mongodb权限认证

1.拉取mongo镜像

docker pull mongo

2.运行mongo容器

docker run -itd --name mongo  --privileged=true -p 27017:27017 -v  /home/mongo/27017/db:/data/db  mongo --auth

/home/mongo/27017/db: 数据持久化存储路径

--auth开启权限认证

注:当mongo启用auth选项时,用户需要创建数据库帐号,访问时根据帐号信息来鉴权,而数据库帐号信息就存储在admin数据库下

3.进入容器

docker exec -it mongo bash

4.设置权限

  1)登录

     mongo admin

  2) 切换到admin数据库

    use admin

  3) 创建超级用户

    db.createUser({user:"root",pwd:"root",roles:[{role: 'root', db: 'admin'}]})

  4) 创建管理员用户

    a) 退出

       exit

    b) 使用root用户登录

       mongo -uroot -proot

    c) 切换到admin数据库

       use admin

    d) 创建管理员用户

      db.createUser({user:"admin",pwd:"admin",roles:[{role: 'userAdminAnyDatabase', db: 'admin'}]})

  5) 创建数据库权限用户

    use test

    db.createUser({user:"test",pwd:"test",roles:[{role: 'readWrite', db: 'test'}]})

   注:MongoDB 目前内置了 7 个角色。

    数据库用户角色:read、readWrite;
    数据库管理角色:dbAdmin、dbOwner、userAdmin;
    集群管理角色:clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager;
    备份恢复角色:backup、restore;
    所有数据库角色:readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase;
    超级用户角色:root;
    内部角色:__system
    这些角色对应的作用如下:

    Read:允许用户读取指定数据库
    readWrite:允许用户读写指定数据库
    dbAdmin:允许用户在指定数据库中执行管理函数,如索引创建、删除,查看统计或访问system.profile
    userAdmin:允许用户向system.users集合写入,可以找指定数据库里创建、删除和管理用户
    clusterAdmin:只在admin数据库中可用,赋予用户所有分片和复制集相关函数的管理权限。
    readAnyDatabase:只在admin数据库中可用,赋予用户所有数据库的读权限
    readWriteAnyDatabase:只在admin数据库中可用,赋予用户所有数据库的读写权限
    userAdminAnyDatabase:只在admin数据库中可用,赋予用户所有数据库的userAdmin权限
    dbAdminAnyDatabase:只在admin数据库中可用,赋予用户所有数据库的dbAdmin权限。
    root:只在admin数据库中可用。超级账号,超级权限

  如果觉得使用命令操作麻烦,建议使用Studio 3T客户端工具操作,很方便,而且还支持sql语法查询数据。

  工具下载地址:Robo 3T | Free, open-source MongoDB GUI (formerly Robomongo)

备份:docker exec mongo sh -c 'mongodump -uadmin -padmin -d admin --archive' > /data/mongo/backup/mongo_`date +%F`.gz

还原:docker exec -i mongo sh -c 'mongorestore -uadmin -padmin --archive' < /data/mongo/backup/mongo_2022-05-23.gz

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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