大資料實戰（八十三）：電商數倉（六十七）安全之Kerberos安全認證（三）Kerberos主體認證

阿新 • • 發佈：2020-08-28

Kerberos提供了兩種認證方式，一種是通過輸入密碼認證，另一種是通過keytab金鑰檔案認證，但兩種方式不可同時使用。

1密碼認證

1）使用kinit進行主體認證

[root@hadoop102 ~]# kinit atguigu/atguigu

2）檢視認證憑證

[root@hadoop102 ~]# klist 
Ticket cache: FILE:/tmp/krb5cc_0
Default principal: atguigu/[email protected]

Valid starting       Expires              Service principal
 
10/27/2019 18:23:57  10/28/2019 18:23:57  krbtgt/[email protected]
    renew until 11/03/2019 18:23:57

2keytab金鑰檔案認證

1）生成主體admin/admin的keytab檔案到指定目錄/root/admin.keytab

[root@hadoop102 ~]#

kadmin.local -q "xst -k /root/atguigu.keytab atguigu/[email protected]"

2）使用keytab進行認證

[root@hadoop102 ~]# kinit -kt /root/atguigu.keytab atguigu/atguigu

3）檢視認證憑證

[root@hadoop102 ~]# klist 
Ticket cache: FILE:/tmp/krb5cc_0
Default principal: atguigu/[email protected]

Valid starting     Expires            Service principal
08/27/19 15:41:28  08/28/19 15:41:28  krbtgt/[email protected]
        renew until 08/27/19 15:41:28

3銷燬憑證

[root@hadoop102 ~]# kdestroy
[root@hadoop102  
~]# klist   
klist: No credentials cache found (ticket cache FILE:/tmp/krb5cc_0)

大資料實戰（八十三）：電商數倉（六十七）安全之Kerberos安全認證（三）Kerberos主體認證

Kerberos提供了兩種認證方式，一種是通過輸入密碼認證，另一種是通過keytab金鑰檔案認證，但兩種方式不可同時使用。

大資料實戰（十三）：電商數倉（六）之使用者行為資料採集（六）元件安裝（二）Zookeeper安裝

1 安裝ZK 叢集規劃伺服器hadoop102 伺服器hadoop103 伺服器hadoop104 Zookeeper Zookeeper Zookeeper

大資料實戰（十五）：電商數倉（八）之使用者行為資料採集（八）元件安裝（四）採集日誌Flume

0 簡介 Flume 採集 1日誌採集Flume安裝叢集規劃：伺服器hadoop102 伺服器hadoop103 伺服器hadoop104

大資料實戰（十八）：電商數倉（十一）之使用者行為資料採集（十一）元件安裝（七）kafka manager

kafka-manager安裝一.kafka-manager簡介 kafka-manager是目前最受歡迎的kafka叢集管理工具，最早由雅虎開源，使用者可以在Web介面執行一些簡單的叢集管理操作。具體支援以下內容：

大資料實戰（十九）：電商數倉（十二）之使用者行為資料採集（十二）元件安裝（八）kafka tools

Kafka 視覺化工具使用Kafka的小夥伴，有沒有為無法直觀地檢視 Kafka 的 Topic 裡的內容而發過愁呢？

大資料實戰（二十）：電商數倉（十三）之使用者行為資料採集（十三）元件安裝（九）資料採集通道

1 簡介 2 第一層資料採集通道 2.1 元件 1.第一層採集指令碼Source的選擇①Source:　　資料來源在日誌檔案中!　　　　讀取日誌中的資料，可以使用以下Source　　　　　　ExecSource:可以執行一個linux命令，例如t

大資料實戰（二十三）：電商數倉（十六）之使用者行為資料採集（十六）Ubuntu mysql 安裝

1. 先更新 apt 安裝中心： apt update 裡面會有預設最新的mysql 的包。 2.安裝msyql : sudo apt-get install mysql-server

大資料實戰（二十五）：電商數倉（十八）之使用者行為資料採集（十八）ODS層建立

0 簡介 1 建立資料庫 1）建立gmall資料庫 hive (default)> create database gmall; 說明：如果資料庫存在且有資料，需要強制刪除時執行：drop database gmall cascade;

大資料實戰（三十四）：電商數倉（二十七）之使用者行為資料倉庫（十三）使用者留存主題

1需求目標 1.1使用者留存概念 1.2需求描述使用者留存分析 2 DWS層 2.1DWS層（每日留存使用者明細表）

大資料實戰（三十八）：電商數倉（三十一）之使用者行為資料倉庫（十七）連續主題

1 最近連續三周活躍使用者數最近3周連續活躍的使用者：通常是週一對前3周的資料做統計，該資料一週計算一次。

大資料實戰（三十九）：電商數倉（三十二）之使用者行為資料倉庫（十八）每個使用者累計訪問次數

0 每個使用者累計訪問次數結果如下使用者日期小計總計 mid1 2019-12-14 10 10 mid1 2019-02-11 12 22

大資料實戰（四十）：電商數倉（三十三）之使用者行為資料倉庫（十九）新收藏使用者數

新收藏使用者：指的是在某天首次新增收藏的使用者 1 DWS層建立使用者日誌行為寬表

大資料實戰（五十二）：電商數倉（三十五）之系統業務資料倉庫（八）GMV成交總額

1 ADS層 1.1 什麼是GMV 1.2建表語句 hive (gmall)> drop table if exists ads_gmv_sum_day; create external table ads_gmv_sum_day(

大資料實戰（五十三）：電商數倉（三十六）之系統業務資料倉庫（九）轉化率之使用者新鮮度及漏斗分析

1 什麼是轉化率 2ADS層之新增使用者佔日活躍使用者比率（使用者新鮮度） 2.1 建表語句

大資料實戰（五十七）：電商數倉（四十）之系統業務資料倉庫（十三）付費使用者率

1 DWS層使用付費使用者數以及新增使用者表作為資料來源 2 ADS層 2.1 建表語句 drop table if exists ads_pay_user_ratio;

大資料實戰（六十）：電商數倉（四十三）之系統業務資料倉庫（十六）統計每個月訂單付款率

1 DWS層採用使用者行為寬表作為DWS層 2 ADS層 2.1 建表語句 drop table if exists ads_order2pay_mn;

大資料實戰（六十八）：電商數倉（五十二）Cloudera Manager（三）CM部署準備

1 連線阿里雲伺服器開啟遠端連線工具進行配置，這裡以CRT為例。 1）新建一個session

大資料實戰（七十三）：電商數倉（五十七）數倉之使用者行為數倉搭建（二）ODS層,DWD層,DWS層,ADS層

1 ODS層原始資料層，存放原始資料，直接載入原始日誌、資料，資料保持原貌不做處理。

大資料實戰（七十八）：電商數倉（六十二）數倉之業務數倉搭建（五）ADS層（需求：GMV成交總額）

1建表語句 hive (gmall)> drop table if exists ads_gmv_sum_day; create external table ads_gmv_sum_day(

大資料實戰（八十）：電商數倉（六十四）數倉之即席查詢數倉搭建

1 Impala安裝 1.1新增服務 1.2 選擇Impala服務 1.3角色分配注意：最好將StateStore和CataLogSever單獨部署在同一節點上。

大資料實戰（八十三）：電商數倉（六十七）安全之Kerberos安全認證（三）Kerberos主體認證

相關推薦