一点儿,不说安装的时候就麻烦,即使软件安装包已成功安装,也不意味着可以正常使用了,启动HDP集群过程中还会有不少的错误! 一.启动服务时,出现若干循环符号链接错误,比如下面是启动ranger时发生的其中一个错误信息: setup_tagsync(upgrade_type=upgrade_type) File , in setup_tagsync create_parents = True File , in __ini

不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 一.传统方式 这种方式就是常用的TableInputFormat和TableOutputFormat来读写hbase,如下代码所示 简单解释下,用sc.newAPIHadoopRDD根据conf中配置好的scan来从Hbase的数据列族中读取包含(ImmutableBytesWritable, Result)的RDD, 随后取出rowkey和value的键值对儿利用StatCounter进行一

CDH 特性 免费版 付费版 Deployment, Configuration & Management 系统管理 Automated Deployment & Hadoop Readiness Checks 自动化部署及快速检查 • • Install the complete CDH stack in minutes and ensure optimal settings 安装完整的CDH及优化配置 Service Management 服务管理 • • Configure and

为了保证安装的组件和订阅相匹配,红帽企业 Linux 5 需要输入一个安装号.它被用来配置安装程序来提供正确的软件包.安装号码包含在你的订阅里. 如果您没有输入安装号码,只有核心服务器或 Desktop 将会被安装.其它功能可以在以后被手工安装.关于安装号码的更多信息,请参考 http://www.redhat.com/apps/support/in.html 在安装过程中被使用的安装号码将被存放在 /etc/sysconfig/rhn/install-num 里.当在 红帽网络注册时,这个文件

背景:查阅了一下MongoDB的相关文档,发现中文文档还是比较少的,工作中需要用到MongoDB,而这本<MongoDB最佳实践>是很好的选择,所以就把这本手册翻译了一下,其中生涩的专业用语是参考MongoDB中文官网进行翻译,校对的时间比较少,难免会有不合理的地方,恳请大家指正. 简介 MongoDB是一款为广泛的现代应用程序设计的高性能.可扩展.分布式数据库系统.MongoDB可用于不同规模大小的组织,为那些对系统低延迟.高吞吐量以及可持续性有很高要求的应用提供稳定关键的服务. 尽管Mon

Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop和传统的数据库(mysql.postgresql等)进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL.Oracle.Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Sqoop中一大亮点就是可以通过hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS. sqoop2比sqoop1的改进 (1) 引入sqoop server,集中化管理connector等 (2)

简介 MongoDB是一款为广泛的现代应用程序设计的高性能.可扩展.分布式数据库系统.MongoDB可用于不同规模大小的组织,为那些对系统低延迟.高吞吐量以及可持续性有很高要求的应用提供稳定关键的服务. 尽管MongoDB与传统的关系型数据库的有些特性不一样,但是对于之前部署和操作其他数据库系统的人员来说,MongoDB的很多概念,比如操作.策略.存储过程还是很相似的.公司的DBA和运营团队可以在保持现有系统的前提下,直接把MongoDB集成到生产环境中,并且不需要定制操作流程和工具 本文档为部

文章目录 一.业务背景 现状&&需求 二.大数据安全组件介绍与对比 1.Kerberos 2.Apache Sentry 3.Apache Ranger 4.为什么我们选择Ranger 三.Apache Ranger系统架构及实践 1.架构介绍 2.组件介绍 3.权限模型 4.权限实现 Hdfs实现原理 Hbase实现原理 Hive实现原理 Yarn实现原理 四.Ranger实践 1.组权限实现 一.业务背景 大数据集群最基本的就是数据以及用于计算的资源,是一个公司的宝贵财富,我们需要将它

MongoDB学习笔记:快速入门   一.MongoDB 简介 MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统.在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能.MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 二.MongoDB安装及配置 查看:https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-linux-ins

Apache Kyuubi(Incubating)(下文简称Kyuubi)是⼀个构建在Spark SQL之上的企业级JDBC网关,兼容HiveServer2通信协议,提供高可用.多租户能力.Kyuubi 具有可扩展的架构设计,社区正在努力使其能够支持更多通信协议(如 RESTful. MySQL)和计算引擎(如Flink). Kyuubi的愿景是让大数据平民化.一个的典型使用场景是替换HiveServer2,帮助企业把HiveQL迁移到Spark SQL,轻松获得10~100倍性能提升(具体提升

----------------------目录导航见左上角------------------------------- 环境 HDP 3.0.1.0 (已有) JDK   1.8.0_91 (已有) Mysql  5.7.25 (已有) Kerberos       1.10.3-30 (后续文档中有介绍如何安装) LDAP       knox自带的通用LDAP (已有) Ranger    1.1.0 (已有) 目的 集成HDP kerberos /LDAP/ranger之前必须先了解为

本文目的:记录Kerberos环境下,通过Kettle将MySQL数据清洗到HDFS过程解决的2个问题,希望对大家有所帮助. Kettle版本:pdi-ce-7.1.0.0-12 1.在Kerberos与Kettle集成过程中,我们有如下场景:将数据从MySQL定时抽出,然后写到HDFS. 在从MySQL取数并写入HDFS过程中,需要Kettle取得KDC认证,但无论怎么配置,还是无法解决写入HDFS的时候安全认证问题.我们最终定位是Kettle与Kerberos集成的问题.(在Kettle中通

集成hive+kerberos前,hadoop已经支持kerberos,所以基础安装略去: https://www.cnblogs.com/garfieldcgf/p/10077331.html 直接用之前hadoop集成生成的keytab文件开始配置: hive的 conf/hive-site.xml,添加如下: <property> <name>hive.server2.authentication</name> <value>KERBEROS</