MLRun Jupyter中ODBC配置问题：SSL、Kerberos安装及权限咨询

步骤1：安装依赖库 #

在MLRun Jupyter环境中，执行以下命令安装SSL、Kerberos及ODBC相关依赖：

pip install pyodbc pandas python-kerberos pyopenssl

注：若需指定版本，可在包名后追加==版本号，例如pyodbc==4.0.39

步骤2：配置ODBC DSN（名称为'TST'） #

需以root权限编辑ODBC配置文件（通常为/etc/odbc.ini），添加以下配置项并替换为大数据平台实际参数：

[TST]
Driver=大数据平台对应ODBC驱动名称  # 示例：Cloudera ODBC Driver for Impala
Server=大数据平台服务地址
Port=服务端口
AuthMech=1  # 1代表启用Kerberos认证
KrbRealm=你的Kerberos域  # 示例：EXAMPLE.COM
KrbHostFQDN=大数据平台主机完全限定域名
KrbServiceName=服务主体名称  # 示例：impala
SSL=1  # 开启SSL加密
SSLVerifyServerCert=0  # 无需验证服务器证书设为0，需验证则设为1

步骤3：获取Kerberos认证票据 #

执行代码前需先获取有效Kerberos票据，可在Jupyter终端或代码单元格中运行：

kinit 你的Kerberos用户名@KERBEROS_REALM

步骤4：运行访问代码 #

使用以下代码测试大数据平台连接：

import pyodbc
import pandas as pd

# 连接配置好的TST DSN，启用自动提交
conn = pyodbc.connect("DSN=TST", autocommit=True)
crsr = conn.cursor()

# 执行测试查询
crsr.execute('show databases;')
print(crsr.fetchall())

# 关闭数据库连接
conn.close()

关于root权限的说明 #

MLRun Jupyter的root默认密码已修改，安装依赖、编辑ODBC配置等需要root权限的操作，需联系管理员获取当前root密码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者XiongChan