Trino连接AWS MSK集群的IAM认证配置指南
2025-05-21 21:09:39作者:咎竹峻Karen
概述
本文将详细介绍如何在Trino中配置Kafka连接器,使其能够通过IAM认证方式访问AWS Managed Streaming for Kafka (MSK)集群。AWS MSK是亚马逊提供的完全托管的Apache Kafka服务,而IAM认证则是AWS提供的一种安全认证机制。
背景知识
AWS MSK支持多种认证方式,其中IAM认证是一种基于AWS身份和访问管理(IAM)的认证方法。与传统的SASL/SCRAM或Kerberos认证不同,IAM认证允许使用AWS IAM策略来控制对Kafka集群的访问权限。
配置步骤
1. 基础配置
首先需要在Trino的配置目录中创建Kafka连接器的配置文件kafka.properties,内容如下:
connector.name=kafka
kafka.nodes=<BOOTSTRAPSERVERS>
kafka.table-names=<TABLE_NAME>
kafka.hide-internal-columns=false
kafka.config.resources=/etc/kafka-configuration.properties
其中:
<BOOTSTRAPSERVERS>应替换为MSK集群的bootstrap服务器地址<TABLE_NAME>应替换为需要访问的Kafka主题名称
2. 安全配置
创建安全配置文件kafka-configuration.properties,内容如下:
security.protocol=SASL_SSL
sasl.mechanism=AWS_MSK_IAM
sasl.jaas.config=software.amazon.msk.auth.iam.IAMLoginModule required;
sasl.client.callback.handler.class=software.amazon.msk.auth.iam.IAMClientCallbackHandler
这些配置指定了:
- 使用SASL_SSL安全协议
- 采用AWS_MSK_IAM作为SASL机制
- 配置了IAM登录模块和回调处理器
3. 依赖库安装
需要将AWS MSK IAM认证库aws-msk-iam-auth-2.2.0-all.jar复制到Trino的Kafka插件目录:
cp aws-msk-iam-auth-2.2.0-all.jar /usr/lib/trino/plugin/kafka/
4. Docker运行示例
如果使用Docker运行Trino,可以使用以下命令:
docker run -p 8080:8080 -it --entrypoint bash \
-v $(pwd)/config.properties:/etc/trino/config.properties \
-v $(pwd)/kafka.properties:/etc/trino/catalog/kafka.properties \
-v $(pwd)/kafka-configuration.properties:/etc/kafka-configuration.properties \
-v $(pwd)/plugin/aws-msk-iam-auth-2.2.0-all.jar:/usr/lib/trino/plugin/kafka/aws-msk-iam-auth-2.2.0-all.jar \
trinodb/trino:latest
工作原理
当Trino通过Kafka连接器访问MSK集群时:
- 连接器会加载配置的安全协议和认证机制
- 使用AWS IAM凭证(通常是EC2实例角色或环境变量配置的凭证)进行认证
- IAM登录模块会处理认证流程,生成必要的签名
- 回调处理器负责处理认证过程中的回调请求
注意事项
- 确保运行Trino的实例或容器具有访问MSK集群的IAM权限
- 版本兼容性:确认使用的AWS MSK IAM认证库版本与MSK集群版本兼容
- 网络配置:确保Trino能够访问MSK集群的网络端点
- 安全组和ACL:检查MSK集群的安全组和网络ACL设置,允许来自Trino实例的连接
总结
通过以上配置,Trino可以安全地连接到仅启用IAM认证的AWS MSK集群。这种配置方式充分利用了AWS IAM的细粒度访问控制能力,同时避免了传统Kafka认证机制中证书或密钥管理的复杂性。对于已经深度使用AWS服务的组织,这是集成Trino和MSK的理想方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217