如何禁用CDH集群Kerberos

2018-07-12 14:32:44 浏览数 (1)

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Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject

提示：代码块部分可以左右滑动查看噢

1.文档编写目的

Fayson在前面的文章介绍了如何为CDH集群启用Kerberos，在集群启用Kerberos后，会对现有环境的部分代码做改造，有些人觉得使用起来不方便，想取消Kerberos。本篇文章Fayson主要介绍如何禁用CDH集群的Kerberos及禁用后对各组件服务的测试。

注意：本文禁用Kerberos属于比较暴力的方式，未在正式成产环境做严格测试，操作方式仅供参考，建议使用环境为开发/测试/Poc环境。

  • 内容概述

1.集群环境说明

2.禁用Kerberos及启动服务

3.验证服务及各个服务功能

4.总结

  • 测试环境

1.CM和CDH版本为5.12.1

2.集群已启用Kerberos

3.集群已启用Sentry

2.集群环境介绍

1.CDH集群已启用Kerberos

2.禁用前集群HDFS信息

3.禁用Kerberos

1.通过CM停止CDH集群的所有服务

服务停止成功

2.对Zookeeper服务操作

通过CM修改Zookeeper的enableSecurity为false（即取消勾选，保存配置）

查看Zookeeper服务的数据目录

登录服务器将Zookeeper的数据目录下的文件删除

代码语言：javascript复制
[root@ip-172-31-2-37 zookeeper]# pwd
/var/lib/zookeeper
[root@ip-172-31-2-37 zookeeper]# rm -rf *
[root@ip-172-31-2-37 zookeeper]# ll

（可左右滑动）

注意：所有Zookeeper的数据目录下文件都要删除。

执行Zookeeper初始化操作

初始化成功

3.修改HDFS配置

修改Hadoop的安全身份验证

代码语言：javascript复制
hadoop.security.authentication 修改为simple
hadoop.security.authorization 修改为false即取消勾选

（可左右滑动）

修改DataNode的数据目录权限为755

代码语言：javascript复制
dfs.datanode.data.dir.perm 修改为755

（可左右滑动）

修改DataNode服务的端口号

代码语言：javascript复制
dfs.datanode.address 修改为50010
dfs.datanode.http.address 修改为50070

（可左右滑动）

保存修改的配置信息。

4.进入HBase服务修改配置

修改HBase的身份验证

代码语言：javascript复制
hbase.security.authentication 修改为simple
hbase.security.authorization 修改为false即取消勾选
hbase.trift.security.qop修改为none

（可左右滑动）

修改完成保存配置。

5.Hue服务修改

删除Hue实例中的 “Kerberos Ticket Renewer”服务

删除成功

6.修改Hive配置，如果集群未启用Sentry则跳过此步

代码语言：javascript复制
<property>
    <name>sentry.hive.testing.mode</name>
    <value>true</value>
</property>

（可左右滑动）

保存配置

7.重启Cloudera Management Service服务

修改完上述配置后，重启ClouderaManagement Service 服务

重启成功

4.集群服务启动

1.启动Zookeeper服务

启动成功

Leader选举正常

注意：这里先启动Zookeeper服务。

2.初始化Failover Controller服务的自动故障转移Znode

选择任意一个FailoverController服务进入，初始化自动故障转移Znode

3.启动集群剩余服务

服务启动中

服务启动中

服务启动成功

4.部署客户端配置

点击“部署客户端配置”，如下部署成功

集群各个服务状态正常

5.验证服务是否正常

1.HDFS服务主备正常

2.Yarn服务主备正常

3.HBase的Master服务正常

4.CM显示Kerberos已禁用

5.HDFS数据量与禁用Kerberos之前一致

6.服务功能验证

1.HDFS服务验证

查看HDFS文件系统

代码语言：javascript复制
[root@ip-172-31-11-224 ~]# klist
[root@ip-172-31-11-224 ~]# hadoop fs -ls /

（可左右滑动）

向集群put文件及查看

代码语言：javascript复制
[root@ip-172-31-11-224 ~]# ll
[root@ip-172-31-11-224 ~]# hadoop fs -put original-ks.cfg /tmp
[root@ip-172-31-11-224 ~]# hadoop fs -ls /tmp
[root@ip-172-31-11-224 ~]# hadoop fs -cat /tmp/original-ks.cfg |more

（可左右滑动）

在未Kinit的情况下正常使用Hadoop命令

2.Hive服务验证

使用HiveCLI访问Hive,执行SQL查询及Count操作

使用Beeline方式访问Hive

代码语言：javascript复制
[root@ip-172-31-11-224 ~]# beeline
beeline> !connect jdbc:hive2://ip-172-31-2-37.ap-southeast-1.compute.internal:10000 hive hive
0: jdbc:hive2://ip-172-31-2-37.ap-southeast-1> show tables;
0: jdbc:hive2://ip-172-31-2-37.ap-southeast-1> select * from test;
0: jdbc:hive2://ip-172-31-2-37.ap-southeast-1> select count(*) from test;

（可左右滑动）

3.Impala服务验证

使用impala-shell的方式登录

代码语言：javascript复制
[root@ip-172-31-11-224 ~]# klist
[root@ip-172-31-11-224 ~]# impala-shell -u hive
[ip-172-31-11-224.ap-southeast-1.compute.internal:21000] > show tables;
[ip-172-31-11-224.ap-southeast-1.compute.internal:21000] > select * from test;
[ip-172-31-11-224.ap-southeast-1.compute.internal:21000] > select count(*) from test;

（可左右滑动）

4.HBase服务验证

代码语言：javascript复制
[root@ip-172-31-11-224 ~]# klist
[root@ip-172-31-11-224 ~]# hbase shell
hbase(main):001:0> create 'picHbase', {NAME => 'picinfo'}
hbase(main):002:0> put 'picHbase','001','picinfo:content','test'
hbase(main):003:0> scan 'picHbase'
hbase(main):004:0> list

（可左右滑动）

5.Hue服务功能验证

6.向集群提交一个MapReduce作业

代码语言：javascript复制
[root@ip-172-31-11-224 ~]# klist
[root@ip-172-31-11-224 ~]# hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar pi 5 5

（可左右滑动）

7.向集群提交一个Spark1作业

代码语言：javascript复制
[root@ip-172-31-11-224 ~]# klist
[root@ip-172-31-11-224 ~]# spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi  --master yarn-client --num-executors 4 --driver-memory 2g  --driver-cores 1 --executor-memory 2g --executor-cores 1  /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/lib/spark-examples.jar 10

（可左右滑动）

作业执行成功

8.向集群提交一个Spark2的作业

作业运行成功

7.总结

  • 禁用CDH集群的Kerberos服务，主要是依赖Zookeeper的各个服务对Znode的读取权限，这里Fayson比较暴力直接将Zookeeper的数据目录删除重新初始化。
  • 需要对启用了Kerberos的服务进行修改，禁用每个服务的Kerberos。
  • 在修改完配置后，启用HDFS时需要注意，由于Fayson直接删除了Zookeeper的数据目录所以我们要为Failover Controller服务初始化自动故障转移Znode
  • 如果Kerberos集群启用了Sentry，需要注意的是禁用Kerberos后要在Hive中配置Sentry为testing mode模式。

提示：代码块部分可以左右滑动查看噢

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