1.Apache Ranger整合Hadoop、源码Hive、解读Spark实现权限管理
2.ranger的介绍
3.Sun Grid Engine知名
4.如何评价斯坦福大学提出SGD动量自调节器YellowFin？

Apache Ranger整合Hadoop、源码Hive、解读Spark实现权限管理

       在先前的源码文章《说说PB级生产上重要的Spark 3.x性能优化方向》中，提到了业务人员在处理数据时可能因误操作而造成数据损坏的解读smm面板源码问题。在许多场景中，源码数仓需要直接开放给业务分析人员使用，解读他们经常执行SQL进行场景分析和验证。源码为此，解读可以提供一个WebUI供他们使用，源码如Hue。解读然而，源码由于数仓数据庞大，解读不可能全部开放给业务人员，源码因此对外供数时必须提供权限控制。

       权限控制方面，CDH上提供的Sentry是一个不错的选择，它基于RBAC进行授权，可以针对库、表等设置不同用户权限。CM的加入使得Sentry的配置变得简单，但Sentry在用户管理方面较为繁琐，且项目已进入Apache Attic，因此选择Sentry并非明智之举。

       实际上，许多公司的生产环境都是外网隔离的，特别是涉及敏感数据的小猴公司。开发、运维人员进入生产环境需要经过严格的校验，接入公司的动态称重源码生产专用网络，并通过堡垒机，任何人都无法导出数据，且每个操作都有审计跟踪。尽管如此，业务人员仍需开放访问，尽管他们通过专门的跳板机访问，但依然存在风险。

       Apache Ranger只要有大数据集群的地方就都需要。本文解决了Ranger不支持Spark SQL的问题，实现了库、表、行、列级别的细粒度权限控制。由于官方文档和百度文档有限，本文将分享相关信息，希望能帮助到大家。

       Apache Ranger是一个用于Hadoop平台上的权限框架，旨在服务于整个大数据生态圈。随着Hadoop在数据湖领域方案的成熟，对数据权限控制的要求也日益提高。Ranger现在提供了更多对大数据生态组件的支持。

       Hadoop中的数据访问多样化，如存储在HDFS的数据可以被Hive、Spark或Presto访问。这么多组件访问数据，若不进行集中权限控制，数据安全性将面临严重问题。因此，大数据平台通常需要一个集中管理权限的组件或框架，Ranger正是卷积GPU源码这样的组件。

       当前Ranger版本为2.1，官方提供的版本为2.1。编译测试基于Ranger 2.1版本。官方未提供安装包，需要手动下载Ranger源码包进行编译。编译环境要求提前安装，具体可参考官方网站。

       编译成功后，将tar.gz包拷贝到本地。部署Ranger Admin的安装方式与Ranger类似：安装Ranger admin、创建ranger用户并设置密码、上传解压安装包、拷贝MySQL JDBC库、在MySQL中创建ranger库和用户、初始化配置、初始化Ranger admin。若显示成功，则表示初始化成功。在MySQL中可以看到ranger数据库中已创建大量表。

       配置Ranger设置数据库密码、配置环境变量、启动Ranger admin访问web UI。登录后，主界面显示如下。点击右上角的“Swith to latest UI”可以切换到最新的UI展示。若安装过程中出现问题，请检查日志。

       安装Ranger usersync配置admin认证模式。Ranger中admin的认证方式有三种：Unix、Active Directory、skynet rpg 源码Kerberos。此处使用Unix方式进行认证，意味着后续Ranger admin登录会按照Linux中的认证同步。上传解压Ranger usersync组件、修改初始化配置、初始化配置、配置Linux系统用户组同步配置环境变量、启动usersync服务、修改Ranger admin的认证方式、重新启动Ranger admin。在ranger-admin中可以看到所有Linux中的所有用户。

       安装Ranger HDFS插件。注意，HDFS插件需要安装在NameNode对应的节点中，YARN插件需要安装在ResourceManager对应的节点上。解压HDFS插件、初始化配置、启用hdfs插件。Ranger HDFS插件会将当前的配置文件保存备份。可以查看ranger对这些配置文件的更改。

       在PM中添加HDFS服务、配置HDFS服务权限策略、默认策略、策略配置、测试用户访问权限、在ranger中添加组合用户、基于角色授权、测试。我们发现，只要Ranger中的点胶 源码权限已更新，hdfs客户端就可以实现更新。

       按照之前的配置，审计日志信息保存在指定目录。找到一条审计日志，查看其中的内容。审计日志中包含操作时间、路径、资源类型、对应Ranger中的策略等信息。一旦出现安全类问题，通过审计日志可以检查到进行了哪些操作。

       部署Ranger HDFS HA。在HDFS的HA集群上，NameNode可能会发生failover，因此非常有必要在每个HDFS的NameNode上部署一个HDFS插件，以确保在HA切换时能够正常控制权限。部署hdfs plugin到每个NameNode节点、初始化NameNode、测试NameNode节点权限。测试lisi用户在/tmp目录的写入权限，发现当前lisi没有写入权限。在Ranger中启用sales角色的用户具备/tmp目录可写权限。重新执行写入操作，NameNode接入Ranger权限控制成功。

       部署Ranger框架整合Hive、上传解压Hive插件、初始化配置、启动Hive插件。Ranger会对Hive的配置文件进行处理，生成hiveserver2-site.xml、ranger-hive-audit.xml、ranger-hive-security.xml等文件。重新启动Hive、beeline登录到hive、在PM中添加Hive服务、添加Hive Service、查看权限策略、查看默认hive导入的权限、使用hive查看数据、给hadoop组用户授权、检查spark用户操作权限、授权hadoop组、对某个库、表、列设置细粒度权限、测试数据打码处理、测试Ranger Admin crash对Hive的影响、部署Ranger Spark SQL、编译Apache submarine spark-security模块、配置、配置Spark SQL、测试Thrift Server、测试Spark SQL SHELL、到此Ranger整合Spark SQL完成、查看spark sql审计日志、报错信息处理、找不到AllocationFileLoaderService$Listener、异常信息、解决办法、参考文献。

ranger的介绍

       ranger是一个以GPL许可证发放源码，默认使用VIM风格键盘绑定、curses图形库，基于字符终端的文件管理器，是自由免费软件。

Sun Grid Engine知名

       全球科技界对超级计算机的追求从未停止，它们不仅在科研领域扮演着重要角色，也在商业与工业应用中发挥着不可或缺的作用。日本的TSUBAME超级计算机与美国德州大学的Ranger超级计算机便是其中的佼佼者，它们各自在硬件配置与性能上展现出卓越实力。

       TSUBAME超级计算机，作为亚洲最强大的超级计算机，其强大的计算能力与高效的数据处理能力，使得它在科学研究、气象预报、分子模拟以及复杂系统分析等领域大放异彩。其硬件配置采用了最新的技术与设备，确保了高性能的计算效率与稳定性。

       Ranger超级计算机，则是美国德州大学的骄傲。它拥有3,个节点，每个节点配置了个Opteron微处理器核心，总计,个核心。如此庞大的计算能力，使得Ranger在处理大规模并行计算任务时表现出色。它在生物信息学、高性能计算、地球科学、金融分析等领域有着广泛的应用，对推动科学研究与技术创新起到了关键作用。

       无论是TSUBAME还是Ranger，这些超级计算机都在各自的领域内展现了卓越的性能与技术实力。它们的存在，不仅推动了科技的进步，也促进了跨学科合作与创新。在未来的日子里，随着技术的不断演进，相信这些超级计算机将引领我们探索更广阔的科学前沿，推动人类社会的发展。

扩展资料

       Sun Grid Engine是升阳电脑所研发的计算机集群软件，是自由软件和开放源代码软件。

如何评价斯坦福大学提出SGD动量自调节器YellowFin？

       Ranger优化器将两个非常新的开发（radam+lookahead）合并到一个单独的优化器中。为了证明它的有效性，我们的团队最近使用Ranger optimizer在fastai全球排名中获得了个排名记录。

       Lookahead是Ranger优化器的一半。它是由著名深度学习研究员杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）在年7月的一篇新论文《前瞻优化：K步进，1步后退》中介绍的。Lookahead受最近神经网络损失面研究的启发，提出了一种新的方法来稳定深度学习的训练和收敛速度。基于radam（corrected Adam）在深度学习方差管理方面的突破，发现将radam+lookahead组合在一起（Ranger）可以产生一个梦想团队，并且可以得到比单个radam更好的优化器。

       Ranger optimizer是一个易于使用和高效的单一代码库（在一个循环中加载/保存和更新所有参数）。它被集成到fastai中。Ranger源代码可以直接使用：/lessw/Ranger-Deep-Learning-Optimizer。

       Adam、SGD和前瞻+Adam/SGD在LSTM上的比较

       为什么radam和lookahead是互补的

       可以说，RADAM为优化器开始训练提供了最好的基础。雷达采用动态整流器根据变化调整Adam的自适应动量。对于当前的数据集，它有效地提供了自动热身，以确保坚实的训练开始。

       最近对神经网络的深入探索和深入了解，为今后神经网络的深入研究提供了一个灵感。

       “快速调整”以减少“团队在实现快速收敛时所需的大量计算开销。”。

       因此，两者都在深度学习优化的不同方面提供了突破，两者的结合具有很高的协同性，可以为您的深度学习效果提供两种改进的最佳效果。因此，寻求更稳定和更稳健的优化方法将继续下去。通过结合两个最新突破（radam+lookahead），Ranger集成有望为深度学习提供另一个进步。

       Hinton等人。-“我们通过实验证明，即使在Imagenet、cifar-/、神经机器翻译和Penn treebank上设置了默认的超参数设置，lookahead也可以显著提高SGD和Adam的性能。”

       因为lookahead具有双向探测设置，所以lookahead可以优化到比SGD更接近最小值的位置。

       因此，本文在介绍雷达的基础上，阐述了什么是超前雷达，以及如何将雷达和超前雷达组合成一个单一的优化测距仪，以达到新的高精度。在我测试的前个时代，我获得了一个新的高准确率，比目前的fastai排名高出1%。

       我们可以摆脱SGD和Adam，以及新的深度学习优化器Ranger:radam+lookahead

       流浪者的第一次测试是%

       法塔伊，个时代，%

       更重要的是，任何人都可以使用Ranger，看看它是否提高了你的深度学习结果的稳定性和准确性！

       因此，让我们仔细看看驱动Ranger的两个组件：radam和lookahead

       1什么是拉丹（亚当纠正）

       小结：开发radam的研究人员调查了为什么自适应动量优化器（Adam、rmsprop等）都需要预热，否则在训练开始前它们会陷入一个糟糕/可疑的局部最优状态。

       我们可以摆脱SGD和Adam，以及新的深度学习优化器Ranger:radam+lookahead

       原因是当优化器在训练开始时没有看到足够的数据来做出准确的自适应动量决策，那么数据的方差将非常大。因此，热身可以在训练开始时减小方差，但即使要确定热身的程度，也需要根据数据集的变化进行手动调整。

       因此，修正后的Adam通过使用一个修正函数来确定一个“启发式预热”，该函数基于实际遇到的方差。整流器动态地关闭和打开自适应动量，以便在数据方差稳定之前不会全速跳跃。

       这样，就避免了手动热身的需要，训练也自动稳定下来。

       一旦方差稳定下来，拉丹就变成了亚当，甚至是新元。因此，拉丹的贡献是在训练的开始。

       读者注意到