Kyuubi项目中Spark-on-K8s环境下用户组查询警告问题解析
2025-07-04 01:03:05作者:秋阔奎Evelyn
问题背景
在Kyuubi 1.8.0版本中,当与Spark-on-K8s环境集成并使用Ranger授权插件时,系统会在创建连接后产生关于无法获取用户组的警告信息。虽然这个警告不会影响任务的实际执行,但从运维角度来看,过多的警告日志会影响日志系统的可读性和问题排查效率。
问题现象
系统日志中会出现如下警告信息:
WARN ShellBasedUnixGroupsMapping: unable to return groups for user xxx
PartialGroupNameException The user name 'xxx' is not found. id: xxx: no such user
这个警告产生的原因是系统尝试通过Shell命令获取用户组信息时失败,因为Kubernetes环境中可能不存在对应的本地用户账户。
技术原理分析
在Spark和Hadoop生态系统中,默认会使用ShellBasedUnixGroupsMapping类来获取用户组信息。这个类通过执行系统命令(如id -Gn)来查询用户所属组。然而在Kubernetes环境中:
- 用户通常是动态创建的,不存在于容器的基础系统中
- 容器化的环境可能缺少必要的系统工具或权限
- Kubernetes本身使用不同的用户/组管理机制
当Ranger授权插件被启用时,系统会尝试获取用户组信息来进行权限验证,这时就会触发上述警告。
解决方案
对于这个问题,社区提供了两种解决方案:
方案一:配置Ranger使用用户存储中的组信息
通过设置Ranger配置项:
ranger.plugin.spark.use.usergroups.from.userstore.enabled = true
这个配置告诉Ranger直接从用户存储中获取组信息,而不是依赖操作系统的用户组映射机制。需要注意的是,这里的spark应该替换为实际的服务类型标识符。
方案二:等待Spark社区修复
Spark社区已经注意到这个问题,并在PR #40831中提供了修复方案。这个修复可能会包含在未来的Spark版本中,届时升级Spark版本即可解决此问题。
实施建议
对于生产环境,建议采用方案一进行配置。具体实施步骤:
- 确认Ranger服务类型(如spark、hive等)
- 在Kyuubi或Spark的配置文件中添加对应的Ranger配置项
- 重启服务使配置生效
- 验证警告信息是否消失
总结
Kyuubi与Spark-on-K8s集成时产生的用户组查询警告是一个常见但无害的问题。通过合理配置Ranger插件或等待上游修复,可以有效地消除这些警告信息,保持日志系统的整洁。对于运维人员来说,理解这个问题的根源和解决方案,有助于更好地管理和维护基于Kyuubi的数据平台。
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
最新内容推荐
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
416
3.2 K
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
🔥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
65
19
暂无简介
Dart
682
160
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
664
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259