Релиз платформы для распределённой обработки данных Apache Hadoop 3.2
28 января 2019 года
Организация Apache Software Foundation опубликовала релиз Apache Hadoop 3.2, свободной платформы для организации распределённой обработки больших объёмов данных с использованием парадигмы map/reduce, при которой задача делится на множество более мелких обособленных фрагментов, каждый из которых может быть запущен на отдельном узле кластера. Хранилище на базе Hadoop может охватывать тысячи узлов и содержать эксабайты данных.
В состав Hadoop входит реализация распределенной файловой системы Hadoop Distributed Filesystem (HDFS), автоматически обеспечивающей резервирование данных и оптимизированной для работы MapReduce-приложений. Для упрощения доступа к данным в Hadoop хранилище разработана БД HBase и SQL-подобный язык Pig, который является своего рода SQL для MapReduce, запросы которого могут быть распараллелены и обработаны несколькими Hadoop-платформами. Проект оценивается как полностью стабильный и готовый для промышленной эксплуатции. Hadoop активно используется в крупных промышленных проектах, предоставляя возможности, аналогичные платформе Google Bigtable/GFS/MapReduce, при этом компания Google официально делегировала Hadoop и другим проектам Apache право использования технологий, на которые распространяются патенты, связанные с методом MapReduce.
Hadoop занимает первое место среди репозиториев Apache по числу вносимых изменений и пятое место по размеру кодовой базы (около 4 млн строк кода). Из крупных внедрений Hadoop отмечаются хранилища Netflix (сохраняется более 500 миллиардов событий в день), Twitter (кластер из 10 тысяч узлов в режиме реального времени хранит более зетабайта данных и обрабатывает более 5 миллиардов сеансов в день), Facebook (кластер из 4 тысяч узлов хранит более 300 петабайт и ежедневно увеличивается на 4 Пб в день).
Основные изменения в Apache Hadoop 3.2:
- Добавлен коннектор для файловой системы ABFS, поддерживающий хранилища Azure Datalake Gen2;
- Расширены возможности коннектора S3A, в котором обеспечена корректная обработка урезанных конфигураций AWS S3 и DynamoDB IO;
- В YARN (Yet Another Resource Negotiator) добавлена поддержка атрибутов узлов, позволяющая прикреплять разные метки к узлам и размещать контейнеры с учётом данных меток;
- Реализован SPS (Storage Policy Satisfier), позволяющий создавать расширения для HDFS (Hadoop Distributed File System), перемещающие блоки между различными типами хранилищ на основе политик хранения, заданных для файлов и каталогов;
- Представлен инструмент Hadoop Submarine для упрощения разработки, тренировки и развёртывания моделей глубинного машинного обучения на базе фреймворка TensorFlow в одном кластере Hadoop YARN;
- Добавлен HDFS-клиент на C++ с поддержкой асинхронного ввода/вывода
для HDFS;
- Обеспечена возможность обновления начинки контейнеров через CLI-интерфейс или API YARN Native Service без остановки работы связанных с ними длительно работающих сервисов.
Дополнительно можно отметить выявление уязвимости в коде авторизации HDFS, позволяющей узнать значения расширенных атрибутов через выполнение операции listXAttrs. Проблема вызвана тем, что при проверке полномочий учитывался только доступ к операциям просмотра каталогов на уровне файловых путей, но не выполнялась проверка прав на чтение содержимого.
Кроме того, приводятся сведения об обнаружении вредоносного ПО, поражающего незащищённые хранилища на базе Hadoop. Для внедрения вредоносного ПО в сети отыскиваются необновлённые серверы, содержащие неисправленные известные уязвимости в Hadoop YARN, а также в Redis и ActiveMQ, позволяющие выполнить код в системе. В случае успешной эксплуатации уязвимостей на сервере в большинстве случаев запускается код для майнинга криптовалют, организации слежки в локальной сети или кражи корпоративных закрытых данных. В отдельных случаях зафиксировано применение вредоносного ПО Xbash, которое поддерживает сканирование сети для выявления новых уязвимых жертв, выполняет чистку содержимого БД и требует выкуп за восстановление данных (указывается, что данные зашифрованы, но на деле они просто удаляются).
Источники
править
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.