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spark 中，rpc调用hadoop, 采用kerberos认证，如何配置参数

丘岳 已关注
10月27日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 395 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

如果你想在 Spark 中使用 Kerberos 进行 RPC 调用 Hadoop，你需要设置一些参数以使 Spark 了解如何与安全的 Hadoop 集群交互。一般来说，这涉及到以下的 Spark 和 Hadoop 参数：

  1. spark.hadoop.hadoop.security.authentication: 设置为 "kerberos"，告诉 Hadoop 使用 Kerberos 认证。

  2. spark.hadoop.hadoop.security.authorization: 设置为 "true"，启用 Hadoop 的授权检查。

  3. spark.yarn.principal/spark.kerberos.principal: 这是你的 Kerberos 主体名，例如 "user@REALM.COM"。

  4. spark.yarn.keytab/spark.kerberos.keytab: 这是你的 Kerberos keytab 文件的路径，其中存储了主体的凭据。

  5. spark.yarn.access.hadoopFileSystems: 如果你需要访问其他额外的安全 Hadoop 文件系统，这里应列出这些文件系统的 URI。

你可以将这些参数通过 spark-submit 或 Spark 的配置文件进行设置，例如：

  1. spark-submit \  
  2.   --conf spark.hadoop.hadoop.security.authentication=kerberos \  
  3.   --conf spark.hadoop.hadoop.security.authorization=true \  
  4.   --conf spark.yarn.principal=user@REALM.COM \  
  5.   --conf spark.yarn.keytab=/path/to/keytab \  
  6.   --conf spark.yarn.access.hadoopFileSystems=hdfs://namenode:8020 \  
  7.   ...

请注意，上述所有的路径和主体名都需要根据你自己的环境进行替换。具体的 Kerberos 配置（例如 REALM 名称）应由你的系统管理员提供。

另外请注意，如果你在 Spark 中使用 YARN 作为集群管理器，还需要正确配置你的 YARN 和 Hadoop 集群以支持 Kerberos。这包括设置 yarn-site.xml 和 core-site.xml 等 Hadoop 配置文件。

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我恨
11月01日

提供的参数说明非常详细，帮助理解Kerberos认证在Spark和Hadoop中的设置。

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蒙在股里.无尽空虚： @我恨

在Spark中配置Kerberos认证以调用Hadoop的确是一个复杂的任务，但有些参数如spark.yarn.principal和spark.yarn.keytab是关键的。其中，spark.yarn.principal配置为Kerberos用户的principal，而spark.yarn.keytab则指向对应的keytab文件。确保在使用时，相关服务的keytab文件的权限设置正确，以避免因权限不足而导致的认证失败。

另外，配置Kerberos时，不妨使用kinit命令来验证Kerberos票据是否有效，示例如下：

kinit -kt /path/to/keytab principal@REALM.COM

获取到有效的票据后，可通过spark-submit命令提交作业时，添加以下参数：

spark-submit --conf spark.yarn.principal=principal@REALM.COM \
             --conf spark.yarn.keytab=/path/to/keytab ...

当然，还可以参考一些文档来深入理解，尤其是Apache的官方文档和一些社区博客，例如：Apache Spark Documentation on Security。

在配置过程中，如能事先设置好Kerberos相关的环境变量，同时检查时间同步，也会减少很多潜在问题。这些细节对于后续的任务运行会很有帮助。

11月17日 回复 举报
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韦鑫希
11月07日

解释得很清楚，特别是关于kerberos的配置参数。不过建议补充Kerberos环境的搭建细节。

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默音： @韦鑫希

对于Kerberos环境的搭建，补充一些具体步骤可能会让大家更好地理解。例如，搭建Kerberos环境通常需要安装KDC（Key Distribution Center），并进行一些基本配置。以下是一个简单的例子：

  1. 安装KDC：在Ubuntu上可以使用以下命令安装：

    sudo apt-get install krb5-kdc krb5-admin-server

  2. 配置KDC：编辑/etc/krb5.conf和/etc/kdc.conf，确保域名、数据库等设置正确。

  3. 初始化KDC数据库：

    sudo kdb5_util create -s

  4. 创建一名用户：

    kadmin.local -q "addprinc username"

在完成这些步骤后，确保在客户端机器上也正确配置了Kerberos。这可能涉及到修改/etc/krb5.conf文件，以便与KDC进行通信。

另外，建议查看一些关于Kerberos的官方文档，以获取更详细和准确的信息：Kerberos Documentation.

使用Kerberos进行Spark和Hadoop的RPC调用时，配置参数的细节也很关键，比如设置spark.yarn.principal和spark.yarn.keytab等，以保证身份验证能够正常工作。希望这些信息能够对大家有所帮助！

11月20日 回复 举报
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y5kcn
11月10日

设置Kerberos主机名和keytab路径是尤其值得注意的地方，容易被忽略。

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绫罗缎： @y5kcn

在Kerberos认证的配置中，确实需要特别关注主机名和keytab路径的设置，以确保Spark能顺利通过RPC调用Hadoop。除了正确配置这些参数外，还需注意Spark和Hadoop的版本兼容性，因为不同版本可能会影响认证的方式和功能。

例如，下面是一个配置示例，可以用来设置Spark的kerberos认证参数：

# Spark 配置文件 spark-defaults.conf
spark.yarn.principal=your_principal
spark.yarn.keytab=/path/to/your.keytab
spark.yarn.access.hadoop.file.system=path/to/hadoop-filesystem

此外，还可以考虑在集群中使用kinit命令来提前验证Kerberos身份，确保在执行Spark作业时已获得有效的票据：

kinit -kt /path/to/your.keytab your_principal

为了进一步了解Kerberos的配置及其在Spark与Hadoop集成中的最佳实践，可以参考Apache Spark官方文档中的相关部分，它对相关设置有详细的讨论和示例。

综上所述，关注Kerberos的配置细节将极大地提升集群的安全性和稳定性。

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地老天荒
11月16日

关于core-site.xml的配置，最好给出具体例子，这样会更实用。

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我醉了： @地老天荒

对于配置 core-site.xml 以支持 Kerberos 认证的确是一个关键部分。可以考虑如下的配置示例：

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.security.authentication</name>
        <value>kerberos</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.security.authorization</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>kerberos.principal</name>
        <value>hadoop/_HOST@YOUR_REALM.COM</value>
    </property>
    <property>
        <name>kerberos.keytab</name>
        <value>/path/to/your/keytab/file.keytab</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.kerberos.principal</name>
        <value>nn/_HOST@YOUR_REALM.COM</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.journalnode.kerberos.principal</name>
        <value>jn/_HOST@YOUR_REALM.COM</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.principal</name>
        <value>rm/_HOST@YOUR_REALM.COM</value>
    </property>
</configuration>

这个配置确保了 Hadoop 和 Spark 的服务都能适当地使用 Kerberos 进行认证。在具体实施之前，确认 keytab 文件和 principal 的准确性也是非常重要的。

此外，配置 Kerberos 的步骤可能涉及到多个方面，建议可以参考 Apache Hadoop Kerberos Authentication Documentation 来获取更多细节和示例。这能够帮助了解整个流程以及所需的环境配置、更深入的信息。

11月21日 回复 举报
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未尝
11月19日

文章详细阐明了如何在Spark中配置Kerberos，非常有用，特别是对安全性要求高的集群环境。

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巴黎左岸： @未尝

在处理Spark与Hadoop的RPC调用时，确保Kerberos认证的配置确实是重中之重，尤其是在需求较高的安全性环境中。确实，这其中涉及到一些关键的配置参数，如：

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.security.authentication</name>
        <value>kerberos</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.security.authorization</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

此外，需要确保在Spark启动时正确设置了Kerberos凭证。例如，可以通过以下命令获得票据：

kinit -k -t /path/to/keytab user@REALM

然后在Spark的应用中，需要此票据才能进行认证，通常在spark-submit命令中以配置文件的方式指定路径和用户信息。例如：

spark-submit \
  --conf spark.yarn.principal=user@REALM \
  --conf spark.yarn.keytab=/path/to/keytab \
  ...

对于使用Kerberos时的调试，可以参考Apache Spark的官方文档了解更多配置项。相较于简单的配置，深入理解背后的原理和安全机制会带来更高的效率和安全保障。

11月20日 回复 举报
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我的
11月29日

建议安装Kerberos后，使用kinit命令测试对环境的影响，以确保配置正确。

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醒不来梦： @我的

在设置Spark与Hadoop的RPC调用时，尤其是在启用Kerberos认证的情况下，确保配置的正确性确实至关重要。使用kinit命令是一个很有效的方式来验证你的Kerberos票据是否如预期工作。例如，可以执行以下命令来获取票据：

kinit your_username@YOUR_REALM.COM

在成功获取票据后，可以通过命令klist确认票据的状态和有效性，这样就可以确保后续的Spark和Hadoop操作不会因为认证问题而失败。

除了基本的Kerberos配置，建议在spark-defaults.conf中设置如下参数，以确保Spark能够与Hadoop正确交互：

spark.yarn.principal your_username@YOUR_REALM.COM
spark.yarn.keytab /path/to/your.keytab

另外，针对特定版本的Spark和Hadoop，可能还需要查阅官方文档以获取最佳实践和配置建议，相关链接可参考：Apache Hadoop Kerberos Authentication。

通过这些步骤，可以保证在RPC调用中实施Kerberos的认证流程更加顺利。

11月19日 回复 举报
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欲望控
11月30日

Spark与Kerberos集成常常是初学者的痛点。上述步骤清晰易懂，尤其是在定义yarn配置时。

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韦琪松： @欲望控

在配置Spark与Kerberos集成时，理解yarn的配置确实至关重要。除了配置yarn参数外，确保在运行Spark应用时正确设置Kerberos相关的环境变量也是很重要的，比如KRB5_CONFIG和KRB5CCNAME。以下是一些常用的Kerberos参数配置示例：

export KRB5_CONFIG=/etc/krb5.conf
export KRB5CCNAME=/tmp/krb5cc_$(id -u)

另外，运行Spark作业时，记得在提交作业时加入--principal和--keytab参数，这样可以确保使用正确的身份进行身份验证。例如：

spark-submit \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --principal YOUR_PRINCIPAL@YOUR_REALM \
  --keytab /path/to/your.keytab \
  your_spark_application.py

在使用Yarn时，可以参考Apache Spark官方文档来获取更多关于如何安全运行Spark与Yarn的细节。对于初学者，细致地查看每个步骤的配置和验证步骤，会减少很多后期排查的问题。

11月18日 回复 举报
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荼毒
12月06日

可以在Hadoop官方网站获取更多关于安全配置的信息。

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冰凌雪儿： @荼毒

对于Kerberos认证的配置，确保在Spark和Hadoop之间正确设置是很重要的。可以参考以下步骤进行配置，以便更好地处理RPC调用。

首先，确保在Spark的配置文件中设置必要的Kerberos参数，例如：

spark.yarn.principal        <your_principal>
spark.yarn.keytab           <path_to_your_keytab>

在Hadoop的core-site.xml中，需要确保以下属性得到正确配置：

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.security.authentication</name>
        <value>kerberos</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.security.authorization</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

此外，确保在Spark提交任务时包含认证的相关参数，例如：

spark-submit --principal <your_principal> --keytab <path_to_your_keytab> ...

为了获取更详细的配置指南，可以参考Apache Hadoop Security Documentation，其中包含了各种安全设置的详细信息，有助于更好地理解和配置Kerberos认证。

确保在各个配置文件中的参数一致性和正确性，将有助于避免许多潜在的问题。希望这些信息能对实现Spark与Hadoop的安全连接有所帮助。

11月16日 回复 举报
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每天每天
12月08日

理解Kerberos认证对于维护安全的Hadoop集群至关重要，详细的参数介绍帮助良多。

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习惯： @每天每天

对于Kerberos认证在Hadoop集群中的应用，确实是确保安全性的关键步骤。除了提供参数的详细介绍外，还可以分享一些实际的配置示例，这样能够让大家更直观地理解。

例如，在Spark中配置Kerberos认证时，可以在spark-defaults.conf中添加以下参数：

spark.yarn.principal=your_principal
spark.yarn.keytab=/path/to/your.keytab
spark.submit.deployMode=cluster

此外，在提交Spark任务时，使用--conf选项也可以设置这些参数：

spark-submit --conf spark.yarn.principal=your_principal \
             --conf spark.yarn.keytab=/path/to/your.keytab \
             --conf spark.submit.deployMode=cluster \
             your_spark_application.py

这样的配置可以确保Spark应用在提交时能够正确地进行Kerberos认证，从而顺利访问Hadoop集群。

可以参考Apache Spark Documentation了解更多关于实现和调试Kerberos认证的信息。实现过程中，如果遇到问题，检查一下服务的Kerberos票据是否有效，以及相关参数的正确性，也是解决问题的一种方式。

通过具体的配置示例和实用的建议，相信能够帮助更多的人顺利实现Spark与Hadoop的集成。

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独自玩火
12月15日

文章的结构清楚，步骤排列有序，特别适合用作配置Kerberos和Spark的指南。

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蓦然： @独自玩火

对于Kerberos和Spark的配置，顺序和清晰度确实是非常重要的。实现安全的RPC调用时，可以使用以下配置参数作为参考：

# 在spark-defaults.conf中添加：
spark.yarn.principal=<your_principal>
spark.yarn.keytab=<path_to_your_keytab>

确保在集群的每个节点上都能访问该keytab文件。同时，若是使用Hadoop的FS，请在hdfs-site.xml中配置：

<property>
    <name>dfs.client.use.kerberos</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.kerberos.principal</name>
    <value>hdfs/_HOST@YOUR.REALM.COM</value>
</property>

参考这些基本配置能够有效帮助理解和应用Kerberos认证。此外，建议查看官方文档以获取更详细的操作步骤和安全建议，链接如下：Apache Spark Documentation。

在实际应用中，确保你的Kerberos票证是有效的，可以使用kinit来获取票证，这样可以提高系统在相互认证中的有效性。

11月11日 回复 举报
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