【微知】ssh如何指定免密的2种简单方式?(vim ~/.ssh/authorized_keys、ssh-copy-id)

ssh指定免密的两种简单方式

背景

ssh通过存储公钥到远端服务器,可以完成本端访问远端服务器的时候免密。免密原理是本端使用私钥,远端公钥,远端可以进行鉴权

方法1: vim ~/.ssh/authorized_keys

将本地电脑的pub的key直接copy到远端 ~/.ssh/authorized_keys文件中添加一行

本端:
cat ~/.ssh/id.pub

远端:
vim ~/.ssh/authorized_keys 
然后添加一行

方法2: ssh-copy-id

实操:
本地电脑:
在这里插入图片描述
远端服务器:已成功添加
在这里插入图片描述

任务描述 本关任务:在右侧命令行中完成 Flink 集群的部署,安装和管理。 相关知识 我们已经掌握了 Flink 单节点的安装与部署,那么分布式集群怎么搭建呢?接下来我们学习 Flink 分布式集群搭建。 本关卡已经将 flink-1.17.0-bin-scala_2.12.tgz已经放入 /opt 目录下。进入 /opt 目录下即可查看安装包。 cd /opt ls 查看Flink安装包 主机映射 先查看各节点查看 ip 地址 master: 查看 master 节点 IP slave1: 查看 slave1 节点 IP slave2: 查看 slave2 节点 IP 接下来去设置主机映射,因为我们是搭建完全分布式,所以在设置映射的时候需要设置 3 台虚拟机的映射关系。 输入命令 vi /etc/hosts进行主机 ip 的映射设置,添加如下配置(根据读者环境下的虚拟机IP设置): #master、slave1、slave2 每个人应该不相同 172.16.248.174 master 172.16.251.34 slave1 172.16.240.174 slave2 注:需要根据自身节点 ip 地址去配置,每次重置环境会刷新 ip 地址。 配置主机映射 登录 在集群搭建过程中,我们会频繁的在各个服务器之间跳转,此过程是通过 SSH 去连接的,为了避启动过程输入码,我们可以配置登录。 在各个节点服务器生成秘钥: #master、slave1、slave2 ssh-keygen -t rsa 在 master 复制 master、slave1、slave2 的公钥。 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> ~/.ssh/authorized_keys ssh slave1 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> ~/.ssh/authorized_keys ssh slave2 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> ~/.ssh/authorized_keys 接下来来查看下 slave1 节点连接码,首先点击 slave1 命令行窗口,再点击右上角图标,最后点击 SSH 直连即可查看相关信息,如下示意图: 点开后,查看码: 注:码可双击选中后复制,但环境重置后码会随机生成。 在 slave1 复制 master 的 authorized_keys 文件。 ssh master cat ~/.ssh/authorized_keys>> ~/.ssh/authorized_keys 在 slave2 复制 master 的 authorized_keys 文件。 ssh master cat ~/.ssh/authorized_keys>> ~/.ssh/authorized_keys 注意:在 master 中测试 ssh master 是否会登录需要码,如果出现以下情况: 需要把 slave1/slave2 的公钥(id_rsa.pub)添加到 master 的 ~/.ssh/authorized_keys 文件中,这样 master 会信任该客户端的钥。 执行命令(替换 master 为实际主机名或 IP): # 首次执行需要输入 master 的登录码,完成后公钥会自动追加到 authorized_keys ssh-copy-id master Flink 集群安装 在 master 服务器的 /opt 目录下 Flink 安装包,解压 Flink 安装包至 /opt 目录下: tar -zxvf /opt/flink-1.17.0-bin-scala_2.12.tgz -C /opt 进入 Flink 配置文件夹中 cd /opt/flink-1.17.0/conf,修改 Flink 配置文件 flink-conf.yaml。 Flink 配置文件 flink-conf.yaml 解析 基础配置(原始) # jobManager 的IP地址 jobmanager.rpc.address: localhost # JobManager 的端口号 jobmanager.rpc.port: 6123 # JobManager 的绑定地址 jobmanager.bind-host: localhost # JobManager JVM 内存大小 jobmanager.memory.process.size: 1600m # TaskManager 绑定的地址 taskmanager.bind-host: localhost # TaskManager 主机
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