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基于ranger的kafka权限控制

上一篇文章讲到了kafka中的ACL,也提到了是以插件式的形式实现的,本文就来聊聊基于ranger的kafka访问控制。 【ranger插件安装】 要使用ranger插件,首先需要对ranger的kafka插件包进行解压缩,然后进入解压缩后的目录,修改安装的配置文件`install.properties`,具体修改的配置项包括: # 插件安装位置(通常就是kafka的安装位置) COMPONENT_INSTALL_DIR_NAME=/opt/kafka # ranger服务端的地址(拉取策略的URL) POLICY_MGR_URL=http://192.168.3.31:6080 # kafka服务的名称 REPOSITORY_NAME=hncscwc-kafka CUSTOM_USER=kafka CUSTOM_GROUP=kafka 注:CUSTOM_USER和CUSTOM_GROUP是执行脚本的系统用户及用户组,也就是说对应的用户与用户组必须存在。 完成配置后,执行`enable-kafka-plugin.sh`脚本,将ranger插件需要的配置文件及jar包拷...

开源流式湖仓服务Arctic详解:并非另一套Table Format

本文根据作者于Arctic开源发布会演讲内容整理(略有删减),系统解读Arctic项目研发初衷、生态定位、核心特性、性能表现及未来规划。 首先感谢大家参与我们Arctic开源发布会。我是马进,网易数帆实时计算和湖仓一体团队负责人。我们在2020年开始关注数据湖新的技术,并用它来构建流批一体、湖仓一体的架构。最早我们使用Flink+Iceberg,但是实践过程中发现这个架构距离生产场景还有很大的gap,所以有了Arctic项目(github.com/NetEase/arctic)。 数据湖Table format之争 先看目前Apache Hudi、Apache Iceberg、Delta这几个主流的开源Table format(表格式)的选型。 Table format这个概念最早由Iceberg提出,现在行业对它的理解主要有两点。第一点是Table format定义了哪些文件可以构成一张表,这样Apache Flink、Apache Spark、Trino、Apache Impala等任何引擎都可以根据Table format去查询、检索数据。第二点就是Table format规范了...

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