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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java直销系统源码问题。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xss 获取 页面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。全民鸟游戏 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、华海仓库 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。网站模板提供源码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
'
