Apache Hive+Kerberos安装配置及 Kettle访问带 Kerberos 认证的 Hive的集成
目录
- 1 连接
- 2 KDC 安装
- 2.1 安装 Kerberos 服务
- 2.2 配置 /var/kerberos/krb5kdc/kdc.conf
- 2.3 配置 /var/kerberos/krb5kdc/kadm5.acl
- 2.4 配置 /etc/krb5.conf
- 2.5 创建 Kerberos 数据库
- 2.6 创建 Kerberos 管理员账号
- 2.7 将 Kerberos 添加到自启动服务，并启动krb5kdc和kadmin服务
- 2.8 查看认证信息
- 3 Application Server
- 3.1 Kerberos 安装
- 3.2 为应用服务节点创建 Principals 和 keytab
- 3.3 Apache Hadoop 安装部署
- 3.3.1 解压与配置
- 3.3.2 配置 core-site.xml
- 3.3.3 配置 hdfs-site.xml
- 3.3.4 配置 ssl
- (1) 生成所需认证文件
- (2) 配置 ssl-client.xml
- (3) 配置 ssl-server.xml
- 3.3.5 配置 mapred-site.xml
- 3.3.6 配置 yarn-site.xml
- 3.3.7 初始化 Hadoop 及启停
- 3.3.8 测试及常用命令
- 3.4 Apache Hive 安装部署
- 3.4.1 配置前
- 3.4.2 修改hive-env.sh
- 3.4.3 修改hive-site.xml
- 3.4.4 初始化 Hive及启动
- 3.4.5 中文注释乱码
- 3.4.6 小例子
- 4 Client
- 4.1 Windows 环境Kerberos 环境
- 4.2 Linux 环境Kerberos 环境
- 4.3 DBeaver
- 4.3.1 下载及解压
- 4.3.2 修改 dbeaver.ini
- 4.3.3 获取 hive 驱动 - 通过 Maven 项目导出Hive JDBC 驱动包
- 4.3.4 获取 hive 驱动 - 下载通用Hive驱动包
- 4.4 Kettle
- 4.4.1 下载及其大数据插件配置
- 4.4.2 修改Kettle 启动脚本
- 4.4.3 连接 Hive
1 连接
- 我的 blog Kerberos简介、安装及与其它服务的集成和使用
- Kerberos 快速入手指南的官方文档译文 A guided tour of Kerberos: Tutorial
- Hadoop and Kerberos: The Madness beyond the Gate
- Hadoop in Secure Mode
下面的安装也主要以这个图为为总领分类部署
2 KDC 安装
系统依赖部分
yum install -y libss
# 在安装 krb5-server 报 libverto-module-base is needed by krb5-server-1.15.1-46.el7.x86_64 时安装
yum install -y libverto-libevent
yum install -y logrotate
2.1 安装 Kerberos 服务
# 1 查看环境中是否已经安装存在 Kerberos
rpm -qa | grep -E "krb5|libkadm5"
# 删除时需要格外注意，为了版本统一一致，最好进行升级安装，
# Kerberos 和 SSH 有些库是共用的，删除后可能会导致 SSH 无法使用，确实某些库文件
# 如果是 Docker 容器可以通过下面的命令将宿主机的文件拷贝到容器中，根据提示缺少的文件查找
# docker cp /usr/lib64/libss.so.2.0 dev_mysql_v1:/usr/lib64/libss.so.2.0
# rpm -e --nodeps xxx
# 2 安装 Kerberos 依赖的包
## 查看环境是否有 words，若没有则安装
## 因为有些应用或数据库会使用这个来检查单词的拼写，或者密码检查器会使用这个来查找有误的密码。
rpm -qa | grep words
## 安装 words
wget http://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/Packages/words-3.0-22.el7.noarch.rpm
## 安装成功后会在 /usr/share/dict/words 有一个词文件。
rpm -ivh words-3.0-22.el7.noarch.rpm
# 2 下载所需包
# CentOS 7.8.2003 默认版本为 krb5-libs-1.15.1-46
wget http://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/Packages/krb5-libs-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
wget http://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/Packages/krb5-server-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
wget http://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/Packages/krb5-workstation-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
wget http://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/Packages/libkadm5-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
# 3 安装
rpm -iUh krb5-libs-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh libkadm5-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh krb5-workstation-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh krb5-server-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
2.2 配置 /var/kerberos/krb5kdc/kdc.conf
[kdcdefaults]
kdc_ports = 88
kdc_tcp_ports = 88
[realms]
YORE.COM = {
# JDK 8 （至少在 jdk 1.8 _152 之前的）可能不支持，如果使用中发现异常：java.security.InvalidKeyException: Illegal key size，
# 方法1，可以将 aes256-cts 去点，保留 aes128-cts
# 方法2，或者下载官方提供的 jce_policy-8.zip 包，解压后将 local_policy.jar 和 US_export_policy.jar 覆盖JDK安装目录下的 jre\lib\security 下的两个文件
# 每个版本的路径可能稍微有差别，只要找到 unlimited 下的
# 下载地址 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jce8-download-2133166.html
# https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jce-all-downloads.html
#master_key_type = aes256-cts
acl_file = /var/kerberos/krb5kdc/kadm5.acl
dict_file = /usr/share/dict/words
admin_keytab = /var/kerberos/krb5kdc/kadm5.keytab
max_renewable_life = 7d 0h 0m 0s
#supported_enctypes = aes256-cts:normal aes128-cts:normal des3-hmac-sha1:normal arcfour-hmac:normal camellia256-cts:normal camellia128-cts:normal des-hmac-sha1:normal des-cbc-md5:normal des-cbc-crc:normal
supported_enctypes = aes128-cts:normal des3-hmac-sha1:normal arcfour-hmac:normal camellia256-cts:normal camellia128-cts:normal des-hmac-sha1:normal des-cbc-md5:normal des-cbc-crc:normal
}
2.3 配置 /var/kerberos/krb5kdc/kadm5.acl
Realme 改为上面配置的名字 YORE.COM。这样名称匹配 */[email protected] 的都会认为 admin，权限是 *，代表全部权限。
*/[email protected] *
2.4 配置 /etc/krb5.conf
其中 kdc.yore.com 为 KDC 服务的主机名，端口缺省时默认为 88，admin_server 端口缺省时默认为 749。
# Configuration snippets may be placed in this directory as well
includedir /etc/krb5.conf.d/
[logging]
default = FILE:/var/log/krb5libs.log
kdc = FILE:/var/log/krb5kdc.log
admin_server = FILE:/var/log/kadmind.log
[libdefaults]
default_realm = YORE.COM
dns_lookup_realm = false
dns_lookup_kdc = false
ticket_lifetime = 24h
renew_lifetime = 7d
forwardable = true
#rdns = false
#pkinit_anchors = /etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt
# default_realm = EXAMPLE.COM
#default_ccache_name = KEYRING:persistent:%{uid}
udp_preference_limit = 1
kdc_timeout = 3000
[realms]
YORE.COM = {
kdc = yore.bigdata03.com:88
admin_server = yore.bigdata03.com:749
default_domain = YORE.COM
}
[domain_realm]
.yore.bigdata03.com = YORE.COM
yore.bigdata03.com = YORE.COM
2.5 创建 Kerberos 数据库
# 1 创建/初始化 Kerberos database
# 当遇到问题，可能需要执行： /usr/sbin/kdb5_util -r CDH.COM -m destory -f。
# 删除 /var/kerberos/krb5kdc/principal*
#
# 期间会要求输入密码。kdc123
/usr/sbin/kdb5_util create -s -r YORE.COM
# 2 查看生成的文件
# 前两个是我们前两步设置的，后面的 principal* 就是本次生成的
[root@kdc download]# ll /var/kerberos/krb5kdc/
total 24
-rw-r--r-- 1 root root 19 Mar 25 21:41 kadm5.acl
-rw-r--r-- 1 root root 488 Mar 25 21:42 kdc.conf
-rw------- 1 root root 8192 Mar 25 21:40 principal
-rw------- 1 root root 8192 Mar 25 21:40 principal.kadm5
-rw------- 1 root root 0 Mar 25 21:40 principal.kadm5.lock
-rw------- 1 root root 0 Mar 25 21:40 principal.ok
2.6 创建 Kerberos 管理员账号
# 这里会提示时输入管理员的密码（kdc123），再次确认，未报错则创建成功。
[root@kdc download]# /usr/sbin/kadmin.local -q "addprinc admin/[email protected]"
Authenticating as principal root/[email protected] with password.
WARNING: no policy specified for admin/[email protected]; defaulting to no policy
Enter password for principal "admin/[email protected]":
Re-enter password for principal "admin/[email protected]":
Principal "admin/[email protected]" created.
2.7 将 Kerberos 添加到自启动服务，并启动krb5kdc和kadmin服务
# 自启
systemctl enable krb5kdc
systemctl enable kadmin
# 启动
systemctl start krb5kdc
systemctl start kadmin
# 状态
systemctl status krb5kdc
systemctl status kadmin
2.8 查看认证信息
# 1 提示输入密码时，输入 admin 的密码（Kerberos 管理员账号的密码: kdc123）
[root@kdc download]# kinit admin/[email protected]
Password for admin/[email protected]:
# 2 查看所有的 Principal
/usr/sbin/kadmin.local -q "listprincs"
# klist
[root@kdc download]# klist
Ticket cache: FILE:/tmp/krb5cc_0
Default principal: admin/[email protected]
Valid starting Expires Service principal
2020-07-04T11:18:24 2020-07-05T11:18:24 krbtgt/[email protected]
renew until 2020-07-11T11:18:24
3 Application Server
应用服务这里可以指代开启了 Kerberos 认证的大数据平台或者开启了 Kerberos 认证的大数据集群环境，这里主要介绍搭建一个带有 Kerberos 认证的 Apache Hadoop 和 Apache Hive ，因此这里的应用服务主要表示 Hadoop 和 Hive 所在的服务节点环境。
3.1 Kerberos 安装
# 1 资源
scp -P 30021 -r krb5-libs-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm krb5-workstation-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm \
libkadm5-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm root@cdh3:/opt/download/
# 安装
rpm -iUh krb5-libs-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh libkadm5-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh krb5-workstation-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
# 将 KDC 的 /etc/krb5.conf 拷贝到应用服务节点 /etc/ 下
scp /etc/krb5.conf root@bigdata01:
3.2 为应用服务节点创建 Principals 和 keytab
【说明】：这里为了简化，Hadoop 所有服务和 Hive 的服务都统一使用一个principal 主体和 一个 keytab 文件，真实生产环境最好每个服务对应一个principal，安装配置流程基本类似。
# 1 KDC 服务节点生成一个 hadoop 主体（kdc123）
/usr/sbin/kadmin.local -q "addprinc hadoop/[email protected]"
# 2 导入 keytab 文件
/usr/sbin/kadmin.local -q "xst -k ./hadoop.keytab hadoop/[email protected]"
# 3 将 hadoop.keytab 发送到 Hadoop 节点（这一步下调到下一步解压 Hadoop 后执行）
scp -P 22 hadoop.keytab root@bigdata01:/opt/installed/hadoop-3.0.3/etc/hadoop/
# 4 查看导入的 keytab 文件（注意文件权限）
/usr/bin/klist -ket /opt/installed/hadoop-3.0.3/etc/hadoop/hadoop.keytab
# 5 创建一个 Hadoop 应用用户，例如 hdfs 用户。下面均以此用户操作
useradd -s /bin/bash hdfs
# 设置密码
passwd hdfs
# 5 在 Hadoop 各节点获取缓存票据。那个用户操作 hadoop，那个用户执行认证
kinit -kt /opt/installed/hadoop-3.0.3/etc/hadoop/hadoop.keytab hadoop/[email protected]
# 6 查看票据
klist
3.3 Apache Hadoop 安装部署
3.3.1 解压与配置
# 1 下载
wget http://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.0.3/hadoop-3.0.3.tar.gz
# 2 解压
tar -zxf hadoop-3.0.3.tar.gz -C /opt/installed
# 为了节省空间，当不查看 Hadoop 文档是，可以删除掉
rm -rf /opt/installed/hadoop-3.0.3/share/doc
# 3 SSH
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hdfs@bigdata01
# 4 配置环境变量（可以配置到用户环境变量下: vim ~/.bash_profile）
# set hadoop environment
export HADOOP_HOME=/opt/installed/hadoop-3.0.3
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
# 5 创建所需文件夹
# root 用户创建，在将 /u01/hadoop 属组改为 hdfs
mkdir -p /u01/hadoop/dfs/dn
mkdir -p /u01/hadoop/dfs/nn
mkdir -p /u01/hadoop/dfs/snn
#mkdir -p /u01/hadoop/yarn/container-logs
#mkdir -p /u01/hadoop/yarn/container-executor
#mkdir -p /u01/hadoop/app/tmp/nm-local-dir
chown -R hdfs:hdfs /u01/hadoop
# 6 配置 hadoop-env.sh
vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh
### 添加如下配置 ####
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_231
export HADOOP_HOME=/opt/installed/hadoop-3.0.3
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib:$HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR"
## 配置用户信息，如果是 root 用户启动，需要配置为 root;
#export HDFS_NAMENODE_USER=root
#export HDFS_DATANODE_USER=root
#export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
#export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root export YARN_NODEMANAGER_USER=root
3.3.2 配置 core-site.xml
vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFSname>
<value>hdfs://bigdata01:8020value>
property>
<property>
<name>fs.trash.intervalname>
<value>60value>
property>
<property>
<name>fs.trash.checkpoint.intervalname>
<value>0value>
property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groupsname>
<value>*value>
property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hostsname>
<value>*value>
property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hdfs.groupsname>
<value>*value>
property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hdfs.hostsname>
<value>*value>
property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dirname>
<value>/tmp/hadoop-${user.name}value>
property>
<property>
<name>hadoop.security.authenticationname>
<value>kerberosvalue>
property>
<property>
<name>hadoop.security.authorizationname>
<value>truevalue>
property>
<property>
<name>hadoop.rpc.protectionname>
<value>authenticationvalue>
property>
<property>
<name>hadoop.security.auth_to_localname>
<value>
RULE:[2:$1/$2@$0](hadoop/.*@YORE.COM)s/.*/hdfs/
RULE:[2:$1/$2@$0](hadoop/.*@YORE.COM)s/.*/yarn/
RULE:[2:$1/$2@$0](hadoop/.*@YORE.COM)s/.*/mapred/
DEFAULT
value>
property>
configuration>
3.3.3 配置 hdfs-site.xml
# 1 这里需要注意的是 Centos 7 非 root 用户无法使用 1024 一下的端口
## 方式一：修改为 1024 以上的端口
## 方式二：端口重定向
yum install iptables-services
# 查看现有的iptables 规则
iptables -L -n
# 可以关闭防火强，或者可以开启端口
# 将端口 x 重定向到 xx
iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp --dport x -j REDIRECT --to-port xx
# 保存
iptables-save > /etc/sysconfig/iptables
vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dirname>
<value>file:///u01/hadoop/dfs/nnvalue>
property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dirname>
<value>file:///u01/hadoop/dfs/dnvalue>
property>
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.dirname>
<value>file:///u01/hadoop/dfs/snnvalue>
property>
<property>
<name>dfs.replicationname>
<value>1value>
property>
<property>
<name>dfs.permissionsname>
<value>falsevalue>
property>
<property>
<name>dfs.http.policyname>
<value>HTTPS_ONLYvalue>
property>
<property>
<name>dfs.namenode.https-addressname>
<value>bigdata01:9871value>
property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-addressname>
<value>bigdata01:50070value>
property>
<property>
<name>dfs.block.access.token.enablename>
<value>truevalue>
property>
<property>
<name>dfs.namenode.kerberos.principalname>
<value>hadoop/[email protected]value>
property>
<property>
<name>dfs.namenode.keytab.filename>
<value>/opt/installed/hadoop-3.0.3/etc/hadoop/hadoop.keytabvalue>
property>
<property>
<name>dfs.namenode.kerberos.internal.spnego.principalname>
<value>hadoop/[email protected]value>
property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-addressname>
<value>bigdata01:9868value>
property>
<property>
<name>dfs.secondary.https.addressname>
<value>bigdata01:9869value>
property>
<property>
<name>dfs.secondary.namenode.keytab.filename>
<value>/opt/installed/hadoop-3.0.3/etc/hadoop/hadoop.keytabvalue>
property>
<property>
<name>dfs.secondary.namenode.kerberos.principalname>
<value>hadoop/[email protected]value>
property>
<property>
<name>dfs.secondary.namenode.kerberos.internal.spnego.principalname>
<value>hadoop/[email protected]value>
property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir.permname>
<value>700value>
property>
<property>
<name>dfs.datanode.addressname>
<value>0.0.0.0:1104value>
property>
<property>
<name>dfs.datanode.http.addressname>
<value>0.0.0.0:1106value>
property>
<property>
<name>dfs.data.transfer.protectionname>
<value>integrityvalue>
property>
<property>
<name>dfs.datanode.kerberos.principalname>
<value>hadoop/[email protected]value>
property>
<property>
<name>dfs.datanode.keytab.filename>
<value>/opt/installed/hadoop-3.0.3/etc/hadoop/hadoop.keytabvalue>
property>
<property>
<name>dfs.encrypt.data.transfername>
<value>falsevalue>
property>
<property>
<name>dfs.web.authentication.kerberos.principalname>
<value>hadoop/[email protected]value>
property>
<property>
<name>dfs.web.authentication.kerberos.keytabname>
<value>/opt/installed/hadoop-3.0.3/etc/hadoop/hadoop.keytabvalue>
property>
configuration>
3.3.4 配置 ssl
(1) 生成所需认证文件
mkdir /etc/https
cd /etc/https
# 生成ca。会提示输入密码，输入一个大于 6 位的密码（bigdata）
openssl req -new -x509 -keyout hdfs_ca_key -out hdfs_ca_cert -days 3650 -subj '/C=CN/ST=beijing/L=chaoyang/O=yore/OU=dt/CN=yore.com'
# 在每一条机器上生成 keystore，和trustores
## 生成 keystore
keytool -keystore keystore -alias localhost -validity 3650 -genkey -keyalg RSA -keysize 2048 -dname "CN=${fqdn}, OU=DT, O=DT, L=CY, ST=BJ, C=CN"
## 添加 CA 到 truststore。是否信任此证书时输入 y
keytool -keystore truststore -alias CARoot -import -file hdfs_ca_cert
## 从 keystore 中导出 cert
keytool -certreq -alias localhost -keystore keystore -file cert
## 用 CA 对 cert 签名
openssl x509 -req -CA hdfs_ca_cert -CAkey hdfs_ca_key -in cert -out cert_signed -days 3650 -CAcreateserial
## 将 CA 的 cert 和用 CA 签名之后的 cert 导入 keystore
keytool -keystore keystore -alias CARoot -import -file hdfs_ca_cert
keytool -keystore keystore -alias localhost -import -file cert_signed
## 复制一份，带上后缀
cp keystore /etc/https/keystore.jks
cp truststore /etc/https/truststore.jks
(2) 配置 ssl-client.xml
cp $HADOOP_HOME/etc/hadoop/ssl-client.xml.example $HADOOP_HOME/etc/hadoop/ssl-client.xml
vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/ssl-client.xml
<configuration>
<property>
<name>ssl.client.truststore.locationname>
<value>/etc/https/truststore.jksvalue>
<description>Truststore to be used by clients like distcp. Must be specified.description>
property>
<property>
<name>ssl.client.truststore.passwordname>
<value>bigdatavalue>
<description>Optional. Default value is "".description>
property>
<property>
<name>ssl.client.truststore.typename>
<value>jksvalue>
<description>Optional. The keystore file format, default value is "jks".description>
property>
<property>
<name>ssl.client.truststore.reload.intervalname>
<value>10000value>
<description>Truststore reload check interval, in milliseconds.Default value is 10000 (10 seconds).description>
property>
<property>
<name>ssl.client.keystore.locationname>
<value>/etc/https/keystore.jksvalue>
<description>Keystore to be used by clients like distcp. Must be specified.description>
property>
<property>
<name>ssl.client.keystore.passwordname>
<value>bigdatavalue>
<description>Optional. Default value is "".description>
property>
<property>
<name>ssl.client.keystore.keypasswordname>
<value>bigdatavalue>
<description>Optional. Default value is "".description>
property>
<property>
<name>ssl.client.keystore.typename>
<value>jksvalue>
<description>Optional. The keystore file format, default value is "jks".description>
property>
configuration>
(3) 配置 ssl-server.xml
cp $HADOOP_HOME/etc/hadoop/ssl-server.xml.example $HADOOP_HOME/etc/hadoop/ssl-server.xml
vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/ssl-server.xml
<configuration>
<property>
<name>ssl.server.truststore.locationname>
<value>/etc/https/truststore.jksvalue>
<description>Truststore to be used by NN and DN. Must be specified.description>
property>
<property>
<name>ssl.server.truststore.passwordname>
<value>bigdatavalue>
<description>Optional. Default value is "".description>
property>
<property>
<name>ssl.server.truststore.typename>
<value>jksvalue>
<description>Optional. The keystore file format, default value is "jks".description>
property>
<property>
<name>ssl.server.truststore.reload.intervalname>
<value>10000value>
<description>Truststore reload check interval, in milliseconds.Default value is 10000 (10 seconds).description>
property>
<property>
<name>ssl.server.keystore.locationname>
<value>/etc/https/keystore.jksvalue>
<description>Keystore to be used by NN and DN. Must be specified.description>
property>
<property>
<name>ssl.server.keystore.passwordname>
<value>bigdatavalue>
<description>Optional. Default value is "".description>
property>
<property>
<name>ssl.server.keystore.keypasswordname>
<value>bigdatavalue>
<description>Optional. Default value is "".description>
property>
<property>
<name>ssl.client.keystore.typename>
<value>jksvalue>
<description>Optional. The keystore file format, default value is "jks".description>
property>
configuration>
3.3.5 配置 mapred-site.xml
vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.namename>
<value>yarnvalue>
property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.addressname>
<value>bigdata01:19888value>
property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.https.addressname>
<value>bigdata01:19890value>
property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.addressname>
<value>bigdata01:10020value>
property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.keytabname>
<value>/opt/installed/hadoop-3.0.3/etc/hadoop/hadoop.keytabvalue>
property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.principalname>
<value>hadoop/[email protected]value>
property>
configuration>
3.3.6 配置 yarn-site.xml
vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostnamename>
<value>bigdata01value>
property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>
<value>mapreduce_shufflevalue>
property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.classname>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandlervalue>
property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirsname>
<value>${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dirvalue>
property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enablename>
<value>truevalue>
property>
<property>
<name>yarn.log.server.urlname>
<value>http://bigdata01:19888/jobhistory/logs/value>
property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabledname>
<value>falsevalue>
property>
<property>
<name>yarn.application.classpathname>
<value>
$HADOOP_HOME/etc/hadoop,
$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/*,
$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/*,
$HADOOP_HOME/share/hadoop/hdfs/*,
$HADOOP_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*,
$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/*,
$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*,
$HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/*,
$HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*
value>
property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.principalname>
<value>hadoop/[email protected]value>
property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.keytabname>
<value>/opt/installed/hadoop-3.0.3/etc/hadoop/hadoop.keytabvalue>
property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.https.addressname>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8090value>
property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.principalname>
<value>hadoop/[email protected]value>
property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.keytabname>
<value>/opt/installed/hadoop-3.0.3/etc/hadoop/hadoop.keytabvalue>
property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.webapp.https.addressname>
<value>0.0.0.0:8044value>
property>
configuration>
3.3.7 初始化 Hadoop 及启停
# 启动前修改下工作节点配置。将集群的每个节点 hostname 写入下面文件中，这里仅写入 bigdata01
vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/workers
# 1 初始化
$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format
# 2 启动 Hadoop
# $HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh
$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh
# 3 停止 Hadoop
$HADOOP_HOME/sbin/stop-all.sh
3.3.8 测试及常用命令
# 1 测试集群可用性。
hadoop fs -mkdir -p /tmp/input
hadoop fs -put $HADOOP_HOME/README.txt /tmp/input
export hadoop_version=`hadoop version | head -n 1 | awk '{print $2}'`
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-$hadoop_version.jar wordcount /tmp/input /tmp/output
hadoop fs -tail /tmp/output/part-r-00000
# 2 查看 hdfs name
hdfs getconf -confKey fs.default.name
# hdfs 汇总
hdfs dfsadmin -report
3.4 Apache Hive 安装部署
3.4.1 配置前
# 1 下载
# 注意：因为我们 Hadoop 安装的是 3.0.x 版本的，所以下载Hive 时一定要下载支持 Hadoop 3.0 的，
# 例如 Hive 2.1.1 就无法支持 3.0.x 版本
# wget http://archive.apache.org/dist/hive/hive-2.1.1/apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz
wget http://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
tar -zxf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/installed/
cd /opt/installed/apache-hive-3.1.2-bin
# 2 配置环境变量
# set hive environment
export HIVE_HOME=/opt/installed/apache-hive-3.1.2-bin
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
# 3 创建元数据库，这里以 MySQL 为例
mysql> create database metastore1;
# 4 添加Mysql驱动到$HIVE_HOME/lib 下
wget https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.47/mysql-connector-java-5.1.47.jar -P $HIVE_HOME/lib/
# 5 从template中复制出一份 hive 的配置文件
cd $HIVE_HOME/conf
cp hive-env.sh.template hive-env.sh
cp hive-default.xml.template hive-site.xml
cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
cp hive-exec-log4j2.properties.template hive-exec-log4j2.properties
cp beeline-log4j2.properties.template beeline-log4j2.properties
# 6 添加 Hive principal 和 keytab 文件。
# 因为这是一个测试环境，为例简化，我们继续使用 hadoop 的认证文件
# 因为节点的认证票据已经获取，所以这里略过获取票据的步骤
# 7 hdfs 中创建仓库目录
hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
3.4.2 修改hive-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_231
export HADOOP_HOME=/opt/installed/hadoop-3.0.3
export HIVE_HOME=/opt/installed/apache-hive-3.1.2-bin
export HIVE_CONF_DIR=$HIVE_HOME/conf
3.4.3 修改hive-site.xml
主要修改如下配置项，其它可默认。同时注意配置文件的乱码（最好将 配置文件中大概 3215 行中的 去掉）。
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dirname>
<value>/user/hive/warehousevalue>
<description>Hive 数据存储的路径(在 HDFS 上的)，也可可修改为其它路径。在建表时如果不指定位置，默认会将数据保存在这里description>
property>
<property>
<name>hive.server2.thrift.bind.hostname>
<value>bigdata01value>
<description>Bind host on which to run the HiveServer2 Thrift service.description>
property>
<property>
<name>hive.metastore.urisname>
<value>thrift://bigdata01:9083value>
<description>Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.description>
property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURLname>
<value>jdbc:mysql://bigdata01:3306/metastore1?createDatabaseIfNotExist=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=falsevalue>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore. To use SSL to encrypt/authenticate the connection, provide database-specific SSL flag in the connection URL. For example, jdbc:postgresql://myhost/db?ssl=true for postgres database.description>
property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverNamename>
<value>com.mysql.jdbc.Drivervalue>
<description>Driver class name for a JDBC metastoredescription>
property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserNamename>
<value>rootvalue>
<description>Username to use against metastore databasedescription>
property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPasswordname>
<value>123456value>
<description>password to use against metastore databasedescription>
property>
<property>
<name>datanucleus.schema.autoCreateAllname>
<value>truevalue>
<description>生产环境建议关闭，测试环境或者前期可以开启，后期稳定后设置为 falsedescription>
property>
<property>
<name>hive.metastore.schema.verificationname>
<value>falsevalue>
<description>
Enforce metastore schema version consistency.
True: Verify that version information stored in is compatible with one from Hive jars. Also disable automatic
schema migration attempt. Users are required to manually migrate schema after Hive upgrade which ensures
proper metastore schema migration. (Default)
False: Warn if the version information stored in metastore doesn't match with one from in Hive jars.
description>
property>
<property>
<name>hive.exec.local.scratchdirname>
<value>/tmp/hive/exec/${user.name}value>
<description>Local scratch space for Hive jobsdescription>
property>
<property>
<name>hive.downloaded.resources.dirname>
<value>/tmp/hive/${hive.session.id}_resourcesvalue>
<description>Temporary local directory for added resources in the remote file system.description>
property>
<property>
<name>hive.querylog.locationname>
<value>/tmp/hive/${user.name}value>
<description>Location of Hive run time structured log filedescription>
property>
<property>
<name>hive.server2.logging.operation.log.locationname>
<value>/tmp/hive/server2/${user.name}/operation_logsvalue>
<description>Top level directory where operation logs are stored if logging functionality is enableddescription>
property>
<property>
<name>hive.exec.dynamic.partition.modename>
<value>nonstrictvalue>
<description>In strict mode, the user must specify at least one static partition in case the user accidentally overwrites all partitions. In nonstrict mode all partitions are allowed to be dynamic.description>
property>
<property>
<name>hive.server2.authenticationname>
<value>KERBEROSvalue>
<description>
Expects one of [nosasl, none, ldap, kerberos, pam, custom].
Client authentication types.
NONE: no authentication check
LDAP: LDAP/AD based authentication
KERBEROS: Kerberos/GSSAPI authentication
CUSTOM: Custom authentication provider
(Use with property hive.server2.custom.authentication.class)
PAM: Pluggable authentication module
NOSASL: Raw transport
description>
property>
<property>
<name>hive.server2.authentication.kerberos.principalname>
<value>hadoop/[email protected]value>
<description>Kerberos server principaldescription>
property>
<property>
<name>hive.server2.authentication.kerberos.keytabname>
<value>/opt/installed/hadoop-3.0.3/etc/hadoop/hadoop.keytabvalue>
<description>Kerberos keytab file for server principaldescription>
property>
<property>
<name>hive.metastore.sasl.enabledname>
<value>truevalue>
<description>If true, the metastore Thrift interface will be secured with SASL. Clients must authenticate with Kerberos.description>
property>
<property>
<name>hive.metastore.kerberos.keytab.filename>
<value>/opt/installed/hadoop-3.0.3/etc/hadoop/hadoop.keytabvalue>
<description>The path to the Kerberos Keytab file containing the metastore Thrift server's service principal.description>
property>
<property>
<name>hive.metastore.kerberos.principalname>
<value>hadoop/[email protected]value>
<description>
The service principal for the metastore Thrift server.
The special string _HOST will be replaced automatically with the correct host name.
description>
property>
configuration>
3.4.4 初始化 Hive及启动
# 1 初始化 Hive 元数据。
# 这一步会在 Mysql 的 metastore 库下初始化的表。(hdfs 用户执行)
# 执行成功后，在 MySQL 的 metastore1 库下会初始化生成元数据表
$HIVE_HOME/bin/schematool -dbType mysql -initSchema
# 2 启动
hive --service metastore >/dev/null 2>&1 &
hive --service hiveserver2 >/dev/null 2>&1 &
# 3 使用 beeline 连接 Hive
beeline --color=true -d "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver" \
-u "jdbc:hive2://bigdata01:10000/default;principal=hadoop/[email protected]"
3.4.5 中文注释乱码
中文注释乱码可以进入到 MySQL 中执行
use hive_metastore;
select * from COLUMNS_V2;
-- 查看 COLUMNS_V2 建表语句，可以发现 ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 ，使用的是 latin1 字符。注意:这个表可能随版本名 字会不一样，先查找一下 COLLUMNS 开头的表
show create table COLUMNS_V2;
alter table COLUMNS_V2 modify column COMMENT varchar(256) character set utf8;
alter table TABLE_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;
alter table PARTITION_KEYS modify column PKEY_COMMENT varchar(4000) character set utf8;
alter table DBS modify column `DESC` varchar(4000) character set utf8;
3.4.6 小例子
使用 Beeline 登陆 hive（关于 Beeline 的更详细使用可查看我的另一篇 blog Beeline 的进阶使用），创建表，并插入数据，执行简单 SQL，测试 hive 是否可正常使用。
-- 1 建表
0: jdbc:hive2://bigdata02:10000/default> create table if not exists person (id int, name varchar(32) comment '姓名', age int);
-- 2 查看键表信息。可以发现中文注释没有出现乱码
0: jdbc:hive2://bigdata02:10000/default> show create table person;
+----------------------------------------------------+
| createtab_stmt |
+----------------------------------------------------+
| CREATE TABLE `person`( |
| `id` int, |
| `name` varchar(32) COMMENT '姓名', |
| `age` int) |
| ROW FORMAT SERDE |
| 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' |
| STORED AS INPUTFORMAT |
| 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' |
| OUTPUTFORMAT |
| 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' |
| LOCATION |
| 'hdfs://bigdata02:8020/user/hive/warehouse/person' |
| TBLPROPERTIES ( |
| 'bucketing_version'='2', |
| 'transient_lastDdlTime'='1593865132') |
+----------------------------------------------------+
15 rows selected (0.145 seconds)
-- 3 插入数据
0: jdbc:hive2://bigdata02:10000/default> insert into person values(100, "小兰", 18),(102, "yore", 20);
-- 4 查询表数据
0: jdbc:hive2://bigdata02:10000/default> SELECT * FROM person;
+------------+--------------+-------------+
| person.id | person.name | person.age |
+------------+--------------+-------------+
| 100 | 小兰 | 18 |
| 102 | yore | 20 |
+------------+--------------+-------------+
2 rows selected (0.236 seconds)
4 Client
4.1 Windows 环境Kerberos 环境
注意：Windows 系统和 Linux 的文件路径分隔符不同，这里在配置文件中一定要使用 / 作为文件分隔符。
# 1 下载。访问 http:/4.1.2 Linux 环境
/web.mit.edu/kerberos/dist/
wget http://web.mit.edu/kerberos/dist/kfw/4.1/kfw-4.1-amd64.msi
# 2 直接双击下载 kfw-4.1-amd64.msi 进行安装
# 3 安装完毕后会提示重启，直接重启系统
# 安装完毕后会自动安装到 C:\Program Files\MIT\Kerberos\bin 下
# 4 krb5.ini
# 将 KDC 或 应用服务节点的 /etc/krb5.conf 下载到 windowns 下
# 将 krb5.conf 重命名为 krb5.ini 放置到 C:\ProgramData\MIT\Kerberos5
# 注意：krb5.ini 的路径和安装的路径不同，不要放错了
# 在 win 系统的用户环境变量用户中添加。
# 注意 C:\temp 必须存在，但是其下面的 krb5cache 是认证通过后自动创建的缓存文件
变量名(N)： KRB5_CONFIG
变量值(V)： C:\ProgramData\MIT\Kerberos5\krb5.ini
变量名(N)： KRB5CCNAME
变量值(V)： C:\temp\krb5cache
# 5 配置 hosts
# 将服务的 /etc/hosts 中的 ip 添加到 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 中
# 主要是用到的应用服务的 ip 和 KDC 中配置的 ip
# 6 环境变量
# klist 和 kinit 在 JDK 中也带有，如果环境中已经配置了 JDK ，
# path 中添加 C:\Program Files\MIT\Kerberos\bin 一定要上移到最靠前
# case 1：当 jdk 的 klist 生效时，输入 klist 提示 当前登录 ID 是 0:0x80ea4 ……
# case 2：当 Kerberos 的 klist 生效时，输入 klist 提示 klist: No credentials cache file found
# 7 将生成的 testuser.keytab 拷贝到客户端节点。
# 例如放到家目录下的 C:\ProgramData\MIT\Kerberos5\testuser.keytab 文件夹下
# 8 查看 keytab 文件信息
# 在 C:\Program Files\MIT\Kerberos 下执行。如果配了环境变量任意地方执行都行
.\bin\klist.exe -ket C:\ProgramData\MIT\Kerberos5\testuser.keytab
# 9 获取认证的 Ticket
.\bin\kinit.exe -kt C:\ProgramData\MIT\Kerberos5\testuser.keytab testuser/[email protected]
# 10 查看本地缓存的认证票据
klist
# 也可以通过 Kerberos 客户端工具 C:\Program Files\MIT\Kerberos\bin\MIT Kerberos.exe 查看
4.2 Linux 环境Kerberos 环境
Linux 下的安装同 应用服务节点安装类似
# 1查看环境是否已经安装了 Kerberos 客户端环境
rpm -qa | grep -E "krb5|libkadm5"
# 2下载所需 Kerberos 客户端包
wget http://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/Packages/krb5-libs-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
wget http://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/Packages/krb5-workstation-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
wget http://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/Packages/libkadm5-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
# 3安装
rpm -iUh krb5-libs-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh libkadm5-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh krb5-workstation-1.15.1-46.el7.x86_64.rpm
# 4 获取 /etc/krb5.conf
# 将 KDC 或者应用服务器上的 /etc/krb5.conf 拷贝到 客户端机器 的 /etc 下即可
# 5 hosts配置，
## 按照 一、环境 节进行配置，主要是将 CDH 的ip 和 hostname 进行映射配置，注意内网和外网的区别
## Linux 环境配置：/etc/hosts
# 6 查看导入的 keytab 文件（注意文件权限）
/usr/bin/klist -ket ~/testuser.keytab
# 7 获取认证票据
kinit -kt ~/testuser.keytab testuser/[email protected]
# 8 查看 获取的缓存票据
klist
4.3 DBeaver
下面将以 Windows 系统环境为例。
4.3.1 下载及解压
访问 https://dbeaver.io/download/ 进行下载，例如下载 Windows 免安装版的 Windows 64 bit (zip)
wget https://dbeaver.io/files/dbeaver-ce-latest-win32.win32.x86_64.zip
# 解压。因为是免安装的，直接解压后即可使用
unzip dbeaver-ce-latest-win32.win32.x86_64.zip
4.3.2 修改 dbeaver.ini
# 在 dbeaver/dbeaver.ini 中添加如下参数
-Djavax.security.auth.useSubjectCredsOnly=false
-Djava.security.krb5.conf=C:\ProgramData\MIT\Kerberos5\krb5.ini
-Dsun.security.krb5.debug=true
#-Djava.security.auth.login.config=C:\ProgramData\MIT\Kerberos5\jaas.conf
4.3.3 获取 hive 驱动 - 通过 Maven 项目导出Hive JDBC 驱动包
前提，系统中已经安装了 JDK、Maven 环境。在某目录下新建一个文件夹作为项目根目录，在这个目录下新建 pom.xml 文件，其中主要配置如下，项目的 GAV 值可以根据自己感觉随意写的，重点是其中引入自己所需版本的 hive-jdbc 依赖，例如引入3.1.2 版本的 Hive jdbc。
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0modelVersion>
<artifactId>dbeaver-hive-driverartifactId>
<groupId>com.yoregroupId>
<version>1.0.0-SNAPSHOTversion>
<packaging>jarpackaging>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hivegroupId>
<artifactId>hive-jdbcartifactId>
<version>3.1.2version>
dependency>
dependencies>
project>
接着执行如下命令导入 hive jdbc 的依赖到某个文件下
mvn dependency:copy-dependencies -DoutputDirectory=./output
# 为了方便传输，可以将其打包
tar -zcf dbeaver-hive-driver.tar.gz ./output
打开 DBeave，新建Hive连接，编辑驱动，主要配置如下项：
- URL 模板： jdbc:hive2://{host}[:{port}][/{database}];principal=hive/{host}@SINOSIG.COM
- 添加文件夹：上一步导出的文件夹
- 找驱动： org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
4.3.4 获取 hive 驱动 - 下载通用Hive驱动包
直接下载 DBeaver 默认推荐的驱动包 hive-jdbc-uber-2.6.5.0-292.jar ，包加载导入，创建 Hive 连接时，连接成功如下所示(注意 principal=hadoop/{host}@YORE.COM，hadoop 为 hive-site.xml 中配置的服务表示，不能更换为其它)。
- JDBC URL: jdbc:hive2://bigdata01:10000/default;principal=hadoop/[email protected]
- 主机： bigdata01
- 端口： 10000
- 数据库/模式：default
4.4 Kettle
4.4.1 下载及其大数据插件配置
# 1 下载（访问下面连接，选择一个版本下载）
# 或者访问 https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/
# 这里推荐 访问 http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/
# 2 下载 6.1 版本
# 访问 http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/Data%20Integration/6.1/，下载 6.1 版本压缩包
wget http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/Data%20Integration/6.1/pdi-ce-6.1.0.1-196.zip
# 3 解压
# 解压出后为 data-integration 文件夹，
unzip pdi-ce-6.1.0.1-196.zip
# 4 pentaho-big-data-plugin
# 关于大数据支持的插件主要为 data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin
# 4.1 配置使用的 Hadoop 版本
## 修改 data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin/plugin.properties
## 在其下面的 hadoop-configurations 文件夹下可以看大可选的有：cdh55、emr310、hdp23、mapr410
## 这里以 cdh55 为例，在 plugin.properties 中配置，重点关注下面两个配置项，否者例如连接Hive 时会找不到合适的 Driver
active.hadoop.configuration=cdh55
hadoop.configurations.path=hadoop-configurations
# 4.2 访问 Hadoop 时首先用到配置文件 core-site.xml，
# 将上产环境的 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml
# 放到 data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin/hadoop-configurations/cdh55 下
# 注意编码格式，统一为 UTF-8
# 5 启动
## 启动前请按照下面的系统，按照下面的方式修改修改对应的脚本，然后启动
## 4.1 Win 系统双加执行
data-integration\Spoon.bat
## 4.2 Linux 系统
sh data-integration/spoon.sh
4.4.2 修改Kettle 启动脚本
这里需要注意的，访问应用服务环境 hive 的主体 principal 统一为 hadoop/[email protected]，而不是用户自己的principal ，用户自己的 principal 仅作为客户端机器获取认证票据。
# 1 创建文件 kettle.login，写入如下内容并保存
# 例如：Windows 放置在 C:/ProgramData/MIT/Kerberos5/kettle.login
# Linux 放置在 /etc/kettle.login
com.sun.security.jgss.initiate{
com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required
useKeyTab=true
useTicketCache=false
keyTab="C:/ProgramData/MIT/Kerberos5/testuser.keytab"
principal="hadoop/[email protected]"
doNotPrompt=true
debug=true
debugNative=true;
};
# 2 修改 Kettle 启动脚本
## 2.1 win 系统修改 data-integration\Spoon.bat
# 对大概 96 行左右的 OPT 变量修改为如下：
# 主要添加了如下四个参数（注意每个参数用引号引起，空格分开，如果想开启动的信息，在启动脚本最后一行加上 pause）：
# "-Djava.security.auth.login.config=C:/ProgramData/MIT/Kerberos5/kettle.login"
# "-Djava.security.krb5.realm=YORE.COM"
# "-Djava.security.krb5.kdc=192.168.33.9"
# "-Djavax.security.auth.useSubjectCredsOnly=false"
set OPT=%OPT% %PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS% "-Dhttps.protocols=TLSv1,TLSv1.1,TLSv1.2" "-Djava.library.path=%LIBSPATH%" "-Djava.security.auth.login.config=C:/ProgramData/MIT/Kerberos5/kettle.login" "-Djava.security.krb5.realm=YORE.COM" "-Djava.security.krb5.kdc=192.168.33.9" "-Djavax.security.auth.useSubjectCredsOnly=false" "-DKETTLE_HOME=%KETTLE_HOME%" "-DKETTLE_REPOSITORY=%KETTLE_REPOSITORY%" "-DKETTLE_USER=%KETTLE_USER%" "-DKETTLE_PASSWORD=%KETTLE_PASSWORD%" "-DKETTLE_PLUGIN_PACKAGES=%KETTLE_PLUGIN_PACKAGES%" "-DKETTLE_LOG_SIZE_LIMIT=%KETTLE_LOG_SIZE_LIMIT%" "-DKETTLE_JNDI_ROOT=%KETTLE_JNDI_ROOT%"
## 2.2 Linux 系统修改 data-integration/spoon.sh
## 大概在 201 行，同 Windows 系统类似，添加四个参数
OPT="$OPT $PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS -Dhttps.protocols=TLSv1,TLSv1.1,TLSv1.2 -Djava.library.path=$LIBPATH -Djava.security.auth.login.config=/etc/kettle.login -Djava.security.krb5.realm=YORE.COM -Djava.security.krb5.kdc=192.168.33.9 -Djavax.security.auth.useSubjectCredsOnly=false -DKETTLE_HOME=$KETTLE_HOME -DKETTLE_REPOSITORY=$KETTLE_REPOSITORY -DKETTLE_USER=$KETTLE_USER -DKETTLE_PASSWORD=$KETTLE_PASSWORD -DKETTLE_PLUGIN_PACKAGES=$KETTLE_PLUGIN_PACKAGES -DKETTLE_LOG_SIZE_LIMIT=$KETTLE_LOG_SIZE_LIMIT -DKETTLE_JNDI_ROOT=$KETTLE_JNDI_ROOT"
4.4.3 连接 Hive
- 连接名称： by_yourself
- 连接类型： Hadoop Hive 2
- 主机名称： hiveserver2 服务地址，例如：bigdata01 或 192.168.33.3
- 数据库名称： default;principal=hadoop/[email protected]
- 端口号： 10000
- 用户名：
- 密码：
数据库名后面加上 Kerberos 认证的主体，这里统一为 hadoop/[email protected]，而不是用户自己的testuser/[email protected]，用户名和密码没有设置，直接为空即可，其它参数不用配置。连接成功后如下图所示
