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

       在先前的源码文章《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源码店标源码制作问题。在许多场景中，源码数仓需要直接开放给业务分析人员使用，源码他们经常执行SQL进行场景分析和验证。源码为此，源码可以提供一个WebUI供他们使用，源码如Hue。源码然而，源码由于数仓数据庞大，源码不可能全部开放给业务人员，源码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，特别是在线协同表格源码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，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。拼拼多商城源码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，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、有卡啦发卡源码启动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对应的节点上。解压HDFS插件、初始化配置、启用hdfs插件。解码和源码区别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。

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       添加评论VB真想不到系列五

       VB真想不到之五：高效字串指针类

       作者:AdamBear 来源:CSDN

       关键字：VB、HCAK、字串指针、BSTR、效率、内存共享

       难度：中级或高级

       参考文章：

       1、年7月VBPJ Black Belt专栏文章《Modify a Varialbe's Pointer》

        作者：Bill McCarthy

       2、年4月VBPJ Black Belt专栏文章《Play VB's Strings》

        作者：Francesco Balena

       引言：

        本想以内存共享做为VB指针专题的最后一篇，写着写着发现字串的问题应该单独谈谈。在内存共享的问题上，我尤其关心的是字串的共享，因为在我一个多月前发布的源码里用的是《HardCore VB》里Bruce Mckinney提供的CShareStr类，它实现了字串的内存共享。但是Bruce也没有突破局限，对字串的处理依然是CopyMemory的乾坤大挪移，尤其是还要进行讨厌的ANSI/DBCS和Unicode的转换。我在readme里说过它效率极低，应该采用Variant或Byte数组来实现，才能避免转换。后来又想到可以用StrPtr来做，并在VC里用DLL共享节实现了可以不进行转换的字串内存共享。不过在VC里我仍然需要用SysAllocString来建立VB能使用的BSTR。这都不是我想要的，我想要的东西要象VC里的CString的一样，只要字串够大，对其赋值就不用重新分配内存，还要象VC里CComBSTR类一样可以Attach到一个特定BSTR。

        知道该怎么做，是在看了VBPJ上Bill McCarthy和Francesco Balena的两篇文章之后。Bill用修改SafeArray描述结构实现了数组的内存共享，而Francesco则对字串指针进行深入的探讨。但是Bill和Francesco的东西都没有实现我想要的字串类。

        方法知道了，实现并不难，所以我决定自己来包装一个这样的东西。

       正文：

        使用VB里的字串类型String有两大不足：第一、它的分配是由VB运行时控制，我们不能将其分配在指定内存处；第二，任何一次对字串的赋值操作都要进行内存重新分配。要实现高效、灵活的字串处理，我们必须克服这两大不足。

        对于第一个问题，通过修改String变量里放着的BSTR描述符指针可以实现；对于第二个问题，可以用Mid语句（注意是语句而不是函数）来赋值。不详细讲了，直接看下面的这个类：

        Option Explicit

        '