1.Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署
2.Apache Ranger整合Hadoop、Hive、Spark实现权限管理
3.第一次体验Apache Kyuubi
4.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署
本文将为您详细介绍如何独立部署 Atlas 2.1.0 版本，依赖组件包括 solr、hbase、zookeeper、织梦版本库源码hive、hadoop、kafka。我们将采用 Docker 容器与 Linux 环境进行部署。如果您在 Atlas 的编译部署过程中遇到问题，本指南将提供解决方案。
部署流程如下：
部署环境
1. Linux 环境：若无 Linux 环境，可通过 Docker 构建。如已安装 Linux，推荐使用 CentOS 镜像，本文作者最初在 Windows 环境下进行部署，并制作了一个 CentOS 镜像。构建步骤如下：
1. 拉取镜像
2. 运行容器
2. Zookeeper 环境搭建：使用 Docker 方式搭建 Zookeeper，配置步骤包括：
1. 拉取 Docker 镜像
2. 运行容器
3. Hadoop 环境搭建：同样采用 Docker 方式搭建 Hadoop，步骤如下：
1. 拉取镜像
2. 建立 Hadoop 用的内部网络
3. 创建并启动 Master 容器，映射端口，如 端口用于 Hiveserver2，以便后续客户端通过 beeline 连接 Hive
4. 创建 Slave 容器
5. 修改 hosts 文件，将 Master 和 Slave 的 IP 地址映射到容器内部
6. 启动 Hadoop，格式化 HDFS，并启动全部服务
7. 访问 Web 查看服务状态，如 hdfs: localhost: 和 yarn: localhost:
4. 部署 Hive：由于 Hive 镜像与 Hadoop 镜像整合，使用已启动的 Hadoop 镜像进行部署：
1. 进入 Master 容器
2. 修改配置文件，添加相关环境变量
3. 执行源命令生效
4. 完成数据库配置，确保与 Hive 配置文件中的分隔符一致，并关闭 SSL 验证
5. 上传 MySQL 驱动到 Hive 的 lib 目录，调整 jar 包配置，确保 slf4j 和 guava 包版本一致
6. 初始化元数据库，完成 Hive 的168源码论坛安装与启动
7. 修改 Hadoop 权限配置
8. 启动 Hiveserver2
9. Hbase 搭建：由于使用 Docker 遇到问题，改为在容器外搭建 Hbase 环境。步骤包括：
1. 拉取容器
2. 创建并运行容器
3. 进入容器
4. 修改 Hbase 配置
5. 启动 Hbase
6. 访问 Web 界面地址 localhost:
. Solr 搭建：使用 Docker 方式搭建 Solr，步骤如下：
1. 拉取镜像
2. 运行容器
3. 创建 collection
4. 访问 Web 界面地址 localhost:
. Atlas 独立部署：Atlas 2.1.0 版本独立部署依赖外部组件，不同于集成部署。步骤包括：
1. 从 Apache Atlas 下载源码，如 apache-atlas-2.1.0-server.tar.gz
2. 使用 Docker 镜像环境进行编译，选择之前构建的基础环境
3. 将源码复制到容器内
4. 修改 pom.xml 文件以适应环境依赖
5. 执行编译命令
6. 解压 /distro/target/apache-atlas-2.1.0-bin.tar.gz 文件
7. 进入 bin 目录，启动应用
至此，Atlas 2.1.0 版本独立部署完成，可访问 localhost: 查看部署结果。
Apache Ranger整合Hadoop、Hive、Spark实现权限管理
在先前的文章《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问题。在许多场景中，数仓需要直接开放给业务分析人员使用，他们经常执行SQL进行场景分析和验证。为此，可以提供一个WebUI供他们使用，如Hue。然而，由于数仓数据庞大，不可能全部开放给业务人员，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，音乐图文 源码许多公司的生产环境都是外网隔离的，特别是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。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netty源码结构组件或框架，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、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libmad源码分析认证同步。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。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。
第一次体验Apache Kyuubi
Kyuubi是一个分布式多租户Thrift JDBC/ODBC服务器，它构建在Apache Spark之上，专为大规模数据管理和分析而设计。此服务支持丰富的存储和客户端工具，尤其在数据湖组件方面表现优异，受到高度评价。
相较于Spark Thrift Server，Kyuubi提供了更为稳定、可靠的运行环境，能有效解决并发负载下的卡死、泄漏问题，并实现用户资源隔离。同时，Kyuubi支持广泛的数据源，比Spark Thrift Server更为灵活。此外，Kyuubi还通过HTTP REST方式提供服务，实现用户之间的资源隔离，改善了用户体验。
基于Livy进行即席查询的局限性在于其依赖HTTP REST接口，无法提供Thrift或JDBC服务，并且无法实现同一用户下的资源共用。这些限制促使了Kyuubi的引入，作为更佳的解决方案。
为使用Kyuubi，首先需要下载源码包并安装Scala编译环境。在编译过程中，Maven会下载依赖包，成功后会生成一个tgz包。接下来，在YARN环境中部署Kyuubi引擎，确保Spark已经整合了Hive和Hudi。配置Kyuubi环境包括设置JVM参数、配置Spark参数等步骤，以确保资源高效使用和避免资源占用问题。
启动Kyuubi之前，需解决端口冲突问题。配置Kyuubi HA（高可用）模式可提高服务可靠性。启动Kyuubi后，可以使用Hive的beeline进行连接测试。在测试过程中，可能遇到Spark用户不允许扮演Hive用户的问题，需要配置Spark用户代理权限以解决。
成功配置后，Kyuubi能够实现高效的多用户查询和资源隔离，为数据管理和分析提供强大支持。用户可以利用其丰富的功能和优化的性能，高效地处理大规模数据集。
Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0..2+iceberg踩坑过程
在集成Hadoop 3.3.5、Hive 4、Tez 0..2以及Iceberg 1.3的过程中，我们面对了诸多挑战，并在多方寻找资料与测试后成功完成集成。以下为集成步骤的详细说明。
首先，确保Hadoop版本为3.3.5，这是Hive运行的前置需求。紧接着，安装Tez作为计算引擎。由于Tez 0..2的依赖版本为3.3.1，与当前的Hadoop版本不符，因此，我们需手动编译Tez以避免执行SELECT操作时出现的错误。编译前，下载官方发布的Tez源码（release-0..2），并解压以获取编译所需文件。编译过程中，注意更新pom.xml文件中的Hadoop版本号至3.3.5，同时配置protoc.path为解压后的protoc.exe路径，并添加Maven仓库源。确保只编译tez-0..2-minimal.tar.gz，避免不必要的编译耗时。完成后，将编译好的文件上传至HDFS，并在主节点hadoop配置目录下新增tez-site.xml，同步配置至所有节点后重启集群。
Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询和数据分析能力，新版本Hive 4集成了Iceberg 1.3，无需额外配置。本次集成步骤包括下载、解压、配置环境变量及初始化元数据。下载最新的Hive 4.0.0-beta-1版本，解压并配置环境变量，删除指定jar文件以避免提示错误。修改配置文件以设置Hive环境变量，并确保连接信息正确。初始化Hive元数据后，可以使用hive执行文件启动Hive服务。编写hive_management.sh脚本以实现Hive服务的管理。
通过beeline命令进行连接，执行创建数据库和表的SQL语句，使用Hive进行数据插入和查询。值得注意的是，Hive 4.0.0-beta-1已集成Iceberg 1.3，因此无需额外加载jar包，只需将计算引擎设置为Tez。若需更新Iceberg版本，需下载Hive源码，修改依赖并编译特定包。
为了创建Iceberg分区表，使用熟悉的Hive命令语法，例如创建分区表时使用STORED BY ICEBERG。分区规范的语法也与Spark相似，可在HMS中获取Iceberg分区详细信息，并执行相应的数据转换操作。参考文档提供了从安装至配置的详细指导，确保了集成过程的顺利进行。
