【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Spark & Apache Zeppelin的安全状态

简介: 本讲义出自Vinay Shukla在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了 Spark的安全体系、以及YARN AM上的Spark驱动以及Kerberos身份验证等相关内容,最后还介绍了SparkSQL的相关内容。

本讲义出自Vinay Shukla在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了 Spark的安全体系、以及YARN AM上的Spark驱动以及Kerberos身份验证等相关内容,最后还介绍了SparkSQL的相关内容。

5a95c67fccf3a84a3e9e0aec8c76c2755c1626b6

2206fbbdc961970a16719c9227b9ce4841a22037

c36860264043e4baebb5cdb971f001fa654c931c

4f8d07d84c929c98269a843d27f4f5ee1f26ef94

62499276d458770d16956f15b02b98c5de756ccb

2f79d89a2f4c47a402b212681e86d5397d9ca447

6708e48792237ebf67f20179195960020d1e2b91

61e08e51bdd769db71acd6bfe6a9b26172837bc8

42585b98746f762b0b49451813103319745cb357

80b00974a4f63c370030c13f0cb5d8a109ebeebb

0b736cab1f34275a7c73fb253cbd131c62aadc2c

07cf277d77161281dc95f8fb32a81efecfe3f2cc

4ab91c60ee7148a6d5da7200d83a8c55d399650d

643326f7f5987047e0a18c6dbe0e336312173a69

c0bfe1f9290a40da23949a746e32ec646ae678fa

162b21a33b000eeb3b043d89d869af6240af29d7

a7e4a27b830fdc148c903ae6d2743d0327b64b3f

caff698d2331e886c32f0a9189b0fad0105d48e9

b20527cfc64469a9fd66259a61d4290bb8510682

992a67771dbf6379f2654a160329fb20fa076a5f

fdec9483ca3e8fbd2cd9bf2a801ac80bc32b2373

b0bfe40a74e7371f08303699d746e30db711f962

6f9b72ac2960ea238702a82b48f600bfcd27b14b

782d650f1bbab20d94c4fcbb77b3b6530ac573af

b25d8c826d31e35c6d4e4c8be9c4ac4657f20e11



相关文章
|
2月前
|
分布式计算 Kubernetes Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
188 6
|
2月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
80 2
|
1月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
114 2
|
1月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
80 1
|
6月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Spark和Hadoop都是大数据处理领域的重要工具
【6月更文挑战第17天】Spark和Hadoop都是大数据处理领域的重要工具
195 59
|
4月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
Spark 与 Hadoop 的大数据之战:一场惊心动魄的技术较量,决定数据处理的霸权归属!
【8月更文挑战第7天】无论是 Spark 的高效内存计算,还是 Hadoop 的大规模数据存储和处理能力,它们都为大数据的发展做出了重要贡献。
94 2
|
4月前
|
存储 分布式计算 资源调度
Hadoop生态系统概览:从HDFS到Spark
【8月更文第28天】Hadoop是一个开源软件框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。它由多个组件构成,旨在提供高可靠性、高可扩展性和成本效益的数据处理解决方案。本文将介绍Hadoop的核心组件,包括HDFS、MapReduce、YARN,并探讨它们如何与现代大数据处理工具如Spark集成。
348 0
|
5月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
Hadoop与Spark在大数据处理中的对比
【7月更文挑战第30天】Hadoop和Spark在大数据处理中各有优势,选择哪个框架取决于具体的应用场景和需求。Hadoop适合处理大规模数据的离线分析,而Spark则更适合需要快速响应和迭代计算的应用场景。在实际应用中,可以根据数据处理的需求、系统的可扩展性、成本效益等因素综合考虑,选择适合的框架进行大数据处理。
|
4月前
|
监控 安全 网络安全
如何保护 Apache 服务器的安全
【8月更文挑战第23天】
115 0
|
4月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据处理框架在零售业的应用:Apache Hadoop与Apache Spark
【8月更文挑战第20天】Apache Hadoop和Apache Spark为处理海量零售户数据提供了强大的支持
77 0

热门文章

最新文章

相关实验场景

更多

推荐镜像

更多