自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间，通过研究Spark源码和原理，总结整理的《深入理解Spark：核心思想与源码分析》 前言为什么写这本书 要回答这个问题，需要从我个人的经历说起。说来惭愧，我第一次接触计算机是在高三。当时跟大家一起去网吧玩CS，跟身边的同学学怎么“玩”。正是通过这种“玩”的过程
目录各种安全组件对比概述Ranger架构工作过程Ranger核心特性各种安全组件对比常见大数据权限方案：
1、Kerberos（开源常用方案，业界比较常用的方案）
2、Apache Sentry（Cloudera 选用的方案，CDH 版本中集成，CDP 中已经换成了Ranger）
3、Apache Ranger（Hortonworks 选用的方案，HDP 发行版中集成）kerberos：Kerbe
文章目录概述介绍目标支持的框架权限模型架构系统插件安装环境说明创建系统用户和Kerberos主体安装RangerAdmin数据库环境准备安装RangerAdmin启动RangerAdmin登录Ranger安装 RangerUsersyncRangerUsersync简介RangerUsersync安装RangerUsersync启动安装Ranger Hive-pluginRanger Hive-
当hdfs文件对外是公开的则该其他用户就算没有配置相关的权限一样可以进行相关的操作。当hdfs文件对外权限是没有开放的，其他用户若需要进行相关操作则需要通过Ranger进行相关权限的配置。首先 /input赋权 775 权限 下递归赋权750权限 让权限管理交给ranger测试1 建hive1,hive2用户属于 hivegroup,spark1,s
转载
2023-09-09 07:51:46
12阅读
# CDP、Ranger和Spark的结合：一场数据处理的长途旅行
在大数据处理中，Apache Hadoop的生态系统提供了多种功能强大的工具，其中Cloudera的CDP（Cloudera Data Platform）、Apache Ranger和Apache Spark是最常用的组合之一。本文将探讨这三者如何协同工作，助力数据分析和安全管理，并结合代码示例进行说明。
## 什么是CDP？
原创
2024-09-22 07:29:49
49阅读
关于Spark的Hash based shuffle，其实已经在http://bit1129.iteye.com/blog/2180214中进行了基本的分析，不过那会对shuffle本身就不甚了解，分析之时有只见树木不见森林之惑，所以Hash Based Shuffle的整体流程并没有分析到位，但是那里却对一些常见的易犯迷糊的问题进行了总结，现在看上去，总结的着实不错，是时候从头到尾把自己写的东西
Spark Doris Connector 是Doris在0.12版本中推出的新功能。用户可以使用该功能，直接通过Spark对Doris中存储的数据进行读写，支持SQL、Dataframe、RDD等方式。从Doris角度看，将其数据引入Spark，可以使用Spark一系列丰富的生态产品，拓宽了产品的想象力，也使得Doris和其他数据源的联合查询成为可能1.技术选型在早期的方案中，我们直接将Dori
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
# 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
139阅读
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
转载
2023-09-30 09:02:57
0阅读
# 实现"ranger kerberos spark thriftserver"教程
## 一、整体流程
下面是实现"ranger kerberos spark thriftserver"的整体流程：
```mermaid
gantt
title 实现"ranger kerberos spark thriftserver"流程
section 安装配置
安装Range
原创
2024-03-25 06:43:47
83阅读
官方文档 http://ranger.apache.org/quick_start_guide.html Quick Start Guide Build Process 1. Check out the code from GIT repository git clone https://gitbo
转载
2019-02-27 14:20:00
281阅读
2评论
一、Apache Hudi数据实时处理和实时的数据 实时分为处理的实时和数据的实时，即席分析是要求对数据实时的处理，马上要得到对应的结果，Flink、Spark Streaming是用来对实时数据的实时处理，数据要求实时，处理也要迅速，数据不实时，处理也不及时的场景则是我们的数仓T+1数据而本文探讨的Ap
转载
2023-10-01 19:43:24
260阅读
昨天发了一篇文章是关于
machinery的入门教程，有一位读者在留言中问我 这个和kafka有什么区别？一时我也有点懵，这两个的概念很近，到底有什么不同呢？根据我自己的理解，简单分析了一下，有不足之处欢迎指出。
消息队列消息队列这个概念其实在我之前的文章：手把手教姐姐写消息队列，自己动手用go写一个简易版的消息队列，有兴趣的小伙伴们可以看一下这篇文章。回归正题，我们再
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
参考网址：Presto的安装非常的简单，集成的是hive，也就是利用hive的元数据信息来处理，直接上步骤 （推荐看博客的同事一定要看看官网的信息，presto还在孵化的阶段，可能随着时间的推移改动比较大，所以强烈推荐看官网） 1.下载presto： 官网地址： https://prestodb.github.io/ 下载地址页面： https://prestodb.github.io/docs/
转载
2024-01-08 15:07:12
63阅读
swagger2有一个web前端ui界面，可以清楚的看到所有被swagger2扫描到的接口列表这个版本不是最新版，但是带有搜索功能，这是在最新版里没有的。操作步骤：1、上面github项目下载下来，解压，项目创建静态目录swagger，把dist文件夹下的所有的东西放到这个目录2、修改index.html文件里的js代码，源码里的js访问doc路径修改成自己项目的访问路径：url = "/xxx/
前言：遇到困难，旁边有大佬一定要问！！！（当然，如果觉得自己能解决就自己解决吧！！！）你怎么也解决不了的问题，在别人看来只是看一眼就能解决的问题！一个小问题卡了一天，还好在中秋前一天解决了，能够过一个快乐的中秋节了！！！祝大家中秋节快乐，都吃上好吃的大月饼！！！进入正题：需求：通过Spark消费Kafka的数据并进行处理，将用户的行为数据和基本信息数据分类，使用Hudi存储并同步Hive表，生成两
转载
2024-01-29 15:33:21
68阅读
目录安装下载安装包解压presto-server包创建etc目录在etc目录创建需要配置文件1. 创建config.propertie2. 创建jvm.config3. 创建log.properties4. 创建node.properties在etc目录下创建catlog目录在catalog目录下配置数据源1. 配置mysql数据源2. 配置hive数据源（没权限）客户端配置测试集成kerbero
转载
2024-06-14 17:55:35
41阅读
