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Utiliser une configuration de sécurité MapR personnalisée dans le fichier mapr.login.conf (facultatif)

Si la configuration par défaut de la sécurité de votre cluster MapR a été modifiée, vous devez configurer le Job à exécuter pour prendre en compte cette configuration personnalisée de sécurité.

MapR spécifie sa configuration de sécurité dans le fichier mapr.login.conf situé dans le dossier /opt/mapr/conf du cluster. Pour plus d'informations concernant ce fichier de configuration et les services Java qu'il utilise, consultez mapr.login.conf et JAAS (pages en anglais).

Si aucune modification n'a été effectuée sur le fichier mapr.login.conf, ignorez cette procédure.

Pourquoi et quand exécuter cette tâche

Pour configurer votre Job, vous devez définir les paramètres associés dans les onglets Basic settings et Advanced settings de la vue Component du composant que vous souhaitez que votre Job utilise pour se connecter à MapR.

Si vous utilisez un Job MapReduce, vous devez définir les paramètres relatifs dans l'onglet Hadoop configuration du Job.

Si vous créez un Job Spark, vous devez paramétrer la configuration associée dans l'onglet Spark configuration du Job.

Procédez comme suit pour configurer :

Procédure

  1. Vérifiez ce qui a été modifié dans le fichier mapr.login.conf.
    Vous devriez pouvoir obtenir les informations relatives de l'administrateur ou du développeur de votre cluster MapR.
  2. Si l'emplacement de vos fichiers de configuration MapR a été modifié dans le cluster, c'est-à-dire si le répertoire Home MapR a été modifié cochez la case Set the MapR Home directory et saisissez le nouveau répertoire Home. Sinon, laissez la case décochée, pour utiliser le répertoire Home par défaut.
  3. Si le module de connexion à utiliser a été modifié dans le fichier mapr.login.conf, cochez la case Specify the Hadoop login configuration et saisissez le module à appeler depuis le fichier mapr.login.conf. Sinon, laissez décochée cette case pour utiliser le module d'authentification par défaut.
    Par exemple, saisissez kerberos pour appeler le module hadoop_kerberos ou hybrid pour appeler le module hadoop_hybrid.

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