在大数据处理的时代，Apache Spark 作为一款强大的分布式计算框架，正逐渐成为企业数据处理的核心。然而，要让 Spark 的历史服务器（History Server）在集成了 Kerberos 认证的环境下顺畅运行，却常常会令运维团队感到棘手。本文将逐步探讨如何解决“Spark History Server Kerberos 认证”问题，详细介绍其背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故
协议的安全主要依赖于参加者对时间的松散同步和短周期的叫做Kerberos票据的认证声明。 下面是对这个协议的一个简化描述，将使用以下缩写：AS（Authentication Server）= 认证服务器TGT（Ticket Granting Ticket）= 票据授权票据，票据的票据TGS（Ticket Granting Server）= 票据授权服务器SS（Service Server）= 服
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2023-11-16 12:44:16
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kerboros认证过程如下：前提:client和server都在kdc上已注册.第一步 Authentication Service Exchange第二步 Ticket Granting Service Exchange第三步 Client/Server Exchange首先Client向kdc申请server服务,kdc查看server服务是受保护的服务,所以要验证client的身份,这就是
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2023-10-10 13:48:16
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# Spark History Server Kerberos 认证详解
随着大数据技术的迅猛发展，Apache Spark 作为一种强大的分布式数据处理框架，越来越受到企业的青睐。在安全性日益重要的今天，Kerberos 认证已经成为保护 Spark 应用程序和数据的一种必须手段。本文将深入探讨如何为 Spark History Server 配置 Kerberos 认证，并结合代码示例帮助读
# Spark History Kerberos 认证配置指南
Kerberos 认证是保障分布式计算环境安全的重要机制。对于 Spark 来说，启用 Kerberos 认证可以确保作业的安全性。在这篇文章中，我们将逐步指导你如何实现 Spark History Server 的 Kerberos 认证。以下是整个流程的概述：
## 流程步骤
| 步骤 | 说明
# 使用 Kerberos 认证的 Spark History API
## 1. 引言
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理引擎，提供高性能的集群计算。为了保证数据的安全性，许多企业选择使用 Kerberos 进行认证。这使得 Spark 集群能够安全地管理用户的访问权限。在 Spark 中，History Server 允许用户访问以前的作业信息。本文将深入探讨如何使用 K
为了探索Spark Streaming的完整执行流程，我们先看下Spark源码项目examples模块里面提供的Spark Streaming案例：org.apache.spark.examples.streaming.DirectKafkaWordCount/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or mo
Kerberos是诞生于上个世纪90年代的计算机认证协议，被广泛应用于各大操作系统和Hadoop生态系统中。了解Kerberos认证的流程将有助于解决Hadoop集群中的安全配置过程中的问题。为此，本文根据最近阅读的一些材料，详细介绍Kerberos认证流程。欢迎斧正！Kerberos解决什么问题？
简单地说，Kerberos提供了一种单点登录(SSO)的方法。考虑这样一个场景，在一个网络中有不
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2023-06-21 21:37:14
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101.1 演示环境介绍CM版本：5.14.3CDH版本：5.14.2CDK版本：2.2.0Apache Kafka版本：0.10.2SPARK版本：2.2.0Redhat版本：7.3已启用Kerberos,用root用户进行操作101.2 操作演示1.准备环境使用xst命令导出keytab文件，准备访问Kafka的Keytab文件[root@cdh01 ~]# kadmin.local
Aut
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2023-10-01 11:17:08
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在python中连接hive和impala有很多中方式，有pyhive,impyla,pyspark,ibis等等，本篇我们就逐一介绍如何使用这些包连接hive或impala，以及如何通过kerberos认证。Kerberos如果集群没开启kerberos认证则不需要这里的代码，或者在系统环境内通过kinit命令认证也不需要这部分的代码。krbcontext.context_shell# -*-
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2023-08-01 23:36:55
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Kerberos是一种网络认证协议，其设计目标是通过密钥系统为客户机、服务器应用程序提供强大的认证服务。该认证过程的实现不依赖于主机操作系统的认证，无需基于主机地址的信任，不要求网络上所有主机的物理安全，并假定网络上传送的数据包可以被任意地读取、修改和插入数据。在以上情况下， Kerberos 作为一种可信任的第三方认证服务，是通过传统的密码技术（如：共享密钥）执行认证服务的。认证过程具体如下：
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2023-10-01 18:26:52
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微软Windows Server 2003操作系统实现Kerberos 版本5的身份认证协议。Windows Server 2003同时也实现了公钥身份认证的扩展。Kerberos身份验证的客户端实现为一个SSP（security support provider），能够通过SSPI（Security Support Provider Interface）进行访问。最初的用户身份验证是跟
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2023-10-21 09:40:13
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# Spark 认证 Kerberos：一站式指南
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，它支持多种数据处理任务，如批处理、流处理、机器学习等。在处理敏感数据时，安全性变得至关重要。Kerberos 是一种网络认证协议，提供了一种安全的方式来验证用户和服务的身份。本文将介绍如何在 Spark 中集成 Kerberos 认证，确保数据处理的安全性。
## 环境准备
在开始之
原创
2024-07-26 10:01:41
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在构建大数据应用程序时，Apache Spark 已成为数据处理的宠儿。然而，当我们需要与 Kerberos 集成进行身份验证时，可能会面临一些挑战。特别是在需要高安全性的场景下，Kerberos 的认证机制尤为重要。本文将详细探讨如何解决 Spark 认证 Kerberos 的问题，包括技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论。
> **引用块**: “Kerberos 是一个计算机
# Kerberos认证与Apache Spark的结合
**引言**
在现代大数据处理领域，Apache Spark已成为一种流行的处理引擎，广泛用于大规模数据分析。然而，由于安全性和数据隐私的要求，数据处理过程中的身份验证变得尤为重要。Kerberos认证作为一种网络身份验证协议，能够提供强大的安全性，使得Spark在企业环境下得以安全运行。本文将介绍如何在Spark中使用Kerberos
1 概述开发调试spark程序时，因为要访问开启kerberos认证的hive/hbase/hdfs等组件，每次调试都需要打jar包，上传到服务器执行特别影响工作效率，所以调研了下如何在windows环境用idea直接跑spark任务的方法，本文旨在记录配置本地调试环境中遇到的问题及解决方案。2 环境Jdk 1.8.0
Spark 2.1.0
Scala 2.11.8
Hadoop 2.6.0-c
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2024-06-06 18:01:29
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一、数据安全与Kerberos认证原理数据安全的概念数据安全 = 认证 + 授权授权是指用户可以访问的资源，比如：授权用户张三不能访问ods层的表，可以访问dwd层和dws层的表。再比如java中基于角色的身份认证RBAC（Role-Based Access Control）基于角色的权限控制。通过角色关联用户，角色关联权限的方式间接赋予。比如大数据中使用的Sentry和Ranger的授权框架的权
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2023-10-19 15:14:50
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Kerberos简介之前非常担心的一件事就是如果有人拿到了hdfs超级管理员帐号，直接把数据rm -rf怎么办？有了Kerberos，就可以轻松防止这样的事情发生。Kerberos 协议实现了比“质询－响应”模式协议更高的安全性：第一，在身份验证过程中，所有的数据都使用不同的密码进行加密，避免了相关验证信息的泄漏；第二，客户端和服务器会相互验证对方的身份，避免了 中间人攻击 ；第三，客户端和服务器
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2024-07-28 10:41:26
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访问HIVE的代码
大数据平台要升级了kerberos认证，下面是JDBC 连接hive 程序片段，记录下
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2023-05-21 15:10:38
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一、SparkSQL整合Hive做数据源1.官网上说需要把3个配文(core-site，hdfs-site，hive-site)放到程序类路径下。经测试本地运行需要给程序指明大数据的组件位置(hdfs、hive)，在CDH上不需要设置到程序中，猜测应该是CDH的Spark自动把这3个配文放到类路径下，apache的没测过。在服务器上搜索core-site.xml: find / -name cor
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2024-02-27 20:19:47
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