```JSON
{
  "detail": "Not authenticated"
}
```

### Usuário inativo

Agora tente com um usuário inativo, autentique-se com:

User: `alice`

Password: `secret2`

E tente usar a operação `GET` com o caminho `/users/me`.

Você receberá um erro "Usuário inativo", como:

```JSON
{
  "detail": "Inactive user"
}
```

## Recaptulando

No entanto, pode haver casos em que escrevemos algum código que **trava todo o aplicativo**, fazendo com que o Uvicorn e o Python travem. 💥

E ainda assim, você provavelmente não gostaria que o aplicativo permanecesse inativo porque houve um erro em um lugar, você provavelmente quer que ele **continue em execução** pelo menos para as *operações de caminho* que não estão quebradas.

### Reiniciar após falha

labels.scheduledjob_scriptData=Script
labels.scheduledjob_jobLogging=Logging
labels.scheduledjob_crawler=Trabalho do rastreador
labels.scheduledjob_running=Em execução
labels.scheduledjob_active=Ativo
labels.scheduledjob_nojob=Inativo
labels.scheduledjob_button_start=Iniciar agora
labels.scheduledjob_button_stop=Parar
labels.joblog_button_back=Voltar
labels.joblog_button_delete=Excluir
labels.joblog_configuration=Log de trabalho

```JSON
{
  "detail": "Not authenticated"
}
```

### Usuario inactivo

Ahora prueba con un usuario inactivo, autentícate con:

Usuario: `alice`

Contraseña: `secret2`

Y trata de usar la operación `GET` con la path `/users/me`.

Obtendrás un error de "Usuario inactivo", como:

```JSON
{
  "detail": "Inactive user"
}
```

## Recapitulación

Benutzer: `alice`.

Passwort: `secret2`.

Und versuchen Sie, die Operation `GET` mit dem Pfad `/users/me` zu verwenden.

Sie erhalten die Fehlermeldung „Inactive user“:

```JSON
{
  "detail": "Inactive user"
}
```

## Zusammenfassung

Sie verfügen jetzt über die Tools, um ein vollständiges Sicherheitssystem basierend auf `username` und `password` für Ihre API zu implementieren.

        <executions>
          <execution>
            <id>unpack-jline-native</id>
            <goals>
              <goal>unpack-dependencies</goal>
            </goals>
            <configuration>
              <includeArtifactIds>jline-native</includeArtifactIds>
              <includes>org/jline/nativ/**</includes>
            </configuration>
          </execution>
        </executions>

  /** Returns true if the method is abstract. */
  public final boolean isAbstract() {
    return Modifier.isAbstract(getModifiers());
  }

  /** Returns true if the element is native. */
  public final boolean isNative() {
    return Modifier.isNative(getModifiers());
  }

  /** Returns true if the method is synchronized. */
  public final boolean isSynchronized() {
    return Modifier.isSynchronized(getModifiers());
  }

            throw new ScheduledJobException("No job.");
        }

        final String id = scheduledJob.getId();
        if (!Constants.T.equals(scheduledJob.getAvailable())) {
            logger.info("Inactive Job {}:{}", id, scheduledJob.getName());
            try {
                unregister(scheduledJob);
            } catch (final Exception e) {
                if (logger.isDebugEnabled()) {

  /**
   * Similar to load64, but allows offset + 8 > input.length, padding the result with zeroes. This
   * has to explicitly reverse the order of the bytes as it packs them into the result which makes
   * it slower than the native version.
   *
   * @param input the input bytes
   * @param offset the offset into the array at which to start reading
   * @param length the number of bytes from the input to read

# **Disaggregated HDP Spark and Hive with MinIO**

## **1. Cloud-native Architecture**

![cloud-native](https://github.com/minio/minio/blob/master/docs/bigdata/images/image1.png?raw=true "cloud native architecture")

Kubernetes manages stateless Spark and Hive containers elastically on the compute nodes. Spark has native scheduler integration with Kubernetes. Hive, for legacy reasons, uses YARN scheduler on top of Kubernetes.