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ranger2.1.0源码编译以及安装
ranger2.1.0源码编译以及安装 编译环境准备 环境需求 示例版本 JDK8 Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_231-b11) maven3.5 3.10.0-957.el7.x86_64 git git version 1.8.3.1 gcc gcc (GCC) 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-36) python3.7 Python 3.7.0apache.solr.core.SolrResourceNotFoundException: Can‘t find resource ‘solr-data-config.xml‘
错误详情如下 apache.solr.core.SolrResourceNotFoundException: Can't find resource 'solr-data-config.xml' in classpath or '/usr/sft/ranger-solr-8.10.1/ranger_audits' at org.apache.solr.core.SolrResourceLoader.openResource(SolrResourcranger和presto源码编译
Presto+Ranger源码编译问题总结 由于最近想要整合prestodb和ranger，故想要对presto内部进一步了解，方便对其添加ranger的插件。 为此，我对presto进行了源码编译，同时对ranger0.7.1（线上用的版本）进行了源码编译。presto是在win10上编译的，ranger在ubuntu16.04上进行编译的，下面讲解下Spark分区
默认采用的是Hash分区 缺点：可能导致每个分区中数据量的不均匀，极端情况下会导致某些分区拥有RDD的全部数据 Ranger分区 要求RDD中的KEY类型必须可以排序 自定义分区 根据需求，自定义分区ranger没有那个文件或目录: ‘screen‘: ‘screen‘
背景 首先ranger是正常安装，正常环境下也是可以正常使用的。当我在tmux中使用ssh远程，然后使用ssh远程的机器中的ranger，就发现ranger打开报错了。 嵌套层级： tmux →ssh→ranger 报错信息 # rangerRanger学习
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Ranger问题
1、ranger审计日志数据太大 修改Ranger solr日志保留天数 /opt/apps/solr/8.4.1/package/solr-8.4.1/ranger_audit_server/ranger_audits/conf/solrconfig.xml 搜索solr.DefaultValueUpdateProcessorFactory关键词，找到 <strname=“value”>+90DAYS 将90DAYS调小，修改为期望的HDP安全架构
HDP安全概述安全性对于在Hadoop生态系统中存储和处理敏感数据的组织来说至关重要。许多组织必须遵守严格的企业安全策略。Hadoop是一个用于数据存储和使用商品服务器对集群进行大规模处理的分布式框架。向Hadoop添加安全性具有挑战性，因为并非所有的交互都遵循传统的客户端 - 服务器HDP安全架构
HDP安全概述安全性对于在Hadoop生态系统中存储和处理敏感数据的组织来说至关重要。许多组织必须遵守严格的企业安全策略。Hadoop是一个用于数据存储和使用商品服务器对集群进行大规模处理的分布式框架。向Hadoop添加安全性具有挑战性，因为并非所有的交互都遵循传统的客户端 - 服务器最强深度学习优化器Ranger开源：RAdam+LookAhead强强结合，性能更优速度更快
为 Ranger 优化器的组成部分，Lookahead 由 Geoffrey Hinton 在 2019 年 7 月的《LookAhead 优化器：前进 k 步，后退一步（LookAhead optimizer: k steps forward, 1 step back）》论文中首次提出。Lookahead 的灵感来自对神经网络损失面的最新理解进展，其提出了一种稳定深度学习训练与收敛速Apache Ranger：运维管理的神兵利器
Ranger的中文释义是“园林管理员”。正如其名，Apache Ranger很好的承担了Hadoop这个大园林的管理员职责。Ranger提供了一个集中式的安全管理框架，用户可以通过操作Ranger控制台来配置各种策略，从而实现对Hadoop生态组件如HDFS、Hive、HBase、Yarn等进行细粒度的数据访问控制。 根据Apa基于Feign初探Ranger Api
Ranger Api之User管理 在大数据平台之权限管理组件 - Aapche Ranger一文中我们了解了Ranger以及安装部署过程以及Admin可视化界面的使用。 除了可以在可视化的Ranger Admin界面上进行权限、用户等管理外，Ranger还支持通过REST API来完成这些操作。因为我们如果要开发自己的大数据平ranger常用快捷键
<F7> mkdir cw 重命名 yy 复制 dd 剪切 pp 粘贴 dD 删除 空格 多选 v 反选/全选 / 搜索（tab切换下一个） zh 显示隐藏文件 du 显示大小 o 排序 q 退出 ctrl+n 多标签 shift+s 进入当前目录离线电商数仓（六十）之元数据管理（八）Ranger （三）使用Ranger对Hive进行权限管理
1.1 权限控制初体验 查看默认的访问策略，此时只有admin用户拥有对所有库、表和函数的访问权限 验证：使用atguigu用户尝试进行登录，登录成功后，执行查询语句： 之后使用admin用户进行登录，可以完成Hive的所有操作 1.2 为用户配置权限 例如为atguigu用户配置default库emp和d2018.06-2020.05(哈啰出行)
2018.06-2020.05(哈啰出行) 标签（空格分隔）： 成长之路 Hadoop 体系变更史 HDFS: 基础性能优化 标准化统一机型 各个组件 gc 优化 配置中心统一化 用户使用标准模型 权限体系建设打通 成本优化 HDFS 组件源码优化 Yarn: MapReduce 基础调优 队列划分 Yarn 架构调整 调度器 优化 Resou玩转大厂常用的大数据安全组件Ranger
注：由于文章篇幅有限，完整文档可扫下面二维码免费获取，更有深受好评的大数据实战精英+架构师好课等着你。 速点链接加入高手战队：http://www.dajiangtai.com/course/112.do Ranger是什么 Apache Ranger 是 Hadoop 平台上操作、监控、管理数据安全的集中式安全管理框架。Ranger 的愿EMR的hive包升级和gateway启动hs2
升级: mkdir /opt/apps/hivecd /opt/apps/hivewget http://emr.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ecm-repo/hive/opay/apache-hive-2.3.5-bin.tar.gzmd5sum apache-hive-2.3.5-bin.tar.gz229e32d99d8d288bdece8c897d6cc625 apache-hive-2.3.5-bin.tar.gztar xvf apache-hive-2.3.5Ranger使用solrCloud存储审计日志
Ranger使用solrCloud存储审计日志 标签（空格分隔）： Ranger 1, Zookeeper 搭建 1，忽略。默认已经搭建好zk 集群。 VECS17820:2181,VECS17821:2181,VECS17822:2181 2,SolrCloud模式安装（三台机器） 1，JDK,环境变量及 solr 用户默认已经建立，且安装包 及 log 等等目录均已赋权。 安装Solr 集算法系列0—排序算法之测试工具类
public class SortTestUtil { //构造方法私有化，工具类无需产生任何实例 private SortTestUtil() { } // 生成有n个元素的随机数组,每个元素的随机范围为[rangeL, rangeR] public static Integer[] generateRandomArray(int number, int rangeL, int rangRanger-hdfs插件压测
公司的并发量很大,担心使用ranger-hdfs插件后 namenode扛不住压力 所以需要本人进行压测 没有在网上找到其他文档 资料太少了 决定自己写一份 介绍下压测环境 15个节点 集群高可用两个namenode 主备 其中node2 为活动的namenode 环境如下: Architecture: x86_64CPU op-mranger-hdfs 插件组权限测试
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hive1presto,dremio,spark-sql与ranger的整合记录
dremio,spark-sql,presto和ranger的整合 当前，ranger没有现成的插件来管理dremio,spark-sql,presto。 暂时使用的方法是新建一个用户，如presto可以创建一个presto用户，然后在ranger中对presto用户赋予hive,hdfs的访问权限。 尤其是在hive doas权限开启的时候，一定要把对应的hdfs的