1.å¦ä½å¦å¥½javaè¯è¨å?源码
2.Apache Ranger整合Hadoop、Hive、源码Spark实现权限管理
å¦ä½å¦å¥½javaè¯è¨å?源码
建议ä¸ï¼æç³»ç»çå¦ä¹ æ¹æ¡ï¼ç³»ç»çå¦ä¹ æç¨ï¼å æJavaå¦äºä¸éä¹åææ¯çæ£çå ¥é¨ï¼ç¶åå°±æ¯ä¸æçç»ä¹ ï¼ä¸æçå·©åºï¼ä¸ºä¹åçå·¥ä½æä¸åå®çåºç¡ã建议äºï¼å¦ä¹ Javaä¸è¦å ç书å¦ï¼ä¸å®è¦å æä¸åçç¥è¯ç¹å¦å®ä¸éï¼å¹¶ä¸èªå·±å¤å¤å°å°ä¼å¨ææä½ï¼ç¶åå»çä¹¦æ¸©ä¹ ãè¿æä¸è¦ç²ç®ççè§é¢ï¼å¾å¤äººé½æ¯å çè§é¢ï¼ç¶åå¨å¿é没æä¸ä¸ªæä½çæ¦å¿µï¼è¿æ ·çå¦ä¹ æ¹æ³æåä¸å®ä¼æµªè´¹æ¶é´å°æ¾å¼ï¼æ以å¦ä¹ Javaä¹åä¸å®è¦ç¥éè¿äºä¸è¥¿ï¼è¿é½æ¯èµ°è¿æ¥ç人以åèµ°ç弯路ã
建议ä¸ï¼å¾å¤äººé½ä¼æä¸ä¸ªçé®ï¼å°±æ¯å¦ä¹ Javaè½çæï¼ä½æ¯ä¸ä¼åï¼æ以å¦ä¹ Javaä¸å®è¦ææ¡ä¸ä¸ªææççå¦ä¹ æ¹æ³ï¼ä¸ä¸ªéåèªå·±çå¦ä¹ æ¹æ³ï¼ä½ä¸ºä¸ä¸ªæ°äººï¼åä¸ä¸è¦èªå·±çæ¸ç´¢ï¼æ²¡æå¿ è¦ï¼å¯ä»¥è¯·æå«äººä¸å®è¦å»é®ã
建议åï¼ä¸å®è¦æä¸ä¸ªæç½äººå»æå¯¼ä½ ï¼Javaçä¸ä¸ç¨åº¦å¾å¼ºï¼%çé®é¢èªå·±å¾é¾è§£å³ï¼èä¸ä¼å¾æµªè´¹æ¶é´ï¼ä¸ä¸ªå°é®é¢å¯ä»¥å°æ°ä¸å¤©ï¼è¿æ ·èªä¿¡å¿ä¼åå°ä¸¥éçæå»ï¼å¦æ没æ人æ导ï¼å¯ä»¥å æ
å¦ä¹ Javaçå个é¶æ®µï¼
ä¸ï¼Javaseåºç¡
äºï¼ç½é¡µä¸å客html+css+js
ä¸ï¼JavaWebåæ°æ®åºï¼
åï¼JavaEEæ¡æ¶ï¼ä¼ä¸çº§å¼åï¼Struts2ãSpringæ¡æ¶ãHibernateæ¡æ¶ãMavenæ ¸å¿ææ¯ãMyBaitsæ¡æ¶ãé«æè¿é¶ï¼
å¦ææ¾ä¸å°å¦ä¹ èµæºï¼å¯ä»¥ç¹å»è¿éä¸è½½ã
å½ä½ å¦å®äºJavaï¼åºè¯¥å¦ä½å»æ¾å·¥ä½ï¼
ä¸.æéè¦çè¿æ¯èªèº«æè½ï¼è¿æ¯ç¡¬ä»¶æ åï¼æ é ï¼èªå·±è½åæä¹æ ·èªå·±å¿éææ¸ æ¥ï¼å¦æèªå·±é½è§å¾èªå·±ä¸ä¼çï¼æè§å¾è¿æ¯å¥½å¥½æåææ¯å§ã
äº.ç®åï¼åç®åéè¦æä¸å®çå¦é®ï¼ä¸ç¯è¦æä½ ææçä¼å¿è¯´æç½ï¼èä¸ç°å¨åç®åï¼åä¸ä¸å¯ä»¥åç太æ»æ¿ï¼ä¸å®è¦åçå¦ç±»ä¸äºï¼å 为ç®å太å¤ï¼æ¯å¦ä½ åï¼å欢å¦ä¹ ï¼æ§æ ¼éåï¼çç太æ®éï¼ä½ ä¼åå«äººä¹ä¼åï¼æ²¡ææ°æï¼èä¸å¨å项ç®ç»åçæ¶åæ´è¦æ³¨æã
ä¸.é¢è¯æå·§ï¼é¢è¯æ¯æéè¦çä¸é¨åï¼ä½ æ¯å¦è½åºèæååå³ä½ é¢è¯æä¹æ ·ï¼é¢è¯å®é½æ¯ä¸äºç»éªèéçï¼æä»¥ä½ åçä»é®é¢çæ¶åè¦æ³¨ææå·§ï¼æ¯å¦ï¼å½ä»é®éä½ ä¸ä¸ªå¼å¸¸çæ¶åçï¼ä½ ä¸ä¼ï¼ä½æ¯ä½ ä¸è¦è¯´ä¸ä¼ï¼ä½ å¯ä»¥è¯´ä¹åæéå°è¿ï¼ä½æ¯ç°å¨å¿äºï¼å¦ææéå°å¯ä»¥è§£å³ççãå½ç¶äºï¼å¦æä½ èªå·±å¾NBï¼ä¼å¾å¤ä¸è¥¿ï¼ä¿¡å¿å足ï¼ä½ èªç¶ä¼é¢è¯æåï¼ææçä¸ååå³äºä½ çæ¬é¢å¦ä½ã
å¸æå¯ä»¥å¸®å©å°å¤§å®¶ï¼å¯¹äºå¦ä¹ Javaè¡ä¸ä»»ä½é®é¢ï¼å¯ä»¥éæ¶ç§ä¿¡æï¼å¸æ大家å¦æææï¼æ©æ¥é«èª
Apache Ranger整合Hadoop、Hive、源码Spark实现权限管理
在先前的源码文章《说说PB级生产上重要的Spark 3.x性能优化方向》中,提到了业务人员在处理数据时可能因误操作而造成数据损坏的源码glusterfs源码安装问题。在许多场景中,源码数仓需要直接开放给业务分析人员使用,源码他们经常执行SQL进行场景分析和验证。源码为此,源码可以提供一个WebUI供他们使用,源码如Hue。源码然而,源码由于数仓数据庞大,源码不可能全部开放给业务人员,源码因此对外供数时必须提供权限控制。
权限控制方面,CDH上提供的Sentry是一个不错的选择,它基于RBAC进行授权,可以针对库、小众tv源码表等设置不同用户权限。CM的加入使得Sentry的配置变得简单,但Sentry在用户管理方面较为繁琐,且项目已进入Apache Attic,因此选择Sentry并非明智之举。
实际上,许多公司的生产环境都是外网隔离的,特别是涉及敏感数据的小猴公司。开发、运维人员进入生产环境需要经过严格的校验,接入公司的生产专用网络,并通过堡垒机,任何人都无法导出数据,且每个操作都有审计跟踪。尽管如此,业务人员仍需开放访问,尽管他们通过专门的跳板机访问,但依然存在风险。
Apache Ranger只要有大数据集群的xml源码详解地方就都需要。本文解决了Ranger不支持Spark SQL的问题,实现了库、表、行、列级别的细粒度权限控制。由于官方文档和百度文档有限,本文将分享相关信息,希望能帮助到大家。
Apache Ranger是一个用于Hadoop平台上的权限框架,旨在服务于整个大数据生态圈。随着Hadoop在数据湖领域方案的成熟,对数据权限控制的要求也日益提高。Ranger现在提供了更多对大数据生态组件的支持。
Hadoop中的数据访问多样化,如存储在HDFS的数据可以被Hive、Spark或Presto访问。这么多组件访问数据,若不进行集中权限控制,数据安全性将面临严重问题。dig源码测试因此,大数据平台通常需要一个集中管理权限的组件或框架,Ranger正是这样的组件。
当前Ranger版本为2.1,官方提供的版本为2.1。编译测试基于Ranger 2.1版本。官方未提供安装包,需要手动下载Ranger源码包进行编译。编译环境要求提前安装,具体可参考官方网站。
编译成功后,将tar.gz包拷贝到本地。部署Ranger Admin的安装方式与Ranger类似:安装Ranger admin、创建ranger用户并设置密码、上传解压安装包、拷贝MySQL JDBC库、在MySQL中创建ranger库和用户、初始化配置、初始化Ranger admin。peg源码函数若显示成功,则表示初始化成功。在MySQL中可以看到ranger数据库中已创建大量表。
配置Ranger设置数据库密码、配置环境变量、启动Ranger admin访问web UI。登录后,主界面显示如下。点击右上角的“Swith to latest UI”可以切换到最新的UI展示。若安装过程中出现问题,请检查日志。
安装Ranger usersync配置admin认证模式。Ranger中admin的认证方式有三种:Unix、Active Directory、Kerberos。此处使用Unix方式进行认证,意味着后续Ranger admin登录会按照Linux中的认证同步。上传解压Ranger usersync组件、修改初始化配置、初始化配置、配置Linux系统用户组同步配置环境变量、启动usersync服务、修改Ranger admin的认证方式、重新启动Ranger admin。在ranger-admin中可以看到所有Linux中的所有用户。
安装Ranger HDFS插件。注意,HDFS插件需要安装在NameNode对应的节点中,YARN插件需要安装在ResourceManager对应的节点上。解压HDFS插件、初始化配置、启用hdfs插件。Ranger HDFS插件会将当前的配置文件保存备份。可以查看ranger对这些配置文件的更改。
在PM中添加HDFS服务、配置HDFS服务权限策略、默认策略、策略配置、测试用户访问权限、在ranger中添加组合用户、基于角色授权、测试。我们发现,只要Ranger中的权限已更新,hdfs客户端就可以实现更新。
按照之前的配置,审计日志信息保存在指定目录。找到一条审计日志,查看其中的内容。审计日志中包含操作时间、路径、资源类型、对应Ranger中的策略等信息。一旦出现安全类问题,通过审计日志可以检查到进行了哪些操作。
部署Ranger HDFS HA。在HDFS的HA集群上,NameNode可能会发生failover,因此非常有必要在每个HDFS的NameNode上部署一个HDFS插件,以确保在HA切换时能够正常控制权限。部署hdfs plugin到每个NameNode节点、初始化NameNode、测试NameNode节点权限。测试lisi用户在/tmp目录的写入权限,发现当前lisi没有写入权限。在Ranger中启用sales角色的用户具备/tmp目录可写权限。重新执行写入操作,NameNode接入Ranger权限控制成功。
部署Ranger框架整合Hive、上传解压Hive插件、初始化配置、启动Hive插件。Ranger会对Hive的配置文件进行处理,生成hiveserver2-site.xml、ranger-hive-audit.xml、ranger-hive-security.xml等文件。重新启动Hive、beeline登录到hive、在PM中添加Hive服务、添加Hive Service、查看权限策略、查看默认hive导入的权限、使用hive查看数据、给hadoop组用户授权、检查spark用户操作权限、授权hadoop组、对某个库、表、列设置细粒度权限、测试数据打码处理、测试Ranger Admin crash对Hive的影响、部署Ranger Spark SQL、编译Apache submarine spark-security模块、配置、配置Spark SQL、测试Thrift Server、测试Spark SQL SHELL、到此Ranger整合Spark SQL完成、查看spark sql审计日志、报错信息处理、找不到AllocationFileLoaderService$Listener、异常信息、解决办法、参考文献。