在Kerberos中,domain_realm的概念和配置是用来建立域名和Kerberos realm(领域)之间的映射关系。它主要在客户端使用,用于确定未标记为特定realm的主机或服务应被视为哪个realm的成员。 通常,在你的krb5.conf(Kerberos配置文件)中,你会看到一个类似如下的[domain_realm]部分: [domain_realm] .example.com = EXAMPLE.COM..
为了在Hadoop中启用Kerberos认证,你需要按照以下步骤进行: 安装和配置Kerberos服务器:这通常包括安装Kerberos软件、创建一个新的Kerberos领域(realm),以及启动Kerberos服务。具体步骤会因操作系统和Kerberos版本的不同而不同。 在Kerberos服务器上为每个Hadoop服务和用户创建主体(principals):Hadoop服务(如NameNode、D..
Apache Kylin是一个分布式和可扩展的OLAP引擎,它为大数据提供了SQL接口和多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据。Kylin可以与Kerberos集成,以提供强大的安全性。 为了在Kylin中使用Kerberos身份验证,你需要按照以下步骤进行: 配置Hadoop集群的Kerberos认证:在启用Kerberos之前,应确保你的Hadoop集群(包括HDF..
Hadoop Web界面和API可以使用以下几种不同的身份验证方式,这些方式可以通过"hadoop.http.authentication.type"配置项进行设置: simple: 这是默认的认证方式。在这种模式下,用户可以通过"http(s)://://?user.name="格式的URL来访问服务,并以指定的名义进行操作。这种模式实际上没有真正的安全性,通常只用于开..
Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是Hadoop的资源管理系统,它负责在Hadoop集群中分配计算资源。 为了配置YARN的身份验证方式,你需要编辑相应的Hadoop配置文件。具体的配置方式取决于你选择的认证机制。例如,如果选择Kerberos作为认证机制,需要修改core-site.xml, hdfs-site.xml, 和yarn-site.xml文..
这个错误表示你在尝试访问 Hadoop YARN ResourceManager 的 REST API (/ws/v1/cluster/scheduler) 时遇到了 HTTP 401 错误,也就是未授权错误。这可能有几个原因: Kerberos 认证:如果你的 Hadoop 集群启用了 Kerberos 认证,你需要提供有效的 Kerberos 凭据来访问这个 API。请检查你的 Kerberos 配置和凭据,确保..
这个日志信息表明 Apache Kylin 自动设置了 Spark 作业的 executor 内存为 4GB。spark.executor.memory 是一个关键的 Spark 配置参数,它定义了每个 Spark executor 的内存大小。 在处理大数据任务时,适当地配置 Spark executor 内存是非常重要的,因为它直接影响到作业的性能和稳定性。如果分配的内存过小,Spark 作业可能会因为内存..
Hadoop和Kylin中的HTTP身份验证可以通过修改配置文件进行设置。对于Hadoop,hadoop.http.authentication.type是在 core-site.xml 或者 hdfs-site.xml 文件中配置的。对于Kylin,相关的配置项在 kylin.properties 文件中。 你想将hadoop.http.authentication.type设置为simple,这意味着你想关闭Kerberos认证并允许所有请求。 首先,在..
这个错误表明在尝试从YARN ResourceManager(位于 http://node-a4:9088/ws/v1/cluster/scheduler)获取调度信息时发生问题。 以下是一些可能的解决步骤: 检查 YARN ResourceManager 是否正在运行:你可以通过访问 http://node-a4:9088/ 来查看其状态。如果无法访问,需要确认 YARN 服务是否启动并正常运行。 确认服务器地址..
在 Apache Kylin 4.x 中,Spark 作业的资源配置通常在 Kylin 的配置文件中设定,这些配置文件位于 conf 目录下。特别是,你可能需要修改 kylin.properties 文件中的以下参数来指定 Spark 作业的资源需求: kylin.engine.mr.job-conf.spark.executor.memory: 这个参数设置了每个 Spark executor 的内存大小。例如,你可以设置为 "2g..