Hadoop作为一个分布式计算应用框架，种类功能繁多，而Hadoop Yarn作为其核心组件之一，负责将资源分配至各个集群中运行各种应用程序，并调度不同集群节点上的任务执行。Hadoop Yarn RPC未授权访问使得攻击者无需认证即可通过RPC通信执行恶意命令。Hadoop Yarn RPC未授权访问漏洞存在于Hadoop Yarn中负责资源管理和任务调度的ResourceManager，成因是该组件为用户提供的RPC服务默认情况下无需认证即可访问。
1) jdb调试正在运行的进程： 先使用jps先确定进程号，然后让jdb连接上目标进程（23549换成实际的进程号）： jdb -connect sun.jvm.hotspot.jdi.SAPIDAttachingConnector:pid=23549 接着，可以使用thread N切换线程（使用threads命令可以查看有哪些线程），如：thread 1，然后就可以使用where命令查看调用栈了（jdb中的where相当于gdb的bt）。 2) jdb调试未运行的程序： 程序代码： hadoop@hadoop-137-143:~/hbase> cat Hello.java public class Hello { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } } 编译： hadoop@hadoop-137-143:~/hbase> javac Hello.java 运行： hadoop@hadoop-137-143:~/hbase> java Hello Error: Could not find or load main class Hello 运行报错，设置CLASSPATH后再运行： hadoop@hadoop-137-143:~/hbase> export CLASSPATH=. hadoop@hadoop-137-143:~/hbase> java Hello Hello World! 运行成功了，如果不想设置CLASSPATH，下面这样也可以运行成功： hadoop@hadoop-137-143:~/hbase> java -classpath . Hello Hello World! 也就是利用参数“-classpath”达到同样的效果。 开始调试，执行下面命令进入jdb： jdb -classpath . Hello 设置断点在main()函数： > stop in Hello.main Deferring breakpoint Hello.main. It will be set after the class is loaded. 运行到断点： > run run Hello 运行下一步： main[1] next > Hello World! 退出： main[1] quit
其中flink-connector-filesystem_2.11是将Hadoop作为Flink的BucketingSink接入，
问题导读 我们在学习一项新知识，可能不太关注它的产生背景，但是任何故事如果脱离了它的时代，就不会在有意义。如果想了解Hadoop，我们需要知道 1.它是如何产生的？ 2.如何发展起来的？ 1.MapReduce设计理念与基本架构 Hadoop学习环境的搭建方法，这是学习Hadoop需要进行的最基本的准备工作。我们将从设计理念和基本架构方面对Hadoop MapReduce进行介绍，同样，这属于准备工作的一部分。通过本章的介绍将会为后面几章深入剖析MapReduce内部实现奠定基础。 MapReduce是一个
最近因为某些原因学习接触到了开源的大数据框架:Hadoop，该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。它旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储，详细概念知识背景我这就不介绍了，各位自行学习。
漏洞详情：Hadoop是一款由Apache基金会推出的分布式系统框架，它通过著名的 MapReduce 算法进行分布式处理，Yarn是Hadoop集群的资源管理系统。此次事件主要因Hadoop YARN 资源管理系统配置不当，导致可以未经授权进行访问，从而被攻击者恶意利用。攻击者无需认证即可通过REST API部署任务来执行任意指令，最终完全控制服务器。
什么时候才能回归到看论文，写感想的日子呀~刚刚交完房租的我血槽已空。看了师妹关于Spark报告的PPT，好怀念学生时代开组会的时光啊，虽然我已经离开学校不长不短两个月，但我还是非常认真的翻阅了，并作为大自然的搬运工来搬运知识了。
在本地完成MapReduce程序的开发后，打包提交到服务器上，然后在命令行使用hadoop jar命令运行，并在运行时动态的指定参数（如：Map和Reduce的内、资源池等参数）。通过在命令行添加“-D mapreduce.job.queuename=资源池名”的方式来指定。本篇文章Fayson主要讲述动态指定MapReduce作业参数无效问题分析。
大家好，我是ABC_123。本期分享一个之前做过的针对某物联网云平台的渗透测试案例，包括了对Hadoop生态系统的内网横向过程，由于内网很多都是Yarn、MapReduce、Spark、HDFS、Ambari、Hortonworks这些组件，平时很少遇到，由此开始了长达3个月的断断续续地一边学习，一边研究的历程。
在未开通Yarn Web界面端口8088，或者开通了8088，没有开通单个NodeManager如8042时，在MapReduce作业有失败时，往往我们没法直接通过界面查看某个container具体报错日志，从而不方便分析作业出错原因。这时，我们可以在HDFS上查看MapReduce的历史作业日志。本篇文章主要介绍如何通过HDFS查看YARN历史作业Container日志。
Hadoop使用ssh来通信。所以操作系统上必须安装ssh，本人采用的是Ubuntu 14，安装ssh后要保证sshd处于运行状态，如果没有安装ssh的话，
JDK：OpenJDK1.8.0 （强力建议不要使用 Oracle 公司的 Linux 版本的 JDK）
随着Hadoop 3.X 版本的发展，Hadoop 2.X 版本即将淘汰。我们当前面临着集群升级的问题，在升级过程中，即使使用迁移升级方式工作量非常大，但毫无疑问最稳妥的升级办法。在迁移的过程中，我们首先面对的就是本地的HDFS数据迁移和Hive 表数据迁移，本文主要讲述如何迁移HDP2.4.2 Hive 表和数据到CDP 7.1.1中。
1.文档编写目的 首先说明什么场景下适合使用CGroup，为什么会在集群YARN 中对CPU 进行Vcore数超配的情况下同样一个作业，同样的资源参数，有时候处理很快，有时候处理很慢，出现作业的运行效率无法预估情况？ 当我们期望通过合理分配CPU的使用率，使应用预期性能的运行，排除其他因素的影响下，如应用中每分配一个Vcore，预估它能处理多少数据，就需要启用CGroup对CPU进行严格的使用率限制来实现。 在混合工作负载的示例是运行 MapReduce 和 Storm-on-YARN 的集群。MapRed
Metastore HA解决方案被设计用来处理metastore服务故障。当一个部署的metastore宕机时，metastore服务可能持续相当长的时间不可用，直到服务被重新拉起。为了避免这种服务中断情况，需要部署Hive Metastore HA模式。Cloudera建议Metastore的每个实例在单独的集群主机上运行，突出高可用作用
一、背景情况 5月5日腾讯云安全曾针对攻击者利用Hadoop Yarn资源管理系统REST API未授权漏洞对服务器进行攻击，攻击者可以在未授权的情况下远程执行代码的安全问题进行预警，在预警的前后我们曾多次捕获相关的攻击案例，其中就包含利用该问题进行挖矿，我们针对其中一个案例进行分析并提供响应的安全建议和解决方案。 二、 漏洞说明 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，YARN是hadoop系统上的资源统一管理平台，其主要作用是实现集群资源的统一管理和调度，可以把MapRed
hadoop格式化后，我们需要启动hdfs。然而，有些时候启动hdfs并不是那么顺利，往往会出现DataNode未启动的现象。
这是CDP中Yarn使用系列中的一篇，之前的文章请参考<使用YARN Web UI和CLI>、<CDP 中配置Yarn的安全性>、<CDP的Yarn资源调度与管理>、<CDP中Yarn管理队列>、<Yarn在全局级别配置调度程序属性>、<Yarn配置每个队列属性>、<Yarn管理放置规则>和<Yarn管理动态队列>。
最近大数据比较火，所以也想学习一下，所以在虚拟机安装Ubuntu Server，然后安装Hadoop。
/var/lib/hadoop-yarn/yarn-nm-recovery/yarn-nm-state目录：
开篇：在本笔记系列的第一篇中，我们介绍了如何搭建伪分布与分布模式的Hadoop集群。现在，我们来了解一下在一个Hadoop分布式集群中，如何动态（不关机且正在运行的情况下）地添加一个Hadoop节点与下架一个Hadoop节点。
原文地址：https://dzone.com/articles/hadoopr-integration-i
原文地址：https://opensourceforu.com/2013/12/introduction-tohadoop-big-data-analysis/
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
上篇【rainbowzhou 面试4/101】技术提问中，我着重说明了ETL测试中常见的两种测试场景，以及相应地测试方法。那么在实际大数据项目过程中，会遇到哪些问题呢？本篇就带你了解大数据测试过程中遇到的一些经典测试问题，并针对问题如何解决及经验教训进行相应说明，希望对大家有所帮助。
1、高性能，官方号称 100x faster，因为可以全内存运行，性能提升肯定是很明显的；
日志聚合是YARN提供的日志集中化管理功能，它能将运行完成的Container任务日志上传到HDFS上，从而减轻NodeManager负载，且提供一个集中式存储和分析机制。默认情况下，Container任务日志存在在各个NodeManager上，如果启用日志聚集功能需要额外的配置。本文需要介绍的yarn.nodemanager.remote-app-log-dir配置是当应用程序运行结束后，日志被转移到的HDFS目录，默认是/tmp/logs。本文将模拟修改该目录，然后又将其修改回默认。
系统： Ubuntu 14.04 64bit Hadoop版本： Hadoop 2.5.2 (stable) JDK版本： JDK 1.6 虚拟机及Ubuntu安装 1. 下载并安装 VMware w
在2013年，我们看到了越来越多的大数据项目走出概念验证阶段，进入了生产和实施阶段。大数据并不是一个全新的思路了;企业们知道需要解决它，由这些大数据可以产生出很多有益的见解（或一些集成的障碍）。 然而，云计算却处于一个截然不同的阶段，远远超过了初始的炒作阶段，进入了一个混合部署的新时代，在这一新时代中云计算显然地扩展到了数据中心中。在2014年，我们可以期待大数据和云计算的发展： 1、大数据和云计算一同成长：大多数组织知道他们应该使用云计算平台，但云计算到大数据的主要贡献将会转移。不久，云计算将成
service 服务名 start | stop | restart | status （启动 / 停止 / 重启 / 查看当前服务的状态）
在2013年，我们看到了越来越多的大数据项目走出概念验证阶段，进入了生产和实施阶段。大数据并不是一个全新的思路了;企业们知道需要解决它，由这些大数据可以产生出很多有益的见解（或一些集成的障碍）。 然而，云计算却处于一个截然不同的阶段，远远超过了初始的炒作阶段，进入了一个混合部署的新时代，在这一新时代中云计算显然地扩展到了数据中心中。在2014年，我们可以期待大数据和云计算的发展： 1、大数据和云计算一同成长：大多数组织知道他们应该使用云计算平台，但云计算到大数据的主要贡献将会转移。不久，云计算将
一、 准备环境 1， 安装简介 Java-- jdk-8u121-linux-x64.tar.gz Hadoop--hadoop-2.7.4.tar.gz (jdk1.7会报错) 本系列教程所有ja
在生产环境的CDH集群中，为了分开集群对网络的使用会为集群配备两套网络（管理网段和数据网段），数据网段主要用于集群内部数据交换，一般使用万兆网络以确保集群内数据传输性能，管理网段主要用于集群管理，一般使用千兆网络。一般情况下在集群外进行集群管理和数据传输的都是通过千兆网络进行交互，在集群外是无法直接访问集群内的万兆网络。
前面Fayson讲过《Hue中使用Oozie创建Ssh工作流时sudo命令执行失败问题分析》，如果不在Shell脚本中使用sudo命令该如何切换到其它呢？本篇文章主要讲述如何Hue中使用Oozie创建Shell工作流在脚本中切换用户执行Hadoop命令。本文脚本中的主要流程如下：
这篇文章主要收集一些常见的未授权访问漏洞。未授权访问漏洞可以理解为需要安全配置或权限认证的地址、授权页面存在缺陷导致其他用户可以直接访问从而引发重要权限可被操作、数据库或网站目录等敏感信息泄露。
Hive运行成功之后，当输入select count(*) from XX或者插入数据时，居然碰到BUG。
工欲善其事，必先利其器。Python 作为一种跨平台的编程语言，具有解释性、变异性、交互性和面向对象的特点，可应用于独立的项目开发。今天，我们特邀了公众号“冰河技术”作者、腾讯云 TVP 冰河老师，他将为我们带来基于 Python+Hadoop 手把手教学如何实现单词统计。
本文是之前elk的后续，故默认已搭建好logstash等elk相关环境。侧重点是Hadoop安装以及其与logstash的Output插件的整合。ELK的搭建可见：ELK实时日志管理-系统搭建
这里如果自己配置了hostname，可以使用自己配置的hostname替换localhost，默认使用localhost，端口信息也可以自己指定为未使用的端口。
下载并安装 Virtual Box，准备并安装 3 台 CentOS 7.2 的虚拟机，主机名命名为 Node01、Node02、Node03。
近日，深信服安全团队捕获到一款新型的Linux挖矿木马，该木马通过bash命令下载执行多个功能模块，通过SSH暴力破解、SSH免密登录利用、Hadoop Yarn未授权访问漏洞和自动化运维工具内网扩散，且该木马的文件下载均利用暗网代理，感染后会清除主机上的其他挖矿木马，以达到资源独占的目的。
1、手动下载然后上传服务器 下载地址：https://hadoop.apache.org/releases.html
Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示 Hadoop 版本信息：
安装ubuntu-server系统 安装系统 选择系统语言-English 键盘设置-Chinese 选择操作Install ubuntu 设置网络（这里选择默认） 选择Done 文件系统设置-选择使
Hadoop 3.x版本是Hadoop版本中的下一个重要里程碑。关于Hadoop 3.x在Hadoop 2.x基础上增强了哪些功能，很多人都在考虑这个问题。因此，在本文中，我们将介绍Hadoop3中的新增功能以及它与旧版本的区别。
千里之行始于足下,学习大数据我们首先就要先接触Hadoop,上节介绍到Hadoop分为Hadoop-HDFS,Hadoop-YARN,Hadoop-Mapreduce组成,分别负责分布式文件存储,任务调度,计算处理,本机我们在单机模式下把Hadoop运行起来并且简单的使用接触Hadoop相关的机制. 附上: Hadoop的官网:hadoop.apache.org 喵了个咪的博客:w-blog.cn 1.环境准备 这里所有的系统统一使用Centos7.X 64位系统 其他系统未经过测试 创建install
申请资源->启动ApplicationMaster->申请运行任务的container->分发Task->运行Task->Task结束->回收container->待所有container运行结束->回收ApplicationMaster->应用运行完成
本文主要基于Ububtu18.04完成Hadoop3.1.3的安装，并附带遇到的问题以及解决方案，目的在于读者可以根据本文无缝的完成集群部署，有遇到问题，请留言，看到会及时回复，如果有新的内容，本文会持续更新。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 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
Hadoop应用程序或者Yarn的作业随机的出现OutOfMemory(OOM)，在Cloudera Manager界面显示如下警告：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
