Apache Pegasus手动压缩脚本的权限问题与解决方案
2025-07-06 07:22:50作者:钟日瑜
背景介绍
Apache Pegasus是一个分布式键值存储系统,提供了高效的数据存储和访问能力。在实际生产环境中,管理员经常需要使用pegasus_manual_compact.sh脚本来手动触发数据压缩操作,以优化存储空间和提高查询性能。
问题现象
在Kerberos认证环境中执行手动压缩命令时,脚本会意外退出且压缩操作并未实际执行。具体表现为:
- 执行命令后仅输出基本信息(UID、PID、集群信息等)后就立即退出
- 通过
remote_command查询确认压缩操作并未真正启动 - 日志中显示权限拒绝错误,提示无法创建配置文件
问题根源分析
经过深入排查,发现问题出在脚本内部调用run.sh shell命令时:
run.sh脚本在--cluster模式下运行时,会尝试在当前目录创建临时配置文件(如config-shell.ini.28694)- 在Kerberos环境中,执行脚本的用户通常没有
run.sh所在目录的写权限 - 配置文件创建失败导致整个压缩操作无法继续执行
解决方案
针对这一问题,我们提出了以下改进方案:
- 修改
pegasus_manual_compact.sh脚本,增加--config参数选项 - 允许用户直接指定已有的配置文件路径,避免自动生成配置文件
- 实现
--cluster和--config参数的互斥使用(不能同时使用) - 当使用
--config参数时,内部调用改为./run.sh shell --config config_file_path
这种改进方式具有以下优势:
- 完全避免了目录权限问题,因为不再需要自动生成配置文件
- 保持了与原有功能的兼容性
- 提供了更灵活的配置方式
技术实现细节
在实际实现中,需要注意以下几点:
- 参数解析逻辑需要正确处理互斥关系
- 错误处理需要更加完善,特别是配置文件不存在或不可读的情况
- 向后兼容性需要考虑,确保现有自动化脚本不受影响
- 帮助信息和文档需要同步更新
最佳实践建议
对于使用Pegasus的管理员,我们建议:
- 在Kerberos环境中优先使用
--config参数方式 - 提前准备具有适当权限的配置文件
- 定期检查压缩操作是否成功执行
- 对于自动化脚本,考虑添加执行结果验证逻辑
总结
通过为pegasus_manual_compact.sh脚本增加--config参数支持,我们有效解决了Kerberos环境下的权限问题,同时提高了脚本的灵活性和可靠性。这一改进对于生产环境中Pegasus集群的维护和管理具有重要意义,特别是在严格的安全管控环境下。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
677
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146