1.0006-Zookeeper指标分析
2.Apache Ranger整合Hadoop、Hive、Spark实现权限管理
3.黑马程序员怎么样
4.CDH/HDP迁移之路

0006-Zookeeper指标分析

       通过CDH管理平台访问Zookeeper管理界面，发现Zookeeper的平均请求延迟、最小请求延迟、最大请求延迟指标趋势图不变，游戏试玩分红源码指标数据异常。

       在复现问题时，注意到平均请求延迟、最小请求延迟、最大请求延迟这三个指标未发生变化，且指标数据出现异常。

       分析问题源码后发现，指标数据来源于Zookeeper自身的ServerStats模块。此模块通过updateLatency方法来更新maxLatency和minLatency指标。

       在深入研究代码后，我们了解到maxLatency和minLatency指标记录了Zookeeper服务器启动后所有请求的最大延迟和最小延迟。在特定情况下，Zookeeper服务器1通过一次请求更新了maxLatency指标为ms后，后续所有请求均未超过此值，导致CDH平台获取的maxLatency指标始终为ms，造成最大请求延迟指标维持不变的异常。

       同样，当Zookeeper服务器1在通过一次请求后更新了minLatency指标为0ms，且后续所有请求均未小于此值，使得CDH平台获取的minLatency指标始终为0ms，从而出现最小请求延迟指标为0ms并维持不变的异常。

       对于avgLatency指标，其通过累计所有请求的延迟时间（totalLatency）和累计请求次数（count），再通过totalLatency/count计算得出。如果多次请求的延迟均为0ms，那么avgLatency指标将保持为0ms。

       解决此问题的关键在于确保Zookeeper服务器在处理请求时，能正常更新并反馈请求延迟指标，避免出现数据异常的情况。同时，为确保数据的准确性和可靠性，建议定期检查和维护Zookeeper服务器，木村桃源码头以确保其正常运行并准确提供指标数据。

       关注微信公众号“Hadoop实操”，获取更多Hadoop技术干货。欢迎分享和转发。

       本文原创，如需转载，请注明转载自微信公众号“Hadoop实操”。

Apache Ranger整合Hadoop、Hive、Spark实现权限管理

       在先前的文章《说说PB级生产上重要的Spark 3.x性能优化方向》中，提到了业务人员在处理数据时可能因误操作而造成数据损坏的问题。在许多场景中，数仓需要直接开放给业务分析人员使用，他们经常执行SQL进行场景分析和验证。为此，可以提供一个WebUI供他们使用，如Hue。然而，由于数仓数据庞大，不可能全部开放给业务人员，因此对外供数时必须提供权限控制。

       权限控制方面，CDH上提供的Sentry是一个不错的选择，它基于RBAC进行授权，可以针对库、表等设置不同用户权限。CM的加入使得Sentry的配置变得简单，但Sentry在用户管理方面较为繁琐，且项目已进入Apache Attic，因此选择Sentry并非明智之举。

       实际上，许多公司的生产环境都是外网隔离的，特别是涉及敏感数据的小猴公司。开发、运维人员进入生产环境需要经过严格的校验，接入公司的生产专用网络，并通过堡垒机，如何录制源码电影任何人都无法导出数据，且每个操作都有审计跟踪。尽管如此，业务人员仍需开放访问，尽管他们通过专门的跳板机访问，但依然存在风险。

       Apache Ranger只要有大数据集群的地方就都需要。本文解决了Ranger不支持Spark SQL的问题，实现了库、表、行、列级别的细粒度权限控制。由于官方文档和百度文档有限，本文将分享相关信息，希望能帮助到大家。

       Apache Ranger是一个用于Hadoop平台上的权限框架，旨在服务于整个大数据生态圈。随着Hadoop在数据湖领域方案的成熟，对数据权限控制的要求也日益提高。Ranger现在提供了更多对大数据生态组件的支持。

       Hadoop中的数据访问多样化，如存储在HDFS的数据可以被Hive、Spark或Presto访问。这么多组件访问数据，若不进行集中权限控制，数据安全性将面临严重问题。因此，大数据平台通常需要一个集中管理权限的组件或框架，Ranger正是这样的组件。

       当前Ranger版本为2.1，官方提供的版本为2.1。编译测试基于Ranger 2.1版本。官方未提供安装包，需要手动下载Ranger源码包进行编译。编译环境要求提前安装，具体可参考官方网站。

       编译成功后，什么叫网站源码将tar.gz包拷贝到本地。部署Ranger Admin的安装方式与Ranger类似：安装Ranger admin、创建ranger用户并设置密码、上传解压安装包、拷贝MySQL JDBC库、在MySQL中创建ranger库和用户、初始化配置、初始化Ranger admin。若显示成功，则表示初始化成功。在MySQL中可以看到ranger数据库中已创建大量表。

       配置Ranger设置数据库密码、配置环境变量、启动Ranger admin访问web UI。登录后，主界面显示如下。点击右上角的“Swith to latest UI”可以切换到最新的UI展示。若安装过程中出现问题，请检查日志。

       安装Ranger usersync配置admin认证模式。Ranger中admin的认证方式有三种：Unix、Active Directory、Kerberos。此处使用Unix方式进行认证，意味着后续Ranger admin登录会按照Linux中的认证同步。上传解压Ranger usersync组件、修改初始化配置、初始化配置、配置Linux系统用户组同步配置环境变量、启动usersync服务、修改Ranger admin的认证方式、重新启动Ranger admin。在ranger-admin中可以看到所有Linux中的所有用户。

       安装Ranger HDFS插件。注意，HDFS插件需要安装在NameNode对应的节点中，YARN插件需要安装在ResourceManager对应的锁机源码解析节点上。解压HDFS插件、初始化配置、启用hdfs插件。Ranger HDFS插件会将当前的配置文件保存备份。可以查看ranger对这些配置文件的更改。

       在PM中添加HDFS服务、配置HDFS服务权限策略、默认策略、策略配置、测试用户访问权限、在ranger中添加组合用户、基于角色授权、测试。我们发现，只要Ranger中的权限已更新，hdfs客户端就可以实现更新。

       按照之前的配置，审计日志信息保存在指定目录。找到一条审计日志，查看其中的内容。审计日志中包含操作时间、路径、资源类型、对应Ranger中的策略等信息。一旦出现安全类问题，通过审计日志可以检查到进行了哪些操作。

       部署Ranger HDFS HA。在HDFS的HA集群上，NameNode可能会发生failover，因此非常有必要在每个HDFS的NameNode上部署一个HDFS插件，以确保在HA切换时能够正常控制权限。部署hdfs plugin到每个NameNode节点、初始化NameNode、测试NameNode节点权限。测试lisi用户在/tmp目录的写入权限，发现当前lisi没有写入权限。在Ranger中启用sales角色的用户具备/tmp目录可写权限。重新执行写入操作，NameNode接入Ranger权限控制成功。

       部署Ranger框架整合Hive、上传解压Hive插件、初始化配置、启动Hive插件。Ranger会对Hive的配置文件进行处理，生成hiveserver2-site.xml、ranger-hive-audit.xml、ranger-hive-security.xml等文件。重新启动Hive、beeline登录到hive、在PM中添加Hive服务、添加Hive Service、查看权限策略、查看默认hive导入的权限、使用hive查看数据、给hadoop组用户授权、检查spark用户操作权限、授权hadoop组、对某个库、表、列设置细粒度权限、测试数据打码处理、测试Ranger Admin crash对Hive的影响、部署Ranger Spark SQL、编译Apache submarine spark-security模块、配置、配置Spark SQL、测试Thrift Server、测试Spark SQL SHELL、到此Ranger整合Spark SQL完成、查看spark sql审计日志、报错信息处理、找不到AllocationFileLoaderService$Listener、异常信息、解决办法、参考文献。

黑马程序员怎么样

       1、年，黑马程序员在中关村软件园开设第一个Android培训学科，现已开设JavaEE、PHP+H5全栈工程师、产品经理、前端与移动开发。

       C/C++、新媒体+短视频运营、人工智能+Python、大数据、UI/UE设计、软件测试、Linux云计算+运维开发、Go语言与区块链、影视制作、PMP项目管理认证等培训学科。

       2、黑马程序员以“务实”、“创新”、“责任”、“育人”为核心价值观，致力于服务各大软件企业。

       3、因为黑马程序员是真正的0学费入学，所以黑马程序员的入学资格审查也无疑成为业内最严格、最全面、最负责、最真真正正以培训优质IT行业黑马为宗旨的重要环节。入学要求必须有一定基础，必须能够自学一部分开发的基础知识，以便能再日后黑马程序员高强度的培训中顺利完成学业。

扩展资料

       任何一名学员想成功入学“黑马程序员”，必须经历长达2个月的面试流程，这些流程中不仅包括严格的技术测试、自学能力测试，还包括性格测试、压力测试、品德测试等等全方位测试。毫不夸张地说，黑马程序员训练营所有学员都是精挑细选出来的。百里挑一的残酷筛选制度确保学员质量，并降低企业的用人风险。

       中关村黑马程序员训练营不仅着重培养学员的基础理论知识，更注重培养项目实施管理能力，并密切关注技术革新，不断引入先进的技术研发最新的技术课程，确保学员进入企业后不仅能独立从事开发工作，更能给企业带来新的技术体系和理念。

CDH/HDP迁移之路

       哪些用户需要迁移

       原社区版用户

       随着Cloudera的产品策略调整，社区版用户将面临无法获取新功能与性能提升的困境。从年1月日起，所有Cloudera软件都需要有效的订阅，这不仅提高了成本，还对用户使用体验构成了挑战。对于寻求最新功能与技术支持的用户，迁移是必要的选择。

       原企业版用户

       Cloudera与Hortonworks的合并后，推出了新的大数据平台CDP，CDH 6和HDP 3成为了企业版产品的最后一代。这些产品将不再提供新的功能和性能提升，至年3月份，CDH/HDP产品线将全部进入结束服务状态（EoS），用户将无法获得必要的售后支持。

       迁移方向

       CDP

       作为合并后的产物，CDP融合了CDH与HDP的能力，并添加了新功能和Bug修复，支持云部署。然而，CDP存在与国产软硬件生态不兼容的问题，技术自主可控性受限，并受到外国法律约束。例如，近期的俄罗斯事件揭示了这方面的风险。

       国内封装的Hadoop商业版

       通过封装开源组件，提供安装部署运维方面的增强。但封装过程仍受制于外国法律与国际形势，与CDP面临相似的风险。此外，封装的厂商无法获取最新的开源组件源代码，自主可控性有限。

       国内自主研发大数据产品TDH

       Transwarp Data Hub（TDH）是星环科技自主研发的解决方案，支持多模型大数据基础平台，具备领先的技术架构与全面的功能覆盖。与CDP相比，TDH在兼容性、技术领先性、性能、易用性、稳定性、灾备与可靠性、安全性、自主可控、国产生态、解决方案与售后服务等方面具有明显优势。

       迁移到不同平台后获得的能力

       迁移至国产自主研发大数据产品TDH

       TDH提供多模架构支持多种数据模型，一站式解决各类大数据业务场景。TDH拥有高性能分布式计算与存储引擎，整体性能显著优于CDP。TDH支持SQL标准与存储过程，兼容多种SQL方言，提供统一的SQL接口处理。TDH具备易用性工具，如开发工具、ETL工具、数据调度工作流等，简化应用设计与运维。

       TDH在稳定性、灾备与可靠性、安全性、自主可控、国产生态、解决方案与售后服务等方面表现出色，提供全面的数据管理与分析能力。

       迁移到CDP

       尽管CDP提供了一些新功能，但在技术自主可控性、与国产软硬件生态的兼容性、以及风险方面，它与国产自主研发的大数据产品如TDH相比，存在一定的劣势。

       对比分析

       在兼容性、技术领先性、性能、易用性、稳定性、灾备与可靠性、安全性、自主可控、国产生态、解决方案与售后服务等方面，TDH与CDP及国内封装的Hadoop商业版相比，展现出显著优势，成为用户迁移的理想选择。