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hdfs.DFSClient : Created token for root: HDFS_DELEGATION_TOKEN

刺眼 已关注
10月28日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 290 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

hdfs.DFSClient : Created token for root: HDFS_DELEGATION_TOKEN是一个日志消息，表明Spark为用户“root”成功创建了一个HDFS delegation token。

在Hadoop和Kerberos环境中，delegation tokens是一种简化的、用于身份验证的机制。它们是为短期访问设计的，并且在被授予后会有一个到期时间。Delegation tokens主要用于避免频繁地与Kerberos服务器进行交互，从而提高效率。

在Spark应用程序在YARN或其他Hadoop生态系统组件上运行时，如果Kerberos已启用，则Spark会自动获取所需的delegation tokens。这些tokens将被注入到Spark应用程序中，以便应用程序可以访问如HDFS等secured services。

当你看到这个消息时，Spark正在将这个token分发给它的各个任务，使得这些任务能够作为"root"用户访问HDFS。

请注意，在真实的生产环境中，通常不建议使用"root"用户来运行Spark任务，因为这可能带来安全问题。最佳做法是为每个用户和/或服务创建单独的用户，并为这些用户配置适当的权限。

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20条评论
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魅惑
10月30日

非常详细，解释了delegation tokens的工作机制。尤其对于新手，了解如何在Kerberos环境中进行认证非常重要。

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ぺ灬ｃｃ果?ル： @魅惑

理解delegation tokens的工作机制确实对掌握Hadoop的安全性至关重要。在Kerberos环境下的认证，除了掌握tokens的使用外，处理和刷新这些tokens同样重要。以下是一个简单的示例，演示如何通过Java来获取和使用HDFS的delegation token：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation;

public class HdfsDelegationTokenExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

        // 获取用户的delegation token
        UserGroupInformation ugi = UserGroupInformation.getCurrentUser();
        Token<DelegationTokenIdentifier> token = ... // 获取token逻辑

        // 使用token进行认证
        ugi.addToken(token.getIdentifier(), token);

        // 进行文件操作
        fs.mkdirs(new Path("/user/example"));

        // 其他操作...
    }
}

在Kerberos环境中进行操作时，要确保token不仅是有效的，还能够及时更新。此外，学习更多关于HADOOP安全性的内容可以参考Apache官方文档：Hadoop Security. 这样可以加深对相关机制的理解。

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浮云
11月01日

对HDFS delegation tokens的解释到位。建议进一步说明具体的安全隐患，以及怎样的配置是最佳实践。

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再不难过： @浮云

对于HDFS delegation tokens的安全性，确实值得进一步探讨。除了配置合理的访问控制和使用 Kerberos 身份验证外，可以考虑定期轮换这些 tokens，以减少潜在的攻击面。

例如，使用以下命令进行 token 刷新，确保 token 不会过期：

hadoop dfs -refreshNodes

此外，建议在使用 delegation tokens 时，启用访问权限控制，使用 hdfs-site.xml 中的相关配置项：

<property>
    <name>dfs.permissions.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

这样的配置可以更好地保护文件系统不被未授权的访问。

建议参考 Apache HDFS 的官方文档，了解更多安全最佳实践：Apache HDFS Security。
科学合理的配置将有助于提升系统的整体安全性。

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凉音
11月05日

详尽描述了Spark如何在扩展应用程序时处理Kerberos验证。可以补充一些真实的生产案例，来加深理解。

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安纳： @凉音

在处理HDFS中的Kerberos验证时，了解如何生成和管理HDFS委托令牌的确非常重要。除了提供的描述，如果能结合一些实际的案例，例如在集群环境中使用Spark进行数据处理时，如何接入HDFS，或是如何通过Kerberos获得权限，这样可以更好地理解所需的步骤和潜在的挑战。

例如，可以在Spark作业中使用以下配置来获取HDFS的委托令牌：

import org.apache.hadoop.fs._

// 创建Spark上下文
val conf = new SparkConf().setAppName("MyApp")
val sc = new SparkContext(conf)

// 设置Hadoop配置
val hadoopConf = sc.hadoopConfiguration
hadoopConf.set("hadoop.security.authentication", "kerberos")
hadoopConf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true")

// 用户凭证的获取
UserGroupInformation.setConfiguration(hadoopConf)
UserGroupInformation.loginUserFromKeytabAndReturnUGI(<YOUR_PRINCIPAL>, <YOUR_KEYTAB_PATH>)

以上示例展示了如何通过Spark提交作业并处理Kerberos认证。在真实场景中，确保所有节点上的配置一致且用户的keytab文件权限设置正确，这是确保顺利运行的关键。

可以参考更多信息与最佳实践，访问此链接。通过实践中的示例与小技巧，能够更深入地理解和应对HDFS和Kerberos的各种挑战。

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旧梦难温ゅ
11月14日

不建议使用root运行Spark任务，这个提醒很关键！应该添加如何配置其他用户的详细步骤和示例。

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话未： @旧梦难温ゅ

不使用 root 用户来运行 Spark 任务是个很明智的做法，这样可以提升安全性和权限管理的灵活性。如果想要配置其他用户来运行 Spark 任务，可参考以下步骤：

  1. 创建新用户：在集群上创建一个非 root 的用户，例如 sparkuser。

    sudo adduser sparkuser

  2. 配置 HDFS 权限：确保新用户对需要访问的 HDFS 目录有适当的权限。

    hadoop fs -mkdir /user/sparkuser
hadoop fs -chown sparkuser:hadoop /user/sparkuser

  3. 配置 Spark：在 Spark 的配置文件 spark-defaults.conf 中，设置用户

    spark.submit.deployMode client
spark.yarn.principal sparkuser
spark.yarn.keytab /path/to/sparkuser.keytab

  4. 使用 --user 参数：在提交 Spark 作业时，可以使用 --user 参数指定用户，例如：

    spark-submit --class org.example.YourApp --master yarn --user sparkuser your-spark-app.jar

可以参考 Apache Spark 官方文档 了解更多关于 Spark 与 YARN 的配置信息。这些措施不仅能增强系统的安全性，还能够在多用户环境中有效管理权限。

11月14日 回复 举报
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心语愿
11月15日

在有Kerberos启用的环境中，delegation tokens的使用能显著提高效率，避免繁琐的认证步骤和过度的Kerberos负载。

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韦豫： @心语愿

在拥有Kerberos认证的环境中，利用delegation tokens确实是提升效率的一个优秀手段。例如，通过生成delegation token，可以在执行MapReduce作业时，避免频繁的认证开销，从而提高作业的响应速度。

一个典型的代码示例是：使用Hadoop API生成并使用delegation token。在实际应用中，首先需要获取token，然后在提交作业时附带token信息。

// 获取HDFS客户端并生成delegation token
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
DelegationTokenFetcher tokenFetcher = new DelegationTokenFetcher();
Token<DelegationTokenIdentifier> token = tokenFetcher.fetchToken(fs);

// 提交作业时附带token
Job job = Job.getInstance(conf, "example-job");
// 设置token
job.getCredentials().addToken(token.getService(), token);

同时，建议关注Apache Hadoop官方文档，了解更详细的安全性与token管理的最佳实践。这将有助于深入理解在Kerberos环境下有效管理和使用delegation tokens的策略。

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黛眉
11月21日

补充一个常见的代码示例来说明如何在提交Spark作业时设置delegation tokens，能让文章更实用：

spark-submit --principal <principal> --keytab <keytab-file>...
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小气质： @黛眉

很好的补充！在提交Spark作业时，确实需要指定principal和keytab才能确保安全认证。可以进一步提到，除了使用--principal和--keytab参数，用户还可以通过--conf选项传递其他相关的配置。例如，利用Hadoop的Configuration，可以在Spark程序中直接获取和使用这些delegation tokens。

以下是一个示例，展示如何在Spark应用程序中设置Hadoop配置以使用delegation tokens：

spark-submit \
  --class YourMainClass \
  --master yarn \
  --principal <principal> \
  --keytab <keytab-file> \
  --conf spark.yarn.principal=<principal> \
  --conf spark.yarn.keytab=<keytab-file> \
  your-spark-application.jar

另外，如果对具体实现有兴趣，推荐查看Apache Spark的文档：Apache Spark on YARN。其中提供了一些有用的示例和最佳实践，可以帮助理解delegation tokens在实际应用中的使用方式。

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wolfman228
11月25日

讲解了HDFS delegation tokens的概念及用法。推荐增加Kerberos配置文件的配置实例，以便读者能快速上手。

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垃圾王： @wolfman228

对于HDFS delegation tokens的使用，确实提供了很好的基础。增加Kerberos配置文件的示例将会使得理解更为清晰。例如，配置一个基本的Kerberos设置时，可以参考以下内容：

[libdefaults]
    default_realm = EXAMPLE.COM
    dns_lookup_realm = false
    dns_lookup_kdc = true

[realms]
    EXAMPLE.COM = {
        kdc = kerberos.example.com
        admin_server = kerberos.example.com
    }

[domain_realm]
    .example.com = EXAMPLE.COM
    example.com = EXAMPLE.COM

在实际应用中，确保HDFS的core-site.xml与hdfs-site.xml中相应地包含Kerberos认证的信息，像是：

<property>
    <name>hadoop.security.authentication</name>
    <value>kerberos</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.permissions.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

此外，关于如何获取和使用HDFS delegation token的具体方法也许值得分享。这不仅能够帮助新手上手，也能加深对HDFS安全机制的理解。可以参考Apache Hadoop官方文档获取更多信息。

这些补充内容可能会令理解更加深入和全面。

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饮风游侠
12月06日

帮助理解如何在Hadoop生态系统中设置和管理token，这个知识对于大型数据处理环境尤为重要。学习后提升一下权限管理知识会更全面。

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最终： @饮风游侠

在Hadoop生态系统中，理解和管理HDFS的token确实非常重要，它可以帮助提升系统的安全性和效率。在设置HDFS_DELEGATION_TOKEN时，可以考虑使用Kerberos认证来增强安全性。在进行管理时，可能会用到如下一些方法：

// 创建HDFS客户端
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

// 获取HDFS委托token
Token<TokenIdentifier> token = fs.getDelegationToken("your-username");

此外，了解Hadoop的UserGroupInformation类也是很有帮助的，可以通过它来实现更灵活的权限控制。可以参考官方网站上的文档，获取关于Hadoop安全性和Token管理的更多深入资料：Hadoop Security。提升权限管理知识的确将为使用大数据技术打下坚实基础。

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南柯一梦
12月16日

建议添加更多关于实战操作和优化的内容，比如如何监控tokens的有效期限，以及在过期后的处理方法。

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风和： @南柯一梦

对于有效管理HDFS delegations tokens，这个建议非常有必要。监控tokens的有效期限不仅能提高安全性，还能避免不必要的访问中断。可以使用Hadoop的TokenRenewer工具来定期刷新过期的tokens，确保它们在有效期内保持活跃。

在实际操作中，可以通过以下代码示例监控token的有效期限：

import org.apache.hadoop.hdfs.protocol.datatransfer.ExtendedBlock;
import org.apache.hadoop.hdfs.security.token.BlockTokenIdentifier;
import org.apache.hadoop.security.token.Token;
import org.apache.hadoop.security.token.TokenIdentifier;

public class TokenMonitor {

    public void checkTokenExpiry(Token<TokenIdentifier> token) {
        long expirationTime = token.getService().getExpirationTime();
        long currentTime = System.currentTimeMillis();

        if (expirationTime - currentTime < 60000) { // 60 seconds
            System.out.println("Token is about to expire. Consider refreshing it.");
            // Code to refresh the token
        }
    }
}

在token过期后，应该实现逻辑以处理token的刷新，或是引导用户重新认证。有关Hadoop安全性和token管理的更深入指导，建议查阅Apache Hadoop Documentation。这样可以确保在运作过程中能够有效应对token的生命周期管理。

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娇嗔
12月17日

改进建议：链接到Apache的Spark安全性文档，以便从源头获取更多详细信息。

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茉莉茶： @娇嗔

在处理HDFS的安全性时，确保了解HDFS委托令牌的工作机制确实非常关键。对于Spark应用程序，合理配置安全选项能够显著提高整体安全性。

为了获得更深入的理解，可以参考Apache的Hadoop安全性文档，这将帮助更全面地了解HDFS的安全架构。同时，Spark文档中也提供了关于如何安全地处理HDFS数据的众多示例。

以下是一个示例，展示如何在Spark中使用HDFS委托令牌：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object HDFSDelegationExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("HDFS Delegation Token Example")
      .getOrCreate()

    // 设置Hadoop配置
    val hadoopConf = spark.sparkContext.hadoopConfiguration
    hadoopConf.set("hadoop.security.authentication", "kerberos")

    // 进行HDFS操作（如写入数据）
    val data = Seq("Data1", "Data2", "Data3")
    val rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)
    rdd.saveAsTextFile("hdfs://namenode:port/path/to/output")

    spark.stop()
  }
}

这样，在执行Spark任务时，可以确保通过Kerberos进行的安全身份验证，并有效管理HDFS委托令牌。会非常建议结合Apache的安全性文档中的最佳实践进行配置，以确保整个操作环境的安全。

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