hdfs集群组成结构： 安装hdfs集群的具体步骤：1、学习阶段，用虚拟机即可！ 先准备4台虚拟机：1个namenode节点 + 3 个datanode 节点 2、修改各台机器的主机名和ip地址主机名：hdp-01 对应的ip地址：192.168.33.61主机名：hdp-02 对应的ip地址：192.168.33.62主机名：hd
HDFS副本摆放策略不同的版本副本摆放策略可能并不一致，HDFS主要采用一种机架感知（rack-ware）的机制来实现摆放策略。由于不同的机架上节点间通信要通过交换机（switches），同一机架上的通信带宽要优于不同机架。HDFS默认采用3副本策略（参考2.9.1 & 3.2.1）：1.若操作的机器（writer）为一个DataNode，则将一个副本放在该机器上，否则任选一个DataNo
目录一、Ranger 介绍1、Ranger概念2、权限模型二、Ranger Aduit审计功能模块详解1、Ambari 中 Ranger config2、Ranger Audit 功能模块介绍一、Ranger 介绍1、Ranger概念Ranger 使用了一种基于属性的方法定义和强制实施安全策略。当与 Apache Hadoop 的数据治理解决方案和元数据仓储组件Apache Atlas
作者：Eric Lin (林晨辉)， Cloudera高级售后技术支持工程师。毕业于Monash大学计算机科学， Sir John Monash的奖学金获得者。曾就业于数据收集公司如Hitwise（现为Experian的子公司）和Effective Measure，担任高级工程师，负责设计，开发和管理用于采集， 处理和报告网络数据的平台（基于PHP，Java和CDH）。现任职Cloudera， 担
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2024-07-03 13:37:42
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一、什么是Apache RangerApache Ranger来源于2013年成立于美国加利福尼亚的XA Secure公司，它是一个Hadoop安全相关的开源组件。在2014年，Hortonworks收购了XA Secure公司，将其贡献给了Apache软件基金会，目前是Apache的顶级开源项目。二、 Apache Ranger的特点Apache Ranger是基于访问策略的权限控制模型，通过对
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2024-04-03 22:08:56
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首先下载eclipse的插件，下载链接有https://github.com/HuangDongdong666/Hadoop-eclipse-plugin-2.8.3https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin/tree/master/release 下载完之后，根据eclipse版本的不同，旧版本放在plugins这个文件夹下，新版
一、安装hdfs插件
从源码安装ranger的服务器上拷贝hdfs的插件到你需要安装的地方1、解压安装
# tar zxvf ranger-2.1.0-hdfs-plugin.tar.gz -C /data1/hadoop2、修改插件配置文件，如下
# cd /data1/hadoop/ranger-2.1.0-SNAPSHOT-hdfs-plugin/修改install.properties文件
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2024-02-05 12:23:07
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1.安装maven 3.3.9 1)将下载的安装包解压到/usr/local/文件夹下： tar -xvf apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz2)在hadoop的home下的.bashrc末尾添加：export M2_HOME=/usr/local/apache-maven-3.3..9
export M2=$M2_HOME/bin
export PATH=$M2:$PA
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2024-07-08 20:39:05
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# Apache Ranger HDFS 架构实现步骤指南
Apache Ranger 是一个用于提供数据安全性的框架，允许你为 Hadoop 生态系统中的数据访问设置策略。实现 Apache Ranger 与 HDFS 结合的架构，可以帮助你增强数据的安全性与合规性。接下来，我将为你介绍实现 Apache Ranger HDFS 架构的流程。
## 流程步骤
以下是实现流程的简要步骤：
凌云时刻 · 技术导读：Apache Ranger来源于XA Secure公司。2013年，XA Secure在加利福尼亚成立，专门做Hadoop生态的安全管控。2014年，Hortonworks收购了XA Secure，之后将XA Secure以新项目Apache Ranger贡献给了Apache软件基金会。Ranger进入了Apache孵化器项目。2017年3月，Ranger成为Ap
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2024-05-03 19:54:09
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介绍 Aapche Ranger是以插件的形式集成到HDFS中，由Ranger Admin管理访问策略，Ranger插件定期轮询Admin更新策略到本地，并根据策略信息进行用户访问权限的判定。其中提供管理员管理策略、插件的Ranger web和Ranger Plugin，与Admin之间的通信是基于HTTP的RESTful架构。Ranger集成HDFS的架构
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2023-10-04 20:56:05
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五、报表基础配置5.1 工具栏1）顶栏：针对报表：报表预览、保存报表、打开报表、导入excel、报表配置、查询表单设计器；针对单元格：重做（下一步）、撤销（上一步）、合并/拆分单元格、上下对齐、表格有无边框、斜线表头；针对数据：字体样式、字体大小、是否加粗、斜体、下划线、背景色、字体颜色、图片、二维码、图表图片：
选择左侧单元格，在右侧对应属性区域，输入图片路径，默认支持以classpath:开头
namenode的启动流程：1.文件(fsimage)载入内存2.执行编辑日志(edits)中的各项操作3.创建一个新的fsimage文件4.创建一个空的编辑日志在namenode第一次启动之前，搭建了集群之后格式化，一切都是空的状态。安全模式 namenode启动的时候，首先将映像文件(fsimage)载入内存，并执行编辑日志(edits)中的各项操作。 一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映射
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2024-05-04 12:28:32
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综述HDFS实现了一个类似POSIX模型的文件和文件夹权限管理模型。每一个文件盒文件夹都有一个所有者和一个组。文件或者文件夹可以通过权限区分是所有者还是组成员或是其他用户。对文件来说，r标示可以阅读文件，w标示可以写入文件，对于文件夹来说，r标示可以阅读其下的内容，w可以创建或者删除文件或文件夹，x标示进入其子节点。与POSIX 模型相比，没有可执行文件的概念，对于文件夹来说，没有setuid或s
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2024-04-26 14:21:36
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# 用Yarn集成Ranger的完整指南
在现代开发中，Yarn是一个流行的包管理工具，而Apache Ranger则是保护数据安全的重要组件。为了帮助新手理解如何将Yarn与Ranger集成，本文将提供一个详细的流程和步骤说明，并结合代码示例、甘特图和状态图。
## 流程概览
下面是将Yarn集成Ranger的基本步骤概览：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1
# Ranger集成Hive的探索与实践
在大数据时代，数据的安全管理变得尤为重要。Apache Ranger作为一个强大的数据安全框架，能帮助我们管理和控制数据访问权限。本文将探讨如何将Ranger与Hive集成，以实现安全且高效的数据访问。
## 什么是Ranger？
Apache Ranger是一个集中式的安全框架，既可以用于管理Apache Hadoop生态系统中的数据访问规则，也能
原创
2024-10-26 07:01:00
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工欲善其事必先利其器。AUTOSAR工程如此庞大的代码量，如果没有一个科学、程式化的方法来调试程序， 那么程序跑飞之后使用三板斧：打断点、看变量、对比正常代码和异常代码的变动，这显然是不能够胜任工作的。遇到一些程序跑飞，因为没有科学的方法做指导实在解决不了，只能选择绕过、挖坑给下一代人。。。Bug太多，上帝说，让刺叔去吧，给你们填坑，给你们带去先进的方法！目录ErrorHook的使用Det的使用P
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2023-09-30 09:02:57
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默认umask是022，即目录是755，文件644 hdfs acl权限生效的算法规则（1）如果是owner，则取owner的权限（2）如果针对用户设置了ACL，则用户的ACL生效（3）如果用户在组里，则取各组ACL的并集（4）其他情况，取other的权限（5）default权限：设置default之后，对新添加的文件和目录生效，对于现有的文件和目录不生效。如：目录A拥有default:
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2024-03-24 19:56:14
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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、Kerberos2、Apache Sentry3、Apache Ranger4、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
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2023-11-02 06:39:28
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Spark Core提供了三种创建RDD的方式，包括：使用程序中的集合创建RDD；使用本地文件创建RDD；使用HDFS文件创建RDD。
1、并行化集合
如果要通过并行化集合来创建RDD，需要针对程序中的集合，调用SparkContext的parallelize()方法。Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是一个RDD。相当于是，集合中
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2024-03-21 19:22:31
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