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【总结】Apache Sentry 服务简介

Sentry是一个RPC服务,将认证元数据信息存储在关系型数据库,并提供RPC接口检索和操作权限。利用Kerveros支持安全访问。Sentry Service通过后台数据库存储提供认证元数据信息,不处理真实的权限验证,当Hive,Impala等服务的配置使用Sentry权限的时候,Hive,Impala只作为Sentry的client。 最早的Sentry是使用policy file配置权限,逐渐版本升级过程中,目前采用关系型数据库存储权限角色等。使用新的Sentry服务相比于旧的policy file能够更容易处理用户权限,新的Sentry服务提供了更传统的 GRANT/REVOKE语句修改权限。 早版本Sentry中的策略文件policy file: 1 2 3 4 5 6 7 [groups] manager=customers_insert_role, customers_select_role analyst=customers_select_role [roles] customers_insert_role=server=server1->db=customers...

Spark性能优化指南——高级篇(转载)

前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能。 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢。比如,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。 原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,观察异常栈,是我们写的业务代码造成的。这种情况比较少见。 数据倾斜发生的原理 数据倾斜的原理很简单:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜。比如大部分...

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