【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 大数据 数据处理
Apache Spark:提升大规模数据处理效率的秘籍
【4月更文挑战第7天】本文介绍了Apache Spark的大数据处理优势和核心特性,包括内存计算、RDD、一站式解决方案。分享了Spark实战技巧,如选择部署模式、优化作业执行流程、管理内存与磁盘、Spark SQL优化及监控调优工具的使用。通过这些秘籍,可以提升大规模数据处理效率,发挥Spark在实际项目中的潜力。
80 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 SQL 分布式计算
Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
215 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 SQL 分布式计算
介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用。
介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用。
|
18天前
|
分布式计算 大数据 数据处理
Apache Spark在大数据处理中的应用
Apache Spark是大数据处理的热门工具,由AMPLab开发并捐赠给Apache软件基金会。它以内存计算和优化的执行引擎著称,提供比Hadoop更快的处理速度,支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。Spark架构包括Driver、Master、Worker Node和Executor,核心组件有RDD、DataFrame、Dataset、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX。文章通过代码示例展示了Spark在批处理、交互式查询和实时数据处理中的应用,并讨论了其优势(高性能、易用性、通用性和集成性)和挑战。【6月更文挑战第11天】
46 6
|
18天前
|
分布式计算 Hadoop
关于hadoop搭建的问题org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO.java
关于hadoop搭建的问题org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO.java
32 5
|
27天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
使用Apache Hadoop进行分布式计算的技术详解
【6月更文挑战第4天】Apache Hadoop是一个分布式系统框架,应对大数据处理需求。它包括HDFS(分布式文件系统)和MapReduce编程模型。Hadoop架构由HDFS、YARN(资源管理器)、MapReduce及通用库组成。通过环境搭建、编写MapReduce程序,可实现分布式计算。例如,WordCount程序用于统计单词频率。优化HDFS和MapReduce性能,结合Hadoop生态系统工具,能提升整体效率。随着技术发展,Hadoop在大数据领域将持续发挥关键作用。
|
28天前
|
分布式计算 Spark 大数据
深入探究Apache Spark在大数据处理中的实践应用
【6月更文挑战第2天】Apache Spark是流行的开源大数据处理框架,以其内存计算速度和低延迟脱颖而出。本文涵盖Spark概述、核心组件(包括Spark Core、SQL、Streaming和MLlib)及其在数据预处理、批处理分析、交互式查询、实时处理和机器学习中的应用。通过理解Spark内部机制和实践应用,可提升大数据处理效率,发挥其在各行业的潜力。
|
18天前
|
消息中间件 分布式计算 关系型数据库
使用Apache Spark从MySQL到Kafka再到HDFS的数据转移
使用Apache Spark从MySQL到Kafka再到HDFS的数据转移
|
2月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Apache Hadoop入门指南:搭建分布式大数据处理平台
【4月更文挑战第6天】本文介绍了Apache Hadoop在大数据处理中的关键作用,并引导初学者了解Hadoop的基本概念、核心组件(HDFS、YARN、MapReduce)及如何搭建分布式环境。通过配置Hadoop、格式化HDFS、启动服务和验证环境,学习者可掌握基本操作。此外,文章还提及了开发MapReduce程序、学习Hadoop生态系统和性能调优的重要性,旨在为读者提供Hadoop入门指导,助其踏入大数据处理的旅程。
627 0
|
2月前
|
消息中间件 分布式计算 Serverless
CDC一键入湖:当 Apache Hudi DeltaStreamer 遇见 Serverless Spark
CDC一键入湖:当 Apache Hudi DeltaStreamer 遇见 Serverless Spark
78 2

相关实验场景

更多

推荐镜像

更多