Flink on Yarn Kerberos的配置

Flink 使用介绍相关文档目录

Flink 使用介绍相关文档目录

安装Kerberos

参见Ambari添加Kerberos支持
Kerberos的使用参见:Kerberos 安装和使用

安装Ranger

安装Ranger前需要安装Infra Solr和MySQL,且允许root用户远程登录。MySQL数据库需要提前创建rangeradmin账户。

Ranger的安装按照向导操作即可,需要注意的配置如下:


Ranger Admin配置

MySQL驱动需要通过如下命令配置到Ambari。

ambari-server setup --jdbc-db=mysql --jdbc-driver=/path/to/mysql/com.mysql.jdbc.Driver

安装Ranger后,去Configs -> Ranger Plugin页面,打开HDFS和Yarn Ranger Plugin。之后重启HDFS和Yarn服务。


配置Ranger插件

创建Flink principle和Flink 用户

创建Flink unix 用户

useradd flink

创建Flink的principal

以root用户登录KDC所在的服务器,执行如下命令:

kadmin.local

# 这里的hostname为manager.bigdata
addprinc flink/manager.bigdata@HADOOP.COM

# 生成keytab
ktadd -norandkey -k path/to/keytabFile.keytab flink/manager.bigdata@HADOOP.COM

配置Flink 用户的权限

此步骤需要通过Ranger赋予flink用户操作HDFS和提交yarn任务队列的权限。

打开Ranger主页面。HDFS和YARN权限的配置分别在对应栏目的下方。


Ranger主页面部分截图

此处点击my_cluster_hadoop。


HDFS权限配置

点击all-path右侧的修改按钮。在下方的allow conditions中增加flink用户。


HDFS权限修改

同理修改YARN all-queue的配置,加入flink用户。如图所示


Yarn权限配置
Yarn权限修改

Flink配置认证principal

编辑Flink 安装目录的conf/flink-conf.yaml,修改如下三行。

security.kerberos.login.use-ticket-cache: true
security.kerberos.login.keytab: /home/hdfs/flink.manager.bigdata.keytab
security.kerberos.login.principal: flink/manager.bigdata@HADOOP.COM

测试是否能启动yarn session

执行命令:

bin/yarn-session -s 2 -nm flink_task -jm 1024 -tm 1024 -d

如果没有报错,执行(若没有权限需要先kinit 认证):

yarn app -list

此处可以找到Flink任务,Flink on Yarn Kerberos配置成功。

如果yarn报timeline service错误,可以将timeline-service禁止。方法为修改yarn的yarn.timeline-service.enabledfalse

在开启 Kerberos 认证的 HDP 集群使用Flink和Kafka

上述方法仅能保证Flink任务可以提交到Yarn队列中。如果在Flink任务中使用到了Kafka,仍需要在用户代码中增加Kafka的相关认证逻辑,非常繁琐。

Flink提供了security.kerberos.login.contexts配置项,可以对Zookeeper和Kafka进行认证。这样在代码中直接使用Flink提供的Kafka connector就可以了,不用再编写繁琐的认证过程。

配置的方法 如下:

security.kerberos.login.use-ticket-cache: false
security.kerberos.login.keytab: /path/to/kafka.keytab
security.kerberos.login.principal: kafka@HADOOP.COM
# 这里注明Client,KafkaClient,用来认证Zookeeper和Kafka
security.kerberos.login.contexts: Client,KafkaClient

注意:这里认证使用的是kafka这个principal。任务提交到Yarn集群需要kafka身份具有提交到Yarn队列的权限。如果没有,可以使用上一节的方法增加权限。

FAQ

如果按照上面的配置之后仍然出现如下问题:

org.apache.hadoop.security.AccessControlException: SIMPLE authentication is not enabled. Available:[TOKEN, KERBEROS]

说明Flink没有找到core-site.xmlhdfs-site.xml文件所在路径,需要显式指明。方法为执行:

export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop_conf

然后再提交Flink任务。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,362评论 5 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,330评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,247评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,560评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,580评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,569评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,929评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,587评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,840评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,596评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,678评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,366评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,945评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,929评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,165评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,271评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,403评论 2 342