大数据平台kerberos安装部署文档
kafka kerberos认证 使用流程
Kafka Kerberos 认证使用流程一、简介Kafka 是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其使用的 KDC (Key Distribution Center) 是 Kerberos 认证系统的一部分。
Kerberos 是一个网络认证协议，用于安全地认证用户和服务。
Kafka Kerberos 认证能够确保在 Kafka 集裙中传输的数据得到安全保障，防止未经授权的用户获取敏感数据。
本文将介绍 Kafka Kerberos 认证的使用流程。
二、前提条件在进行 Kafka Kerberos 认证之前，需要满足一些前提条件：1. 安装 Kafka 集裙2. 配置 Kerberos 认证3. 已经拥有 Kerberos 主体和密钥tab文件三、 Kafka Kerberos 认证配置1. 生成 Kafka 配置文件需要生成 Kafka 配置文件，其中包括了 Kerberos 认证的相关配置。
在配置文件中，需要指定 Kerberos 的服务主体和 keytab 文件的位置等信息。
```security.protocol=SASL_PL本人NTEXTsasl.mechanism=GSSAPI=kafkasasl.jaas.config.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required \useKeyTab=true \keyTab="/path/to/your/keytab/file" \principal="your_kafka_principalYOUR_REALM";```2. 启动 Kafka 服务在配置完成后，启动 Kafka 服务，使其能够使用 Kerberos 认证进行安全通信。
3. 配置 Producer 和 Consumer接下来，需要配置 Kafka Producer 和 Consumer 来使用 Kerberos认证，以确保安全通信。
大数据模拟试题60道-HCIA-Big Data
HCIA-Big Data Certification V3.0（CN）Mock Exam1.（判断题）传统数据库先有数据后有模式。
A. FalseB. True2.（单选题）在鲲鹏生态系统中，以下哪款操作系统是华为社区开源版？A. CentOSB. 中标麒麟C. OpenEulerD. Ubuntu3. (多选题) 以下哪些选项是华为云MRS服务低成本的体现？A. 存算分离B．按需扩减容C. 临时集群D. 集群自动弹性伸缩4.（判断题）HDSF文件系统不可以存储大量小文件。
A. FalseB. True5.（单选题）HDSF文件系统中哪个模块用来存储元数据?A. Data nodeB. Name nodeC. ZookeeperD. Client6. (多选题) ZooKeeper客户端常用命令包括哪些？A. 创建节点B. 获取节点数据C. 列出子节点D. 删除节点7.（判断题）因为HDFS有多副本机制，所有不存在单点故障。
A. FalseB. True8.（判断题）元数据持久化过程其实质是将数据从内存落盘到磁盘。
A. FalseB. True9.（判断题）Hive适用于低延时的场景，比如联机事务处理。
A. FalseB. True10.（单选题）Hive定义一个自定义函数类时，需要继承以下哪个类？A. FunctionRegistryB. UDFC. MapReduce11. (多选题) Hive支持以下哪些执行引擎？A. MapReduceB. TezC. SparkD. Loader12.（判断题）HBase是一个高可靠性、面向行、可伸缩的分布式存储系统。
A. FalseB. True13.（单选题）HBase的架构不包括哪个功能组件？A. ClientB. HMasterC. HRegionServerD. ZooKeeper14. (多选题) HBase的特点有哪些？A. HBase是一个分布式，基于列式存储的数据库B. HBase适合存储半结构化和非结构化的数据C. HBase是主从架构，HRegionServer为主节点，HMaster为从节点D. HBase中为NULL的数据不会被存储15. (多选题) MapReduce具有以下哪些特点？A. 函数式编程B. 良好扩展性C. 高容错D. 实时计算16.（单选题）Yarn中负责整个集群的资源管理和任务调度的功能模块是哪一个？A.App MasterB. NodeManagerC. Resource ManagerD. Container17.（判断题）Map阶段的Partition、Sort、Combine、Spill四个步骤缺一不可。
hadoop考试试题
hadoop考试试题您的姓名： [填空题] *_________________________________1.Spark是用一下哪种编程语言实现的？（） [单选题] *A.CB.C++;C.JAVA;(正确答案)D.Scala2.FusionInsight Manager对服务的管理操作，下面说法错误的是？（） [单选题] *A.可对服务进行启停重启操作；B.可以添加和卸载服务;C.可设置不常用的服务隐藏或显示;(正确答案)D.可以查看服务的当前状态;3.FusionInsight HD集群升级，一下描述正确的是？（） *A.升级过程中不可以操作准备OMS倒换;(正确答案)B.集群内所有主机的root账户密码要保持一致;(正确答案)C.保持网络通畅，避免网络问题导致升级异常;(正确答案)D.观察期不能做扩容;(正确答案)4.FusionInsight HD Loader 在创建作业时，连接器(Connector)有什么用？（） [单选题] *A.确定有哪些转化步骤;B.提供优化参数，提高数据导出性能;C.配置数据如何与外部数据进行连接;(正确答案)D.配置数据如何与内部数据进行连接;5.下列哪个HDFS命令可用于检测数据块的完整性？（） [单选题] *A.hdfs fsck /;(正确答案)B.hdfs fsck / -delete;C.hdfs dfsadmin -report;D.hdfs balancer -threshold 1;6.YARN中设置队列QueueA最大使用资源里，需要配置哪个参数？（） [单选题] *A.yarn scheduler capacty root QueueA user-limit-factor;B.yarn scheduler capacty root QueueA minimum-user-limit-percent;C.yarn scheduler capacty root QueueA state;D.yarn scheduler capacty root QueueA maximum-capacity;(正确答案)7.Flume的数据流可以根据headers的信息发送到不同的channel中。
大数据处理平台Spark的安装和配置方法
大数据处理平台Spark的安装和配置方法大数据处理平台Spark是一种快速且可扩展的数据处理框架，具有分布式计算、高速数据处理和灵活性等优势。
为了使用Spark进行大规模数据处理和分析，我们首先需要正确安装和配置Spark。
本文将介绍Spark的安装和配置方法。
一、环境准备在开始安装Spark之前，需要确保我们的系统符合以下要求：1. Java环境：Spark是基于Java开发的，因此需要先安装Java环境。
建议使用Java 8版本。
2. 内存要求：Spark需要一定的内存资源来运行，具体要求取决于你的数据规模和运行需求。
一般情况下，建议至少有8GB的内存。
二、下载Spark1. 打开Spark官方网站（不提供链接，请自行搜索）并选择合适的Spark版本下载。
通常情况下，你应该选择最新的稳定版。
2. 下载完成后，将Spark解压到指定的目录。
三、配置Spark1. 打开Spark的安装目录，找到conf文件夹，在该文件夹中有一份名为spark-defaults.conf.template的示例配置文件。
我们需要将其复制并重命名为spark-defaults.conf，然后修改该文件以配置Spark。
2. 打开spark-defaults.conf文件，你会看到一些示例配置项。
按照需求修改或添加以下配置项：- spark.master：指定Spark的主节点地址，如local表示使用本地模式，提交到集群时需修改为集群地址。
- spark.executor.memory：指定每个Spark执行器的内存大小，默认为1g。
- spark.driver.memory：指定Spark驱动程序的内存大小，默认为1g。
3. 如果需要配置其他参数，可以参考Spark官方文档中的配置指南（不提供链接，请自行搜索）。
4. 保存并退出spark-defaults.conf文件。
四、启动Spark1. 打开命令行终端，进入Spark的安装目录。
大数据课程11.安全认证框架Kerberos
课程目录
1 Kerberos简介和工作机制 2 Kerberos的认证原理 3 Kerberos的应用案例
01
PART 01
第一部分
Kerberos简介和工作机制
1.1
问题的引入
问题引入：
➢ Internet安全一个问题在于用户口令明文传输，认证仅限于IP地址和口令。入侵者通过截获可获得口令，IP地址可以伪装，这样可远 程访问系统。
➢ 客户访问 TGS 服务器需要提供的票据，目的是为了申请某一个应用服务器的 “服务许可票据”； ➢ 票据许可票据由 AS 发放； ➢ 用 Tickettgs 表示访问 TGS 服务器的票据； ➢ Tickettgs 在用户登录时向 AS 申请一次，可多次重复使用； ➢ Tickettgs 定义为 EKtgs [ IDC‖ADC‖IDtgs‖TS1‖LT2 ]。
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");”来提权 操作，只要client能够连接上hadoop集群就能或得hadoop集群上“yinzhengjie”这个用户对应的权限。这样做是很不安全的！而 实行Kerberos后，任意机器的任意用户都必须现在 Kerberos 的 KDC 中有记录，才允许和集群中其它的模块进行通信。
2.2
共享密钥
TGS与S共享Ks AS与TGS共享Ktgs AS与C共享Kc
2.3
Kerboros的凭证
票据（ticket）： Ticket用来安全的在认证服务器和用户请求的服务之间传递用户的身份，同时也传递附加信息。用来保证使用ticket的用户 必须是Ticket中指定的用户。Ticket一旦生成，在生存时间指定的时间内可以被client多次使用来申请同一个server的服务。
kerberos 密钥表文件的绝对路径
kerberos 密钥表文件的绝对路径【最新版】目录1.Kerberos 简介2.Kerberos 密钥表文件的作用3.获取 Kerberos 密钥表文件的绝对路径的方法4.注意事项正文1.Kerberos 简介Kerberos（Key Distribution Center，密钥分发中心）是一种网络身份验证协议，主要用于在非安全网络环境中安全地进行身份验证。
它通过使用加密技术在客户端和服务器之间传输用户凭据，从而确保数据传输的安全性。
Kerberos 在计算机网络中广泛应用，特别是在校园网和企业内部网络中。
2.Kerberos 密钥表文件的作用Kerberos 密钥表文件是用于存储 Kerberos 客户端与 Kerberos 服务器之间通信所需的加密密钥和认证信息。
当客户端需要连接到服务器时，它会向 Kerberos 服务器发送请求，请求获取一个用于验证服务器身份的票证。
服务器收到请求后，会根据客户端提供的身份信息，查询Kerberos 密钥表文件，生成相应的票证并发送给客户端。
客户端收到票证后，可验证服务器的身份，并确保后续通信的安全性。
3.获取 Kerberos 密钥表文件的绝对路径的方法要获取 Kerberos 密钥表文件的绝对路径，可以按照以下步骤进行操作：（1）首先，需要确定您所使用的操作系统。
不同的操作系统，其Kerberos 密钥表文件的路径可能不同。
（2）对于 Windows 操作系统，Kerberos 密钥表文件通常位于以下路径：```C:WindowsSystem32configsystemprofileScriptsKerberos tickets ```请注意，这里的路径可能会因系统版本和安装方式而有所不同。
（3）对于 Linux 操作系统，Kerberos 密钥表文件通常位于以下路径：```/etc/krb5/k票根目录```同样，请注意，这里的路径可能会因发行版和安装方式而有所不同。
hadoop考试试题
hadoop 考试一试题您的姓名：[填空题 ] *_________________________________1.Spark 是用一下哪一种编程语言实现的？[单项选择题 ] *（）A.CB.C++;C.JAVA; (正确答案 )D.Scala2.FusionInsight Manager对服务的管理操作，下边说法错误的选项是？（）[ 单项选择题 ] *A.可对服务进行启停重启操作；B.能够增添和卸载服务 ;C.可设置不常用的服务隐蔽或显示;(正确答案 )D.能够查察服务的目前状态;3.FusionInsight HD 集群升级，一下描绘正确的选项是？（）*A. 升级过程中不可以够操作准备OMS 倒换 ;(正确答案 )B.集群内全部主机的root 账户密码要保持一致 ;(正确答案 )C.保持网络畅达，防止网络问题致使升级异样;(正确答案 )D.察看期不可以做扩容 ;(正确答案 )4.FusionInsight HD Loader 在创立作业时，连结器(Connector)有什么用？（）[单项选择题 ] *A. 确立有哪些转变步骤 ;B.供给优化参数，提高数据导出性能;C.配置数据怎样与外面数据进行连结;(正确答案 )D.配置数据怎样与内部数据进行连结;5.以下哪个 HDFS 命令可用于检测数据块的完好性？（）[ 单项选择题 ] *A.hdfs fsck /;(正确答案 )B.hdfs fsck / -delete;C.hdfs dfsadmin -report;D.hdfs balancer -threshold 1;6.YARN 中设置行列 QueueA 最大使用资源里，需要配置哪个参数？（）[单项选择题 ]*A.yarn scheduler capacty root QueueA user-limit-factor;B.yarn scheduler capacty root QueueA minimum-user-limit-percent;C.yarn scheduler capacty root QueueA state;D.yarn scheduler capacty root QueueA maximum-capacity;(正确答案 )7.Flume 的数据流能够依据headers的信息发送到不一样的channel中。
HCNA-BigData新版（无答案）
1、YARN YARN 服务中，如果要给队列服务中，如果要给队列服务中，如果要给队列 QueueA QueueA QueueA 设置容量为设置容量为设置容量为 30% 30% 30%，应该配置那个参数？，应该配置那个参数？A 、er-limit-factorB 、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.minimum-user-limit-percentC 、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.capacityD 、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.state2、判断题：、判断题：FusionInsight FusionInsight FusionInsight 集群组网设计中，二层组网指集群内二层交换，集集群组网设计中，二层组网指集群内二层交换，集 群节点在一个子网里，适用节点数小于群节点在一个子网里，适用节点数小于 200 200 200 的集群场景的集群场景3、FusionInsigh HD FusionInsigh HD 系统中系统中系统中 HDFS HDFS HDFS 默认默认默认 Block Size Block Size Block Size 是多少？是多少？A 、32MB 、64MC 、128MD 、256M4、FusionInsight Manager FusionInsight Manager 会定时备份哪些数据？（多选）会定时备份哪些数据？（多选）A 、NameNodeB 、LDAPC 、OMSD 、DBService5、某高校的、某高校的 FusionInsight HD FusionInsight HD FusionInsight HD 集群中有集群中有集群中有 230 230 230 个节点，在进行集群规划时，下个节点，在进行集群规划时，下 列哪些进程应该部署在数据节点上？（多选）A 、DataNodeB 、NameNodeC 、NodeManagerD 、RegionServerE DBServerF 、SolrServer6、判断题：、判断题：Spark Spark Spark 应用运行时，如果某个应用运行时，如果某个应用运行时，如果某个 task task task 运行失败则导致整个运行失败则导致整个运行失败则导致整个 App App App 运行运行 失败7Hbase Hbase 的数据文件的数据文件的数据文件 HFile HFile HFile 中一个中一个中一个 KeyValue KeyValue KeyValue 格式包含哪些信息？（多选）格式包含哪些信息？（多选） A、Key B 、ValueC 、TimeStampD 、Key Type8、安装、安装 FusionInsight HD FusionInsight HD FusionInsight HD 的的 Streaming Streaming 组件时，组件时，组件时，Nimbus Nimbus Nimbus 角色要求安装几个节角色要求安装几个节 点？A 、1B 、2C 、3D 、49、FusionInsight HD FusionInsight HD 产品中，关于产品中，关于产品中，关于 Kafka Kafka Kafka 组件说法正确的有？（多选）组件说法正确的有？（多选）A 、删除、删除 Topic Topic Topic 时，必须确保时，必须确保时，必须确保 Kafka Kafka Kafka 的服务配置的服务配置的服务配置 deleted.topic.enable deleted.topic.enable deleted.topic.enable 配置为配置为 tureB 、Kafka Kafka 安装及运行日志保存路径为安装及运行日志保存路径为安装及运行日志保存路径为/srv/Bigdata/kafka/ /srv/Bigdata/kafka/C 、ZooKeeper ZooKeeper 服务不可用会导致服务不可用会导致服务不可用会导致 Kafka Kafka Kafka 服务不可用服务不可用D 、必须使用、必须使用 admin admin admin 用户或者用户或者用户或者 kafkaadmin kafkaadmin kafkaadmin 组用户进行创建组用户进行创建组用户进行创建 Topic Topic1010、客户、客户、客户 IT IT IT 系统中系统中系统中 FusionInsight HD FusionInsight HD FusionInsight HD 集群有集群有集群有 150 150 150 个节点，每个节点个节点，每个节点个节点，每个节点 12 12 12 块磁盘块磁盘 （不做（不做 RAID RAID RAID，不包括，不包括，不包括 OS OS OS 盘）盘），每块磁盘大小，每块磁盘大小 1T 1T 1T，只安装，只安装，只安装 HDFS HDFS HDFS，按照默认配置，按照默认配置 最大可存储多少数据？A 、1764TBB 、1800TBC 、600TB1111、、FusionInsight HD FusionInsight HD 中中 Loader Loader 实例必须与哪个实例部署在一起？实例必须与哪个实例部署在一起？A 、DataNodeB 、RegionServerC 、ResourceManagerD 、NodeManager1212、、FusionInsight HD FusionInsight HD 系统中，关于系统中，关于系统中，关于 Solr Solr Solr 索引的存储部署策略，以下说法正索引的存储部署策略，以下说法正 确的有？（多选）A 、利用、利用 HDFS HDFS HDFS 数据存储可靠性和易于扩容的特点，优先选择索引存储于数据存储可靠性和易于扩容的特点，优先选择索引存储于数据存储可靠性和易于扩容的特点，优先选择索引存储于 HDFS HDFSB 、不论、不论 Solr Solr Solr 索引存储在索引存储在索引存储在 HDFS HDFS HDFS 上还是存储在本地磁盘，在同一个节点上都必须上还是存储在本地磁盘，在同一个节点上都必须 要部署要部署 5 5 5 个个 Solr Solr 实例，根据实例，根据实例，根据 IP IP IP 和不同的端口号来区分不同的和不同的端口号来区分不同的和不同的端口号来区分不同的 Solr Solr Solr 实例实例C 、当对实时索引录入速度要求较高时，可选择索引存放于本地磁盘D 、当索引数据存放在、当索引数据存放在 HDFS HDFS HDFS 上时，建议上时，建议上时，建议 SolrServer SolrServer SolrServer 实例与实例与实例与 DataNode DataNode DataNode 实例部署实例部署 在同一个节点上在同一个节点上1313、判断题：、判断题：、判断题：Solr Solr Solr 可以对结构化，半结构化、非结构化数据建立索引，并提供可以对结构化，半结构化、非结构化数据建立索引，并提供 全文检索的能力1414、下列哪些、下列哪些、下列哪些 OS OS OS 版本被推荐可以用来搭建版本被推荐可以用来搭建版本被推荐可以用来搭建 FusionInsight V1R2C60 FusionInsight V1R2C60 FusionInsight V1R2C60 集群？（多集群？（多 选）A 、SUSE 11 SP1/SP2/SP3 for AMD64 & Intel64B 、CentOS-6.6C 、RedHat-6.4-x86_64D 、RedHat-6.5-x86_64E 、RedHat-6.7-x86_64F 、Ubuntu6.31515、以下选项中，对华为、以下选项中，对华为、以下选项中，对华为 FusionInsight HD FusionInsight HD FusionInsight HD 系统中备用系统中备用系统中备用 NameNode NameNode NameNode 的作用描述的作用描述 准确的有？（多选）A 、主、主 NameNode NameNode NameNode 的热备的热备B 、备、备 NameNode NameNode NameNode 对内存没有要求对内存没有要求对内存没有要求C 、帮助主、帮助主 NameNode NameNode NameNode 合并编辑日志，减少主合并编辑日志，减少主合并编辑日志，减少主 NameNode NameNode NameNode 启动时间启动时间D 、备、备 NameNode NameNode NameNode 应与主应与主应与主 NameNode NameNode NameNode 部署到一个节点部署到一个节点1616、以下哪些应用场景产生的数据是以非结构化数据为主？（多选）、以下哪些应用场景产生的数据是以非结构化数据为主？（多选）A 、CRM CRM 客户关系管理业务客户关系管理业务B 、地震测绘分析业务C 、淘宝在线支付业务D 、金融票据影像业务1717、、FusionInsight HD FusionInsight HD 支持哪些日志下载方式？（多选）支持哪些日志下载方式？（多选）A 、下载已安装的所有组件日志B 、下载单个组件某个模块的日志C 、下载指定主机的日志D 、下载指定时间段的日志1818、以下关于、以下关于、以下关于 Hadoop Hadoop Hadoop 分布式文件系统分布式文件系统分布式文件系统 HDFS HDFS HDFS 联邦描述正确的有？（多选）联邦描述正确的有？（多选）A 、一个、一个 Namespace Namespace Namespace 使用一个使用一个使用一个 block pool block pool block pool 管理数据块管理数据块B 、一个、一个 Namespace Namespace Namespace 可使用多个可使用多个可使用多个 block pool block pool block pool 管理数据块管理数据块C 、每个、每个 block pool block pool block pool 的磁盘空间是物理共享的，逻辑空间是隔离的的磁盘空间是物理共享的，逻辑空间是隔离的D 、支持、支持 NameNode/Namespace NameNode/Namespace NameNode/Namespace 水平扩展水平扩展1919、基于、基于、基于 Hadoop Hadoop Hadoop 开源大数据平台主要提供了针对数据分布式计算和存储能力，开源大数据平台主要提供了针对数据分布式计算和存储能力， 如下属于分布式存储组件的有？（多选）A 、MRB 、SparkD 、Hbase2020、、FusionInsight HD Loader FusionInsight HD Loader 可以将可以将可以将 HDFS HDFS HDFS 数据导出到以下哪些目标端？（多数据导出到以下哪些目标端？（多 选）A 、SFTP SFTP 服务器服务器B 、FTP FTP 服务器服务器C 、Oracle Oracle 数据库数据库D 、DB2 DB2 数据库数据库2121、关于大数据的主要特征理解和描述正确的有？（多选）、关于大数据的主要特征理解和描述正确的有？（多选）A 、来源多，格式多B 、增长速度快，处理速度快C 、存储量大，计算量大D 、数据的价值密度较低2222、、FusionInsight Hadoop FusionInsight Hadoop 集群中，在某个节点上通过集群中，在某个节点上通过集群中，在某个节点上通过 df-hT df-hT df-hT 查询，看到的分查询，看到的分 区包含以下几个：/var/log Raid 1/srv/BigData Raid 1/srv/BigData/hadoop/data5 Non-Raid/Raid0/srv/BigData/solr/solrserver3 Non-Raid/Raid0/srv/BigData/dbdata_om Raid 1这些分区所对应磁盘最佳这些分区所对应磁盘最佳 Raid Raid Raid 级别的规划组合是？级别的规划组合是？A 、Raid0Raid0、、Raid1Raid1、、Raid0Raid0、、Non-Raid Non-Raid、、Raid-1B 、Raid1Raid1、、Raid1Raid1、、Non-Raid Non-Raid、、Non-Raid Non-Raid、、Raid1C 、Raid0Raid0、、Raid0Raid0、、Raid0Raid0、、Raid0D 、Non-Raid Non-Raid、、Non-Raid Non-Raid、、Non-Raid Non-Raid、、Non-Raid Non-Raid、、Raid12323、、Hadoop Hadoop 平台中，要查看平台中，要查看平台中，要查看 YARN YARN YARN 服务中一个服务中一个服务中一个 application application application 的信息，通常需要的信息，通常需要 使用什么命令？A 、containerB 、applicationattemptC 、jarD 、application2424、、FusionInsight HD FusionInsight HD 安装前准备，包括哪些步骤？（多选）安装前准备，包括哪些步骤？（多选）A 、完成硬件安装B 、完成节点主机操作系统安装C 、准备工具和软件。
11_Hadoop基础技术-KerberosLDAP
密码太多的烦恼
聊天工具 游戏
看漫画
邮箱 微博
听音乐 追剧追番
各种登录。。。 账号密码记不住呀！！！
统一身份认证
统一身份认证就类似于游乐园的通行规则一样，游客可以 通过一个通行证（秘钥）来畅玩授权过的游乐项目。
在开源大数据平台中，用户可能需要同时使用很多开源组 件，因此会涉及到每个组件的身份认证和访问权限等问题。 利用统一的认证服务能够更好的管理用户的身份认证及会 话管理等。
单点登录的特点如下：
为用户提供便捷服务 提高运维和管理效率 简化应用系统的开发
实现单点登录的主流技术
对于单点登录的实现，主要有如下六种技术：
cookies技术
Broker-based技术
Agent-based技术
Agent and Broker-based技术
Gateway-based技术
Ldap 服务器
身份认证功能设计
LdapServer通过使用Group(组)和Role(角色)的身份认证方式来管理用户，从而更好地管理 不同组织下的用户的属性和权限。
LdapServer的Group(组)是对用户进行统一的组管理，如果用户添加到该组中，该组的 member属性中就会添加成员的dn记录。
LdapServer作为目录服务系统是由目录数据库和一套访问协议组成的系统：
LdapServer基于OpenLDAP开源技术实现。 LdapServer以Berkeley DB作为默认的后端数据库。 LdapServer是基于LDAP标准协议的一种具体开源实现。
LdapServer组织模型
例：左下方节点dn为：
cn=stu_George,uid=001, ou=Primary school, dc=CN,dc=edu
大数据集群部署方案
八、风险与应对措施
1.技术风险：关注技术动态，及时更新和升级相关软件。
2.数据安全风险：加强数据安全防护措施，定期进行合规性检查。
3.人才短缺：加强团队培训，提高技能水平。
4.成本控制：合理规划项目预算，控制成本。
九、总结
本方案为企业提供了一套完整、科学的大数据集群部署方案，旨在实现高效、稳定的数据处理和分析。通过严谨的技术选型和部署架构设计，确保数据安全、合规性。同时，注重运维保障和人才培养，提高大数据应用能力。在项目实施过程中，积极应对各类风险，确保项目顺利推进，为企业创造持续的业务价值。
二、项目目标
1.搭建一套完整的大数据集群环境，满足业务部门对数据处理、分析、挖掘的需求。
2.确保集群系统的高可用性、高性能、易扩展性，降低运维成本。
3.遵循国家相关法律法规，确保数据安全与合规性。
三、技术选型
1.分布式存储：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行数据存储，确保数据的高可靠性和高可用性。
- Kafka集群：用于收集和传输实时数据，支持实时数据处理。
五、数据安全与合规性
1.数据加密：对存储在HDFS上的数据进行加密，防止数据泄露。
2.访问控制：采用Kerberos进行身份认证，结合HDFS权限管理，实现数据访问控制。
3.数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，确保数据合规使用。
4.审计日志：开启Hadoop审计日志，记录用户操作行为，便于审计和监控。
- ZooKeeper集群：负责集群的分布式协调服务，确保集群的高可用性。
- Kafka集群：用于收集和传输实时数据，为实时数据处理提供支持。
五、数据安全与合规性
1.数据加密：对存储在HDFS上的数据进行加密处理，防止数据泄露。
大数据分析平台建设项目可行性分析报告
大数据分析平台建设项目可行性分析报告一、项目背景随着企业业务的不断拓展和数据量的急剧增长，传统的数据处理和分析方式已经难以满足企业的需求。
大数据分析平台作为一种高效的数据处理和分析工具，能够帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息，为企业的决策提供有力支持。
因此，建设大数据分析平台成为了企业提升竞争力的重要手段。
二、项目目标本项目的目标是构建一个功能强大、稳定可靠、易于使用的大数据分析平台，能够实现以下功能：1、数据集成：能够从多个数据源（如数据库、文件系统、网络服务等）中采集数据，并进行清洗、转换和加载，确保数据的准确性和完整性。
2、数据存储：采用合适的数据存储技术（如分布式文件系统、分布式数据库等），能够存储海量的数据，并支持快速的查询和检索。
3、数据分析：提供丰富的数据分析工具和算法（如数据挖掘、机器学习、统计分析等），能够对数据进行深入分析，挖掘出潜在的规律和趋势。
4、数据可视化：通过直观的图表和报表展示数据分析结果，帮助用户快速理解和掌握数据的含义。
5、数据安全：确保数据的安全性和隐私性，采取严格的访问控制和数据加密措施，防止数据泄露和滥用。
三、项目需求分析1、业务需求企业需要对销售数据、客户数据、市场数据等进行分析，以制定更有效的营销策略。
生产部门需要对生产过程中的数据进行监控和分析，以提高生产效率和产品质量。
财务部门需要对财务数据进行分析，以优化财务管理和降低风险。
2、功能需求数据采集功能：支持多种数据源的接入，并能够自动定时采集数据。
数据清洗功能：能够对采集到的数据进行去重、纠错、标准化等处理。
数据分析功能：提供多种数据分析算法和模型，支持自定义分析。
数据可视化功能：支持多种图表类型（如柱状图、折线图、饼图等），能够灵活定制报表。
数据安全功能：提供用户认证、授权和数据加密等安全机制。
3、性能需求数据处理能力：能够在短时间内处理海量的数据，确保数据的及时性。
响应时间：用户查询和分析数据的响应时间应在可接受的范围内。
CDP 使用指南说明书
CDP使用指南2021年05月12日目录1.文档说明 (8)2.CDP平台介绍 (8)2.1.CDP平台简介 (9)2.2.C LOUDERA M ANAGER概览 (10)2.3.C LOUDERA R UNTIME (11)2.4.工具 (11)2.5.设置对基于阿里云部署的CDP的访问权限 (12)2.5.1.配置SOCKS代理 (12)2.5.2.启动SOCKS代理 (12)2.5.3.配置Google Chrome浏览器以使用代理 (13)2.5.4.网络安全组 (14)3.CLOUDERA MANAGER (15)3.1.术语 (15)3.1.1.部署 (16)3.1.2.动态资源池 (16)3.1.3.集群 (16)3.1.4.主机 (16)3.1.5.机架 (16)3.1.6.服务 (16)3.1.7.服务实例 (17)3.1.8.角色 (17)3.1.9.角色实例 (17)3.1.10.角色组 (17)3.1.11.主机模板 (17)3.1.12.网关（Gateway） (17)3.1.13.Parcel (18)3.1.14.静态服务池 (18)3.2.C LOUDERA M ANAGER架构 (18)3.2.1.心跳 (19)3.3.状态管理 (19)3.4.C LOUDERA M ANAGER 管理控制台 (20)3.4.1.Cloudera Manager管理控制台主页 (24)3.4.2.自动登出 (28)3.5.进程管理 (30)3.6.主机管理 (30)3.7.C LOUDERA M ANAGER A GENT (31)3.7.1.cm_processes (31)3.8.资源管理 (32)3.9.用户管理 (33)3.10.安全管理 (33)3.11.使用C LOUDERA M ANAGER监控集群 (33)3.12.C LOUDERA M ANAGEMENT S ERVICE (35)3.12.1.健康测试 (35)3.12.2.指标收集和显示 (36)3.12.3.事件、警报和触发器 (36)3.13.集群配置概述 (37)3.14.服务器和客户端配置 (38)3.15.C LOUDERA M ANAGER API (39)3.16.虚拟专用集群和C LOUDERA SDX (39)3.16.1.分离计算和数据资源的优势 (40)3.16.2.架构 (40)3.16.3.权衡性能 (42)3.16.4.虚拟专用集群的兼容性注意事项 (42)3.16.5.虚拟专用集群的网络注意事项 (47)4.CDP核心组件 (53)4.1.C LOUDERA R UNTIME组件版本 (53)4.2.分布式文件系统HDFS (57)4.3.实时数据库HB ASE (58)4.4.列式存储引擎K UDU (60)4.5.统一资源管理和调度框架 (61)4.6.分布式计算框架–T EZ (66)4.7.数据仓库组件–H IVE (68)4.8.SQL分析引擎I MPALA (69)4.9.HB ASE SQL查询引擎P HOENIX (71)4.10.C LOUDERA整合全文检索引擎 (73)4.11.分布式内存计算框架–S PARK (76)4.12.数据库接入工具S QOOP (78)4.13.C LOUDERA一站式安全管理 (83)4.14.分布式消息队列K AFKA (93)4.15.A PACHE A TLAS (95)5.CLOUDERA安全概述 (98)5.1.概述 (98)5.1.1.安全要求 (99)5.1.2.安全等级 (99)5.1.3.Hadoop安全架构 (100)5.2.认证概述 (101)5.2.1.Kerberos概述 (102)5.2.2.Kerberos部署模型 (103)5.2.3.使用TLS/SSL进行安全的Keytab分发 (109)5.2.4.使用向导或手动过程来配置Kerberos身份验证 (110)5.2.5.集群组件使用的身份验证机制 (110)5.3.加密概述 (111)5.3.1.保护静态数据 (111)5.3.2.保护传输中的数据 (114)5.3.3.Hadoop项目中的数据保护 (115)5.3.4.加密机制概述 (117)5.4.授权概述 (117)5.4.1.Hadoop中的授权机制 (118)5.4.2.与身份验证机制的身份验证机制集成 (119)5.4.3.Hadoop项目中的授权 (120)5.5.治理概述 (121)5.5.1.什么是Apache Atlas？ (121)5.5.2.Apache Atlas使用元数据创建血统关系 (121)5.5.3.添加到实体元数据使搜索更加容易 (121)5.5.4.Apache Atlas体系结构 (122)6.CLOUDERA最佳实践 (123)6.1.I MPALA分区 (123)6.1.1.文件计数和文件大小 (123)6.1.2.分区注意事项 (124)6.1.3.指南总结 (126)6.2.I MPALA性能 (126)6.2.1.Kudu RPC (126)6.2.2.设立专门的协调员 (127)6.2.3.按需元数据和元数据管理 (130)6.3.加速S PARK ML应用 (153)6.3.1.Spark ML的原生数学库 (153)6.3.2.启用libgfortran库 (154)6.3.3.启用英特尔MKL库 (156)6.3.4.性能比较 (157)7.故障排查 (159)7.1.安全故障排查 (159)7.1.1.错误信息和各种故障 (159)7.1.2.身份验证和Kerberos问题 (167)7.1.3.HDFS加密问题 (179)7.1.4.Key Trustee KMS加密问题 (181)7.1.5.对Cloudera Manager中的TLS/SSL问题进行故障排除 (182)7.2.YARN、MR V1和L INUX OS安全性 (185)7.2.1.MRv1和YARN：jsvc程序 (185)7.2.2.仅限MRv1：Linux TaskController (186)7.2.3.仅限YARN：Linux容器执行器 (186)7.3.对I MPALA进行故障排除 (187)7.3.1.使用Breakpad Minidumps进行崩溃报告 (188)7.4.对A PACHE Y ARN进行故障排查 (190)7.4.1.在YARN上对Docker进行故障排除 (190)7.4.2.对Linux Container Executor进行故障排除 (200)7.5.对HB ASE进行故障排除 (202)7.5.1.使用HBCK2工具修复HBase集群 (203)7.5.2.Thrift Server在收到无效数据后崩溃 (203)7.5.3.HBase正在使用比预期更多的磁盘空间 (204)7.5.4.对RegionServer分组进行故障排除 (205)7.6.对APACHE KUDU进行故障排除 (206)7.6.1.启动或重启主服务器或者Tablet服务器时出现问题 (206)7.6.2.磁盘空间使用问题 (207)7.6.3.性能问题 (208)7.6.4.可用性问题 (214)7.6.5.象征堆栈跟踪 (216)7.6.6.在多主服务器部署中从死掉的Kudu主服务器中恢复 (218)7.7.对C LOUDERA S EARCH进行故障排除 (218)7.7.1.故障排除 (218)7.7.2.动态Solr分析 (219)7.7.3.其他故障排除信息 (220)7.7.4.找出Cloudera Search部署中的问题 (220)7.7.5.Cloudera Search配置和日志文件 (223)7.8.对H UE进行故障排查 (226)7.8.1.Hue负载平衡器无法在各个Hue服务器之间平均分配用户 (226)7.8.2.无法使用SAML对Hue中的用户进行身份验证 (227)7.8.3.清理旧数据以提高性能 (227)7.8.4.无法使用提供的凭据连接到数据库 (229)7.8.5.在Hue UI上激活Hive查询编辑器 (230)7.8.6.查询执行在Hue中完成，但显示为在Cloudera Manager Impala查询页面上执行 (231)7.8.7.查找Hue超级用户列表 (232)7.8.8.通过Knox访问Hue时，用户名或密码不正确 (233)7.8.9.从Knox访问Hue UI时出现HTTP 403错误 (234)7.8.10.无法从Knox Gateway UI访问Hue (236)7.8.11.引荐检查失败，因为域与任何受信任的来源都不匹配 (239)7.8.12.无法查看Snappy压缩文件 (239)7.8.13.启用SAML时出现“未知属性名称”异常 (241)7.8.14.Impala查询因无效的查询句柄错误而失败 (242)7.8.15.PostgreSQL支持的服务失败或挂起 (243)7.8.16.验证Hue中的LDAP用户时出错 (244)7.8.17.从负载均衡器访问Hue时出现502代理错误 (245)7.8.18.提交Hive查询后，无效的方法名称：“ GetLog”错误 (246)7.8.19.在Hue中提交查询时出现“授权异常”错误 (246)7.8.20.无法更改Hue中的压缩表 (248)7.8.21.从Hue访问“搜索”应用程序（Solr）时出现连接失败错误 (249)7.8.22.从顺化下载查询结果需要时间 (250)7.8.23.启用TLS后，Hue Load Balancer无法启动 (250)7.8.24.无法终止以Kerberized集群运行的Hue作业浏览器中的Hive查询 (251)7.8.25.无法在受Knox保护的集群上的Hue中查看或创建Oozie工作流 (252)7.8.26.1040，“连接太多”异常 (253)8.参考资料 (254)1.文档说明本文档主要是基于阿里云部署的CDP的操作使用和介绍，关于CDP平台的操作和使用信息来源Cloudera官网，大家可以访问https:///cdp-private-cloud-bas e/latest/index.html来获取对应的信息。
政务大数据平台方案
政务大数据平台方案1. 概述政务大数据平台是指基于大数据技术和云计算架构，为政府提供数据采集、存储、管理、分析和应用的一种综合性平台。
通过政务大数据平台，政府部门可以实现对海量数据的快速处理和分析，从而更好地了解社会状况、优化政府公共服务、推动决策科学化。
本文档将介绍政务大数据平台的设计和实施方案，为政府部门提供指导和参考。
2. 功能需求2.1 数据采集与存储政务大数据平台需要具备强大的数据采集能力，能够从各个政府部门和相关机构的数据源中获取数据。
数据采集过程中需要考虑数据的准确性、完整性和安全性。
采集到的数据需要按照一定的标准进行格式化和清洗，并存储到适当的数据仓库中。
2.2 数据管理与安全政务大数据平台需要提供数据管理能力，包括数据的组织、分类、索引和检索。
平台还需要设置严格的数据访问权限控制机制，确保数据只能被授权的人员访问和使用。
此外，政务大数据平台还需要具备数据备份和灾备能力，以确保数据的安全性和可靠性。
2.3 数据分析与挖掘政务大数据平台需要具备强大的数据分析和挖掘能力，可以对存储在平台上的海量数据进行快速的分析和挖掘。
平台需要提供各种数据分析工具和算法库，支持数据挖掘、可视化分析、模型建立等功能。
同时，平台还需要支持用户自定义的数据分析任务。
2.4 数据应用与决策支持政务大数据平台需要提供数据应用和决策支持能力，将分析得到的数据结果转化为实际的决策支持建议。
平台需要支持生成各种报表和可视化图表，并提供多种决策支持工具和模块，为政府部门提供科学决策的基础。
3. 技术架构3.1 数据采集与存储政务大数据平台的数据采集和存储部分可以采用分布式存储技术，如Hadoop和Spark等。
数据采集模块可以使用Flume等工具进行数据的实时采集和传输。
数据存储模块可以使用HDFS等分布式文件系统进行数据的容错存储。
3.2 数据管理与安全政务大数据平台的数据管理和安全部分可以采用分布式数据库和权限控制技术。
大数据题库
大数据题库共50题，每题2分，总分100分。
考试时间25分钟。
第一部分：简单题1. spark是用以下哪种编程语言实现的 [单选题] *A、cB、c++C、javaD、Scala(正确答案)2. FusionInsight Manger 对服务的管理操作，下面说法错误的是？ [单选题] *A、可以对服务进行启停重启操作B、可以添加和卸载服务C、可设置不常用的服务隐藏和显示(正确答案)D、观察期不能做扩容3. FusionInsight hd集群升级，以下描述正确的有 *A、升级过程中不可以手工操作主备 OMS倒换(正确答案)B、集群内所有主机的root账户密码要保持一致(正确答案)C、保持网络畅通。
避免因网络问题导致升级异常(正确答案)D、观察期不能做扩容(正确答案)4. FusionInsight HD的Loader 在创建作业时。
连接器（connector）有什么用？ [单选题] *A、、确定有哪些转换步骤B、提供有话参数。
提高数据导入导出性能C、配置作业如何与外部数据源进行连接(正确答案)D、配置作业如何与内部数据源进行连接5. 下列哪个HDFS命令可用于检测数据块的完整性？ [单选题] *A、hdfs fack/(正确答案)B、hdfs fack/-deleteC、hdfs dfsadmin-reportD、hdfs balancer-threshold16. YARN中设置队伍QueueA的最大使用资源量。
需要配置哪个参数 [单选题] *A、yarn.scheduler.capacity.root .QueueA-user-limit-factor B、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.minimum-user-limit-percentC、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.stateD、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.maximum-capacity(正确答案)7. Flume的数据流可以根据headers的信息发送到不同的channel中 [单选题] *A、正确(正确答案)B、错误8. FusionInsight HD与外部管理平台对接时，支持哪些接口？ *A、SNMP(正确答案)B、vpnC、BGPD、Syslog(正确答案)9. Hbase的数据文件HFile中一个Keyvalue格式包括哪些信息？ *A、key(正确答案)B、value(正确答案)C、Timestamp(正确答案)D、Key Type(正确答案)10. FusionInsight HD集群规划设计时，集群有150个节点，并且采用双平面组网部署，对于该集群网络宽带要求的描述，下列描述正确的有？ *A、业务平面所有节点都使用10GE网络(正确答案)B、管理平面控制节点都使用10GE网络C、管理平面数据节点都使用1GE网络(正确答案)D、业务平面控制节点都使用1GE网络E、管理平面管理节点都使用10GE网络(正确答案)11. FusionInsiht系统中Hive支持的储存格式包括？ *A、HFileB、TextFile(正确答案)C、sequenceFile(正确答案)D、RCFile(正确答案)12. Spark任务的每个Stage可划分为job，划分的标记是shu [单选题] *A、对B、错(正确答案)13. FusionInsight Manger对服务的配置功能说法不正确的是？ [单选题] *A、服务级别的配置可对所有实例生效B、实例级别的配置只针对本实例生效C、实例级别的配置对其他实例也生效(正确答案)D、配置保存后需要重启服务才能生效14. FusionInsight hd部署solr时如果选择索引存放在本地磁盘建议给每个solrsever 实例的数据目录单独挂载磁盘，并且磁盘配置为RAID0或RAID5 [单选题] *A、对(正确答案)B、错15. 关于 FusionInsight HD安装流程正确的是？ [单选题] *A、安装manager-执行preinstall-LLD工具进行配置-安装集群-安装manger-B、LLD工具进行配置-执行preinstall-安装manger-安装集群-安装后检查-安装后配置(正确答案)C、安装manager-LLD工具进行配置-执行preinstall-安装集群-安装后检查-安装后配置D、LLD工具进行配置-执行preinstall-安装集群-安装manger-安装后检查-安装后配置16. 关于kerberos的部署，描述正确的是？ [单选题] *A、kerberos仅有一个角色B、kerberos服务在同一个节点上有两个实例(正确答案)C、kerberos服务采用主备模式部署D、kerberos服务必须和LDAP服务部署在同一个节点上17. 某银行规划的 FusionInsight HD集群中有90个节点。
大数据分析平台的设计与实现方案
大数据分析平台的设计与实现方案一、引言大数据分析平台是一个基于大数据技术的系统，它能够收集、存储、处理和分析大量的数据，提供深入洞察和决策支持。
随着数据的快速增长和多样化，构建一个高效、可扩展的大数据分析平台成为了企业获得竞争优势的关键。
本文将分享一个设计和实现大数据分析平台的方案。
二、需求分析1. 数据收集与存储：平台需要能够从多个数据源收集数据，并进行存储。
数据源包括数据库、日志、传感器等。
2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、筛选、聚合等预处理操作，以提高后续分析的准确性和效率。
3. 数据分析与挖掘：平台需要提供可靠的算法和工具，以支持各种分析任务，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
4. 数据可视化：平台需要能够将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，便于用户理解和决策。
5. 平台管理和安全性：平台应该具备可扩展性和高可用性，并提供安全的数据访问和权限控制机制。
三、系统架构设计基于以上需求，我们设计了一个大数据分析平台的架构，该架构包含以下组件：1. 数据收集与存储：使用分布式文件系统，如Hadoop HDFS，来存储海量的原始数据。
同时，我们可以使用Apache Kafka等消息队列系统进行数据的实时收集和流式处理。
2. 数据预处理：我们使用Apache Spark进行数据的清洗、筛选、聚合等预处理操作。
Spark具有高效的内存计算和分布式计算能力，能够快速处理大规模数据。
3. 数据分析与挖掘：我们使用Python编程语言和常用的数据科学库，如Pandas、NumPy和Scikit-learn等，进行数据分析和挖掘。
另外，我们还可以使用Apache Hadoop和Apache Hive等工具进行更复杂的分析任务。
4. 数据可视化：我们使用常见的数据可视化工具，如Tableau、Power BI和Matplotlib等，将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示。
同时，我们还可以使用Web前端技术，如HTML、CSS和JavaScript，开发交互式的数据可视化界面。
Spark大数据平台搭建与部署实践指南
Spark大数据平台搭建与部署实践指南Spark大数据平台是一个快速、通用且易于使用的集群计算系统，它可以用于大规模数据处理和分析。
本文将介绍如何搭建与部署Spark大数据平台，并提供一些实践指南。
一、环境准备在开始之前，确保以下环境准备工作已经完成：1. Spark的安装包2. Hadoop集群（如果要在分布式模式下运行）3. Java开发环境二、搭建Spark大数据平台1. 解压Spark安装包将Spark安装包解压到你选择的目录下，例如/opt/spark。
2. 配置环境变量打开终端，编辑/etc/profile文件，并添加以下内容：export SPARK_HOME=/opt/sparkexport PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin保存并退出，然后运行以下命令使配置生效：source /etc/profile3. 配置Spark集群如果你要在分布式模式下运行Spark，请确保你已经设置好了Hadoop集群，并将其配置文件复制到Spark的配置目录中。
编辑$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh文件，并添加以下内容：export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/your/hadoop/conf保存并退出。
4. 启动Spark集群进入Spark安装目录，运行以下命令启动Spark集群：./sbin/start-all.sh这将启动Spark的Master和Worker进程。
5. 验证Spark集群打开浏览器，访问Spark的Web界面。
默认情况下，它可以通过http://localhost:8080访问。
你应该能够看到Spark集群的状态以及运行的应用程序。
三、实践指南1. 提高性能为了提高Spark集群的性能，你可以尝试以下方法：- 增加集群的计算资源，例如增加Worker节点或增加节点的内存和CPU核心。
python hive kerberos认证参数
python hive kerberos认证参数在数据分析和大数据处理领域，Python和Hive是两款非常流行的工具。
为了保证数据的安全性，在进行数据分析和处理时，Kerberos认证协议被广泛使用。
在本文中，我们将讨论如何在Python和Hive中设置Kerberos认证参数。
1. 安装Kerberos和相应的库在运行Python和Hive之前，我们需要先安装Kerberos和相关的库。
根据不同的操作系统，我们可以使用包管理器或从源代码编译来安装它们。
在安装之后，我们需要配置Kerberos的配置文件，并在Python 和Hive中正确地设置库的路径。
2. 设置Kerberos票据缓存在进行Kerberos认证时，我们使用Kerberos票据来验证用户的身份。
在Python和Hive中，我们需要设置一个票据缓存路径或使用内存模式来缓存票据。
对于Python，我们可以使用Kerberos库来设置票据缓存。
我们可以使用以下代码来设置票据缓存路径：```pythonfrom kerberos import GSSErrorimport kerberosimport ostry:kerberos.setup_ccache()except GSSError as e:os.environ['KRB5CCNAME'] = '/tmp/krb5cc_1000'```对于Hive，我们需要在集群中配置Hive服务器和客户端的krb5.conf文件。
我们还需要设置Hive客户端的缓存路径，在$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml中添加以下代码：```xml<property><name>hive.server2.authentication.kerberos.principal</name> <value>hive/*******************.COM</value><description>Principal for the HiveServer2 Kerberos principal. </description></property><property><name>hive.server2.authentication.kerberos.keytab</name> <value>/etc/krb5.keytab</value><description>Path to the keytab file for the HiveServer2 Kerberos principal. </description></property><property><name>hive.metastore.sasl.enabled</name><value>true</value></property><property><name>hive.server2.authentication.kerberos.ticket.renewal.int erval</name><value>3600000</value><description>Interval after which the TGT renewal check should be done. </description></property>```3. 连接Hive服务器在Python中连接Hive服务器时，我们需要使用thrift库和kerberos 库。
krb5安装与配置
krb5安装与配置kerberos的安装配置1.下载软件krb5-1.6.3.tar.gz2.编译软件将krb5-1.6.3.tar.gz 使⽤ftp传输到linux机器。
使⽤root⽤户；解压缩，执⾏configure和make$ tar zxvf krb5-1.6.3.tar.gz$cd krb5-1.6.3$./configure$make$make install缺省的将kerberos安装在/usr/local⽬录下；主要包括/usr/local/sbin、/usr/local/bin、/usr/local/man、/usr/local/lib等⽬录。
3.系统路径和IP地址及域名设置3.1.⽤户路径设置系统中原有kerberos程序，安装在/usr/kerberos下。
在⽤户krb下设置路径修改编辑⽂件.bash_profilePATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:$PATHexport PATH保证系统执⾏命令，⾸先执⾏/usr/local/sbin⽬录的kerberos相关命令；3.2.IP地址和域名设置系统缺省域名为/doc/23300a4d2e3f5727a5e96202.html ；在/etc/hosts⽂件中，设置相关名称；192.168.1.201 /doc/23300a4d2e3f5727a5e96202.html kerberos192.168.1.201 /doc/23300a4d2e3f5727a5e96202.html kdc保证/doc/23300a4d2e3f5727a5e96202.html 和/doc/23300a4d2e3f5727a5e96202.html 都能够被ping通；ping /doc/23300a4d2e3f5727a5e96202.htmlping /doc/23300a4d2e3f5727a5e96202.html4.kdc配置4.1./etc/krb5.conf⽂件的设置和含义Kerberos区域是⼀个管理域，它有它⾃⼰的Kerberos数据库，每个Kerberos区域都有它⾃⼰的⼀套Kerberos服务员，你的区域名可以是任何内容，但是它应该映射到你在DNS中的区域，如果新Kerberos区域是为你的整个DNS域/doc/23300a4d2e3f5727a5e96202.html 准备的，你应该将你的Kerberos区域取⼀个相同的名字（所有字母⼤写，这是Kerberos的惯例）：/doc/23300a4d2e3f5727a5e96202.html ，或者，如果你正在/doc/23300a4d2e3f5727a5e96202.html 下创建⼀个新的⼯程部区域，你应该选项/doc/23300a4d2e3f5727a5e96202.html 作为区域名。
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大数据平台－ｋerｂｅrｏs安装部署文档————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:ﻩ1.环境准备1.1.操作系统本次安装部署要求在操作系统为ＣeｎtOS release 6.5（Fiｎal）的版本下进行部署，所以在安装部署ｋerｂeroｓ之前请先确保操作系统为以上版本,并且集群中各机器已做时钟同步。
本次安装部署以csdm-hadｏoｐ-０4作为主kｄc服务器,以ｃsdm-hadoop-0５作为从kdc服务器，以csｄm-hadoｏp-０3作为客户端。
一般不建议在服务器上再安装其他应用程序，比如hａdoop。
但为了节省资源本次安装在这三台机器均已安装hadoop相关软件。
1.2.创建操作用户创建操作系统hdfs、yarn、mａpred用户，并使其归属于ｈadoｏp用户组: adduｓeｒｈdfs -gＨａdoopadｄｕseｒyarn －g Hａdoｏpadduｓer mａpｒeｄ-ｇＨaｄoop1.3.配置hosts文件为各台机器修改/etｃ/ｈoｓts文件，将真实iｐ与主机名对应配置，服务端与客户端均需配置，形如：(不能存在12７.0．０.1的配置，否则ｈadｏop进行ｋｅrbｅros验证时将会出错)1.4.关闭防火墙执行以下命令关闭防火墙：sｅrｖice ipｔaｂlｅs stop出现以下界面表示关闭成功1.5.注册服务与端口的对应在/etc/seｒviｃe文件最后增加以下信息,以便后续使用：ﻩkｒb5_ｐｒoｐ75４/tｃp # Kerbeｒoｓ slave prｏｐagaｔion2.安装配置Kerｂeros2.1.安装rｐm包➢以rｏot用户登录并创建目录存放安装包：mkｄir /ｖar/keｒberos➢上传安装包文件到创建的目录，包括kｒb５－ｌibs-1.10．３-10.ｅl６_4．6．ｘ86_６4.rpｍ、krb５－servｅｒ-1.10.3－10.el6＿4．6.x86＿6４.rpｍ(客户端可不安装)、ｋrb5-wｏｒkstatｉｏn-1.1０．3-１0．el６_4.６.ｘ８6_64.ｒpm➢执行安装命令:ｒpm -ivh krb5-libs-1.１0.3－10.el６＿4.６．x8６_64.rｐmrpm -ivh krｂ5－sｅｒｖer－1.10．３-10.el６_4.6.ｘ86_6４.rpm【客户端可不安装】ﻫrpm -ivh krb5-ｗorkｓtatiｏｎ-１.10.３－10.ｅl6＿4．6.x8６_64.rpｍ➢查看上述包是否已安装成功：rpm –qa krb５*若出现以下情况则代表安装成功。
ﻩﻩ2.2.配置主KＤC服务器2.2.1.设置全局环境变量需要以root身份登录系统在/etｃ/profile末尾增加配置文件的全局环境变量:eｘpｏrｔKRＢ５_CＯＮＦIG=／etc／krb５.ｃonfｅxpoｒt KＲB5_KDＣ＿PRO保存后并执行source /ｅｔc／profile 使之生效。
2.2.2.配置kｒｂ5.conｆ执行vi编辑／etc/krb5．coｎf，内容如下:［libdefaultｓ]defａuｌt_reａｌm =EＲＩCSSＯN.CＯMdns_lookup_realｍ＝faｌｓedｎs_loｏkｕｐ_ｋｄc ＝falseｔｉckｅt_liｆetｉme = ２4hrｅnｅｗ＿liｆetiｍe ＝7dfoｒwardable=true［reａlms]ERICSSON．COM = {kｄc = ｃsdm-hadoop-０4kdc =csdm－hadooｐ-0５admin_server =cｓdm-haｄoop-０4}［ｄoｍain_rｅalm]．erｉcsson.cｏm＝ERＩCＳerｉcｓｓｏn．coｍ=ERIＣSＳ2.2.3.配置kｄc．ｃoｎf执行vi编辑/var/kｅrberｏs/krb5kｄc／kdc．ｃoｎｆ,内容如下:[kdcdefaults]Kdｃ_ｐoｒts=75０,88［ｒealms］EＲICＳＳ ＝{ｋaｄｍiｎd_poｒt = 749mａｘ_life=10h 0ｍ0smax_reｎewable_life=７d 0h0m ０sdatabａse＿nａmｅ= /vａr／kerberｏｓ/krb5kdc/prｉncipaladｍｉn_keｙtab=/var/kerｂeros /krb5kdc／kadm5．ｋeytabａcl_ /ｋrb5ｋdｃ/ｋaｄm５.ａcｌkey＿sｔasｈ_ /kｒb5kｄc／.k5.EＲICSSＯ}［ｌｏggiｎｇ]deｆauｌt =kdｃ=adｍin_ｓeｒveｒ＝集群机器如果开启seｌｉｎux,请在机器上执行resｔｏreｃon -Ｒ-v /ｅtc/ｋrｂ５.conf2.2.4.生成数据库在主KDC服务器上执行以下命令创建数据库,在执行的过程中会提示输入密码和确认密码,两次输入相同的密码即可:kdｂ5_utiｌcreate -r ｅrｉcsson.cｏｍ–s等待片刻后在提示输入密码界面输入密码后会出现以下界面：2.2.5.创建管理用户运行管理入口命令:kadmiｎ.ｌocaｌ在提示符下执行以下命令addprinｃkaｄmiｎ／addprｉｎc kａｄmin/会提示输入密码，输入两次一样的密码后会提示成功创建。
ﻫ将主体添加至密钥文件中ktadd -k /vａr/ｋerｂeroｓ/krb5kdc／ｋadｍ5．ｋeyｔaｂkadmｉn/adminkｔadd -k/var/ｋｅrbｅｒos/krb5kdc/kadm5.keytａｂkadmin/changepｗ2.2.6.启动krｂ５kdc 和kａｄmind服务执行以下命令启动ｋrｂ5ｋdc和ｋadmiｎｄ服务：krb5ｋｄc sｔartkadmｉnd出现以下界面表示启动成功2.3.配置从KDC服务器2.3.1.为从ｋdc服务器创建创建授权票证每一个kｄｃ服务器都需要一个host票证，用于在迁移数据库数据市在各ｋdc服务器之间进行交互验证。
注意，创建hoｓt票据需要在主ｋdc服务器上执行而不是在从kdc服务器。
在csｄｍ-hadｏｏp-04上执行以下命令创建票证:kadmiｎaddpriｎc –ｒandｋey hｏst/cｓdm-hａdoop-ａddｐrinc –randkey hosｔ／cｓdm－hadｏop-kｔａdｄhost/ｃsdm-hadoop－2.3.2.设置从kdc服务器的配置文件将主kdｃ服务器中的配置文件（kdc.conf、krb5.conf、.k5.ERＩCSSOＮ.C ＯM、ｋadm5.ａｃｌ)复制到从kｄc服务器上相应的目录中;在从ｋdc服务器的/ｖar／Ｋerｂｅｒｏs／krb5kdc的目录下创建kpｒoｐd.acl文件并增加以下信息:hosｔ/ｃsdm-hadoop-hosｔ/ｃsdｍ-haｄoop-2.4.复制数据库数据到KDC从服务器➢在主服务器上创建数据库的dｕmp文件kdｂ5_utｉl dump /vａr／ｋｅrbｅrｏs／krｂ5kdｃ/slａve_daｔaｔrａｎｓ➢在从服务器上执行数据迁移kprｏｐ－f/ｖaｒ/Ｋerｂeros/ｋrb5kdc/ｓlave_datatrans csdm－hａdｏop－05定时将主KDC服务器上的数据库数据,更新到从ＫDＣ服务器上由于KDC不提供数据库数据的同步服务功能，因此需要使用脚本或者手工将主KDC服务器上的数据同步到从KDＣ服务器上,可以参考以下脚本，并配置到定时器中#!／bｉn／shﻩｋｄｃlisｔ＝＂kｅrbeｒoｓ2.exａｍｐｌ kerbｅros3.exampｌ"ﻩkｄb5＿util ｄuｍp /ｖａr/ｋerberos／krb５kdc/ｓlave_datａtｒansfor kdｃin $ｋdclisｔｄｏﻩﻩkｐrｏp -ｆ／vａr/kerberｏs／krｂ5kｄc/slaｖｅ_daｔatranｓ＄ｋｄc2.5.启动从服务器的krb5ｋdc程序在从服务器上启动命令执行启动：ﻩkrb５kdc2.6.配置自启动在/etc/ｉnitｔab中增加以下信息可使进程随系统自启动：/eｔｃ/init.d／ｋｒb5ｋdc staｒtＫadmind2.7.客户端配置下面以csｄm-hadｏｏｐ-0３这台机器作为客户端说明相关配置1、在cｓｄm-hadoop-03上安装客户端软件ｒpｍ－ivｈkｒb５-libｓ-１.10．3-10.ｅl6_4.6.ｘ86＿64.rpｍﻫrpｍ-ivhkrb5-workstaｔion-1.10.3-１０.eｌ6_4.6.x8６＿６4.ｒpm２、在主KDＣ服务器ｃsdm－hadoop-04上,把／etc/krb5.ｃｏｎf复制到csdm-ha ｄoop-0３本地对应目录3、在客户端cｓdｍ-hａdｏop－03上启动命令执行启动:krb5kdc此时即可在客户端cｓｄｍ-hadoｏｐ-03上连接KDC服务器4、生成可访问csｄm－ｈadｏｏｐ-03机器应用程序的验证在主KDＣ服务器cｓdm-hadoｏp-04，生成ｃsdm－ｈadoop-03的ｐｒincipalｓ和keytab，为客户端ｃsdm-hａｄｏｏp－03添加principaｌｓ（可以为ｈost或者所要进行验证的机器用户)ａddprinc –rａndｋey hoｓt／csｄｍ－hadoop-为客户端cｓdｍ-hａdｏop-03生成ｋｅyｔaｂKtａdd–ｋ/ｖar/kｅrbeｒｏs／krｂ5kdc／keytａb/hｏｓt.keｙtab host/ｃsdm－hadｏop-把cｓdm-hａdoop－０4上生成的kｅyｔab复制到csｄm-hadｏｏp-0３机器上3.测试服务器3.1.服务器端测试客户端连接ﻫ运行kinit aｄmin/aｄmin，显示提示输入密码则代表配置成功:3.2.远程客户机连接测试在客户机运行kｉnｉt aｄmin／ａdmin 连接服务端,显示提示输入密码则代表配置成功:4.Hａdooｐ集成kerbｅros配置４.1 ｋeｒberos配置Hadｏｏp官方网站建议的操作系统用户及权限如下,下面我们按照这三个用户的权限进行配置，要求使用下面三种用户分别具有各自启动相应进程的权限。
User:GｒouｐＤaｅmoｎshdfs:ｈadoop NamｅNode, Ｓecondary NamｅNｏdｅ, JournalNode, DatａNodｅyarn:ｈaｄoop ResoｕｒcｅＭanager, NodｅMａnaｇerｍapreｄ:hadoop MapReduce，JobHisｔory Seｒvｅｒ4.1.１为所有机器的用户生成principａl从主KDＣ服务器cｓdm-hadoop－04上,把/etc/ｋｒb5.conf复制到cｓdｍ-hadooｐ-03本地对应目录，在主KDC服务器上为hａdｏｏp集群中每台机器的用户创建pｒincipａl,下面以csdｍ－haｄoop-０3这台机器为例，运行管理入口命令：ｋadmin．lｏcal在提示符下执行以下命令:addｐriｎc －randkey hdfｓ／csdm－ｈadｏｏp－aｄdprｉnc-ｒandkey hosｔ/csdm－hadoop-adｄｐrinc －raｎdkey ｙａrn/csｄｍ－hadｏop-ａddpｒinc -raｎｄｋey ｈoｓｔ/csｄm-haｄｏop-addprｉｎc -ranｄkeｙｍapred/ｃｓdm-ｈadooｐ-aｄｄpriｎc -randkey host/csｄm－haｄooｐ-注：◆集群中的每台机器所用到的用户都需执行上面的命令生成princｉpａl◆每个用户必须执行aｄdpriｎｃ-randkey hｏst/XＸ@XＸ的命令，这个命令生成的是基于Kerbｅros 的应用程序(例如klist和kpｒoｐ)和服务（例如ｆtｐ和ｔelnet）使用的主体。