HDFS权限管理

HDFS文件权限与Linux系统文件权限相似，包括： r (read)：读取权限 w (write)：写入权限 x (execute)：执行权限，对文件无效，对文件夹表示是否允许访问其内容 例如，如果Linux系统用户zhangsan使用hadoop命令创建一个文件，那么该文件在HDFS中的owner就是zhangsan。 HDFS权限的设定目标是防止合法用户误操作，而不是阻止恶意攻击。HDFS遵循信任机制，用户声明的身份即被视为其真实身份。

HDFS权限管理详解 一、引言 随着大数据技术的发展，Hadoop已成为处理大规模数据集的重要工具。作为Hadoop的核心组件之一，HDFS（Hadoop Distributed File System）承担着海量数据的存储任务。在企业环境中，HDFS不仅需要高效地存储和检索数据，还需要确保数据的安全性。这涉及到了数据的权限管理问题。帮助读者深入理解HDFS中的权限管理系统，特别是针对权限管理中最为关键的部分——授权。 二、HDFS权限管理概述 HDFS采用了类似POSIX系统的权限模型来管理文件和目录的访问权限。这一模型主要基于三个基本概念：1. 所有权：每个文件和目录都有一个所有者（owner）和所属组（group）。2. 权限：文件或目录对所有者、所属组内的其他用户以及其他所有用户（other）有不同的访问权限。3. 权限类型：读（read）、写（write）、执行（execute）。此外，HDFS还支持POSIX ACLs（Access Control Lists）标准，以提供更精细的权限控制能力。 三、传统的POSIX权限模型 在传统的POSIX权限模型中，HDFS使用了类似的权限模型来管理文件和目录的访问控制。具体包括：- 权限模型：每个文件和目录都有一个所有者和一个所属组。文件或目录对其所有者、所属组成员以及所有其他用户有着不同的权限。- 权限类型：- 读权限（r）：允许用户读取文件的内容或列出目录的内容。- 写权限（w）：允许用户向文件写入内容或向目录中添加或删除文件。- 执行权限（x）：允许用户执行文件（如果是可执行文件）或访问目录下的子文件或子目录。 四、umask与文件模式 umask的作用：umask是一个掩码，用于控制文件和目录创建时的初始权限。新文件的模式由客户端在RPC调用时传递给NameNode，并受umask的约束。新文件的模式是666 & ^umask，新目录的模式是777 & ^umask。 示例： 如果umask为022（默认值），则新文件的模式为644，新目录的模式为755。 如果umask为027，则新文件的模式为650，新目录的模式为750。

上传、删除文件至HDFS

用于控制其他用户访问数据库权限

在Oracle数据库管理中，系统权限和对象权限的合理配置至关重要。系统权限涉及数据库整体的访问和管理权限，而对象权限则是针对具体数据库对象的操作控制。有效管理这些权限不仅可以提升数据库安全性，还能优化数据库操作效率。

Oracle系统权限管理。

本指南详细讲解了如何在CDH集群模式下配置Hbase权限控制，并提供了常用的Hbase权限管理命令。

Apache Sentry是Cloudera公司推出的开源Hadoop组件，目前正在Apache孵化阶段。它致力于解决Hadoop生态系统中的数据安全问题，提供细粒度和基于角色的访问控制（RBAC），以及多租户管理。Sentry最初设计用于Hive/Hcatalog、Apache Solr和Cloudera Impala等组件，并计划未来扩展到HDFS和HBase等更多组件。 Sentry的主要作用包括增强数据存储的安全性、扩展终端用户的数据访问权限、促进基于Hadoop的多种应用场景的开发、支持多用户应用程序和合规性标准如SOX、PCI、HIPAA和EAL3。 在Sentry出现之前，传统的HDFS授权模型只能控制文件级别的访问，而Sentry提供了更细粒度的访问控制，支持针对Hive和Impala的服务器、数据库、表和视图层面的权限管理。 总体来说，Sentry通过安全授权、细粒度访问控制和基于角色的管理，有效解决了Hadoop生态系统中的数据安全挑战。

HDFS与管理命令手册 一、HDFS基本概述 1、HDFS描述 HDFS（Hadoop Distributed File System），即Hadoop分布式文件系统，是针对大规模数据处理设计的一种分布式文件系统。HDFS的核心优势在于能够有效地处理大数据集，尤其适用于需要频繁读取但较少修改的数据存储需求。它被广泛应用于日志分析、机器学习、搜索引擎索引构建等场景。HDFS的设计理念是将数据分布在多个节点上，以提供更高的数据可靠性、可用性和可扩展性，并强调高容错性，即使部分节点出现故障，也能确保数据的完整性和可用性。 2、基础架构 HDFS采用了主从架构，主要包括以下组件： NameNode：负责管理文件系统的命名空间，包括文件的元数据、权限控制等。NameNode不保存实际的数据块，而是维护数据块到DataNode的映射关系。 DataNode：实际存储数据块的节点。每个DataNode会根据NameNode的指示存储和检索数据块。 Client：发起读写请求的应用程序。客户端与NameNode交互获取文件的元数据信息，如文件位置等，之后直接与DataNode进行数据交互。 Secondary NameNode：它不是一个热备节点，而是在NameNode发生故障时可以辅助恢复的部分备份节点。它定期合并NameNode的日志文件（Edits）和镜像文件（FsImage），以减轻NameNode的负担。 3、高容错性 为了确保数据的高可用性和持久性，HDFS采用了数据块的多副本存储机制。每个文件会被切分成多个数据块，每个数据块默认有三个副本分散存储在网络中的不同DataNode上。这样的设计使得即使某些节点失效，仍然可以确保数据块的完整性，从而不影响整个文件系统的正常运行。此外，用户还可以根据需求调整数据块的副本数量。例如，如果某个文件的block-ids为1、3，则表示该文件的第一个数据块在两个不同的DataNode上有副本。这种方式极大地提高了系统的容错能力和数据的持久性。 二、基础Shell命令 下面列举了一些HDFS的基础Shell命令及其用法，这些命令对于日常管理和操作HDFS至关重要。 基础命令：bin/hadoop fs 用于执行一系列基本的文件操作命令，帮助用户在HDFS系统中进行日常操作管理。

MySQL权限管理和账户管理语句 锁语句（lock tables、unlock tables）