1.Hadoop开源实现
2.yarn源码分析（二）创建Application
3.Hadoop Yarn RPC 0 Day在野利用分析与传播手段披露

Hadoop开源实现

       Hadoop是一个开源的项目，主要由HDFS和MapReduce两个核心组件构成。HDFS是Google File System（GFS）的开源版本，提供了一个分布式文件系统，用于高效存储和管理海量数据。NameNode和DataNode是原生聊天软件源码HDFS的关键角色，NameNode作为唯一的服务节点，负责管理文件系统元数据，而DataNode则是数据存储节点，用户通过NameNode与之交互，实现透明的数据存取，其操作与普通文件系统API并无二致。

       MapReduce则是Google MapReduce的开源实现，主要由JobTracker节点负责任务分配和用户程序的tlbb 多开 源码通信。用户通过继承MapReduceBase，实现Map和Reduce功能，注册Job后，Hadoop将自动进行分布式执行。HDFS和MapReduce是独立工作的，用户可以在没有HDFS的情况下使用MapReduce进行运算。

       Hadoop与云计算项目的目标相似，即处理大规模数据的计算。为了支持这种计算，它引入了Hadoop分布式文件系统（HDFS），作为一个稳定且安全的数据容器。HDFS的通信部分主要依赖org.apache.hadoop.ipc提供的RPC服务，用户需要自定义实现数据读写和NameNode/DataNode之间的flask admin 源码通信。

       MapReduce的核心实现位于org.apache.hadoop.mapred包中，用户需要实现接口类并管理节点通信，即可进行MapReduce计算。Hadoop的发音为[hædu:p]。

       最新发布的版本是2.0.2，Hadoop为开发者提供了强大而灵活的工具，支持Fedora、Ubuntu等Linux平台，广泛应用于数据分析领域，由Hortonworks公司负责后续开发工作，确保了项目的持续发展和创新。

扩展资料

       一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。彩虹idc源码用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

yarn源码分析（二）创建Application

       深入剖析YARN源码中的Application创建机制，核心在于通过client向ResourceManager发起请求。这一过程中，墨子报名源码Hadoop RPC协议作为桥梁，确保了客户端与ResourceManager间通信的高效与可靠。客户端通过调用接口ApplicationClientProtocol来执行操作。以`yarnClient.createApplication()`与`yarnClient.submitApplication(appContext)`为例，揭示了创建Application的主要流程。

       关注点集中于两个关键步骤：初始化Application及提交Application至ResourceManager。初始化通过`createApplication()`完成，此过程在`YarnClientImpl`类中实现。此方法内部调用`getNewApplication()`以获取ApplicationID，作为后续操作的基础。

       获取ApplicationID是创建过程的基石，而其实现细节则深藏于`RMClientService`中。在理解这一部分时，我们需关注`RMClientService`对于长期对象的服务化处理，以及在`YarnClientImpl`中对`submitApplication`调用的具体实现。

       当ApplicationID获得后，便正式步入提交阶段。通过`submitApplication()`，客户端与ResourceManager间建立联系，资源分配与应用状态监控得以实现。此过程中的关键在于`rmClient.submitApplication`方法的调用，之后通过轮询`ApplicationReport`来监控提交状态，确保应用成功部署。

       深入探究`submitApplication`方法的内部逻辑，我们会发现它在`RMClientService`中调用`rmAppManager.submitApplication`，接着通过事件调度器对新建的Application进行处理。这一处理阶段主要负责保存应用信息，同时引入了YARN中的状态机与事件模型概念，将在后续文章中进行详尽解析。

Hadoop Yarn RPC 0 Day在野利用分析与传播手段披露

       阿里云安全团队近期监测到新的安全威胁，Kinsing僵尸网络变种利用Hadoop Yarn RPC未授权访问漏洞进行传播。Hadoop作为分布式计算框架的重要组成部分，Yarn负责资源管理和任务调度，其核心组件ResourceManager和NodeManager分别负责资源分配和节点监控。然而，由于默认配置的漏洞，攻击者可轻易通过RPC通信执行恶意操作，对集群安全构成严重威胁。

       传播路径是通过Hadoop Yarn RPC和Rest API未授权访问，通过名为f.sh的脚本下载并执行采矿恶意软件Kinsing。攻击者利用ResourceManager的漏洞，即使用户已采取一些措施如限制RESTful API访问，但未注意到RPC服务的端口仍可被未授权访问。为降低风险，安全建议包括启用Kerberos认证，以增强访问控制，云防火墙也提供了快速响应和智能策略，可防止RCE攻击并收敛资产暴露面。

       具体的入侵步骤中，Kinsing会卸载安全终端，关闭SELINUX，终止其他挖矿进程，然后下载并执行木马。入侵后，恶意脚本会检测并结束可能导致竞争资源的外联进程，如常见的、、等，同时搜索和结束Docker中的挖矿进程。

       安全建议的详细配置和实践包括：启用Kerberos认证，通过云防火墙实时防御RCE攻击，以及智能策略收敛网络暴露，防止扫描行为。值得注意的IOC包括攻击者的IP地址...，f.sh脚本的URL和特定的md5值7dddafdeaafde。

       对于Hadoop用户，务必关注官方文档，如Apache和Hadoop的CVE公告，以及相关安全措施，以保护您的集群免受此类威胁。