(转载)ranger原理

文章目录

• 一、业务背景
• 现状&&需求
• 二、大数据安全组件介绍与对比
• 1、Kerberos
• 2、Apache Sentry
• 3、Apache Ranger
• 4、为什么我们选择Ranger
• 三、Apache Ranger系统架构及实践
• 1、架构介绍
• 2、组件介绍
• 3、权限模型
• 4、权限实现
• Hdfs实现原理
• Hbase实现原理
• Hive实现原理
• Yarn实现原理
• 四、Ranger实践
• 1、组权限实现

一、业务背景

大数据集群最基本的就是数据以及用于计算的资源，是一个公司的宝贵财富，我们需要将它们很好管理起来，将相应的数据和资源开放给对应的用户使用，防止被窃取、被破坏等，这就涉及到大数据安全。

现状&&需求

目前我们大数据集群的现状是处于裸奔状态，只要可以登录linux机器即可对集群继续相关操作

所以集群安全对于我们来说迫在眉睫，主要需求有以下几个方面：

• 支持多组件,最好能支持当前公司技术栈的主要组件，HDFS、HBASE、HIVE、YARN、STORM、KAFKA等
• 支持细粒度的权限控制，可以达到HIVE列，HDFS目录，HBASE列，YARN队列，STORM拓扑，KAKFA的TOPIC
• 开源，社区活跃，按照现有的集群改情况造改动尽可能的小，而且要符合业界的趋势。

二、大数据安全组件介绍与对比

目前比较常见的安全方案主要有三种：

• Kerberos(业界比较常用的方案)
• Apache Sentry（Cloudera选用的方案，cdh版本中集成）
• Apache Ranger(Hortonworks选用的方案，hdp发行版中集成)

1、Kerberos

Kerberos是一种基于对称密钥的身份认证协议，它作为一个独立的第三方的身份认证服务，可以为其它服务提供身份认证功能，且支持SSO(即客户端身份认证后，可以访问多个服务如HBase/HDFS等)。

服务名	作用
KDC	Kerberos的服务端程序，用于验证各个模块
Client	需要访问服务的用户，KDC和Service会对用户的身份进行认证
Service	即集成了Kerberos的服务，如HDFS/YARN/HBase等

Kerberos协议过程主要有三个阶段，第一个阶段Client向KDC申请TGT，第二阶段Client通过获得的TGT向KDC申请用于访问Service的Ticket,第三个阶段是Client用返回的Ticket访问Service。

优点：

• 服务认证，防止broker datanode regionserver等组件冒充加入集群

• 解决了服务端到服务端的认证，也解决了客户端到服务端的认证

缺点：

• kerberos为了安全性使用临时ticket，认证信息会失效，用户多的情况下重新认证繁琐

• kerberos只能控制你访问或者拒绝访问一个服务，不能控制到很细的粒度，比如hdfs的某一个路径，hive的某一个表，对用户级别上的认证并没有实现(需要配合LDAP)

2、Apache Sentry

Apache Sentry是Cloudera公司发布的一个Hadoop安全开源组件，它提供了细粒度级、基于角色的授权.

优点：

• Sentry支持细粒度的hdfs元数据访问控制，对hive支持列级别的访问控制

• Sentry通过基于角色的授权简化了管理，将访问同一数据集的不同特权级别授予多个角色

• Sentry提供了一个统一平台方便管理

• Sentry支持集成Kerberos

缺点：

• 组件只支持hive,hdfs,impala 不支持hbase，yarn，kafka，storm等

3、Apache Ranger

Apache Ranger是Hortonworks公司发布的一个Hadoop安全组件开源组件

优点：

• 提供了细粒度级（hive列级别）
• 基于访问策略的权限模型
• 权限控制插件式，统一方便的策略管理
• 支持审计日志，可以记录各种操作的审计日志，提供统一的查询接口和界面
• 丰富的组件支持(HDFS,HBASE,HIVE,YARN,KAFKA,STORM)
• 支持和kerberos的集成
• 提供了Rest接口供二次开发

4、为什么我们选择Ranger

• 多组件支持(HDFS,HBASE,HIVE,YARN,KAFKA,STORM)，基本覆盖我们现有技术栈的组件
• 支持审计日志，可以很好的查找到哪个用户在哪台机器上提交的任务明细，方便问题排查反馈
• 拥有自己的用户体系，可以去除kerberos用户体系，方便和其他系统集成，同时提供各类接口可以调用

综上：我们考虑到和开放平台的集成，以及我们的技术栈和集群操作的审计等几个问题最终选用了apache ranger

三、Apache Ranger系统架构及实践

1、架构介绍

2、组件介绍

• RangerAdmin

以RESTFUL形式提供策略的增删改查接口，同时内置一个Web管理页面。

• Service Plugin

嵌入到各系统执行流程中，定期从RangerAdmin拉取策略，根据策略执行访问决策树，并且记录访问审计

插件名称	安装节点
Hdfs-Plugin	NameNode
Hbase-Plugin	HMaster+HRegionServer
Hive-Plugin	HiveServer2
Yarn-Plugin	ResourceManager

• Ranger-SDK

对接开放平台，实现对用户、组、策略的管理

3、权限模型

访问权限无非是定义了”用户-资源-权限“这三者间的关系，Ranger基于策略来抽象这种关系，进而延伸出自己的权限模型。”用户-资源-权限”的含义详解：

• 用户

  由User或Group来表达，User代表访问资源的用户，Group代表用户所属的用户组。

• 资源

  不同的组件对应的业务资源是不一样的，比如

  • HDFS的FilePath
  • HBase的Table，Column-family，Column
  • Hive的Database，Table，Column
  • Yarn的对应的是Queue

• 权限
  由(AllowACL, DenyACL)来表达，类似白名单和黑名单机制，AllowACL用来描述允许访问的情况，DenyACL用来描述拒绝访问的情况,不同的组件对应的权限也是不一样的。

插件	权限项
Hdfs	Read Write Execute
Hbase	Read Write Create Admin
Hive	Select Create Update Drop Alter Index Lock Read Write All
Yarn	submit-app admin-queue

4、权限实现

Ranger-Admin职责：

• 管理员对于各服务策略进行规划，分配相应的资源给相应的用户或组，存储在db中

Service Plugin职责：

• 定期从RangerAdmin拉取策略
• 根据策略执行访问决策树
• 实时记录访问审计

策略执行过程：

策略优先级：

• 黑名单优先级高于白名单
• 黑名单排除优先级高于黑名单
• 白名单排除优先级高于白名单

决策下放：

如果没有policy能决策访问，一般情况是认为没有权限拒绝访问，然而Ranger还可以选择将决策下放给系统自身的访问控制层

组件集成插件原理：

Service	Extensible Interface	Ranger Implement Class
HDFS	org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.INodeAttributeProvider	org.apache.ranger.authorization.hadoop.RangerHdfsAuthorizer
HBASE	org.apache.hadoop.hbase.protobuf.generated.AccessControlProtos.AccessControlService.Interface	org.apache.ranger.authorization.hbase.RangerAuthorizationCoprocessor
Hive	org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.plugin.HiveAuthorizerFactory	org.apache.ranger.authorization.hive.authorizer.RangerHiveAuthorizerFactory
YARN	org.apache.hadoop.yarn.security.YarnAuthorizationProvider	org.apache.ranger.authorization.yarn.authorizer.RangerYarnAuthorizer

ranger通过实现各组件扩展的权限接口，进行权限验证

Hdfs实现原理

hdfs-site.xml会修改如下配置：

 <property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.inode.attributes.provider.class</name>
<value>org.apache.ranger.authorization.hadoop.RangerHdfsAuthorizer</value>
</property>
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加载过程：

Hbase实现原理

在安装完hbase插件后，hbase-site.xml会修改如下配置：

<property>
<name>hbase.security.authorization</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.coprocessor.master.classes</name>
<value>org.apache.ranger.authorization.hbase.RangerAuthorizationCoprocessor</value>
</property>
<property>
<name>hbase.coprocessor.region.classes</name>
<value>org.apache.ranger.authorization.hbase.RangerAuthorizationCoprocessor</value>
</property>
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加载过程：

Hive实现原理

hiveserver2-site.xml

<property>
<name>hive.security.authorization.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.security.authorization.manager</name>
<value>org.apache.ranger.authorization.hive.authorizer.RangerHiveAuthorizerFactory</value>
</property>
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加载过程：

Yarn实现原理

yarn-site.xml

<property>
<name>yarn.acl.enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.authorization-provider</name>
<value>org.apache.ranger.authorization.yarn.authorizer.RangerYarnAuthorizer</value>
</property>
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加载过程：

四、Ranger实践

1、组权限实现

由于在调用各服务过程中使用hdfs shell、hbase-shell、hive-jdbc只能获取到用户信息，在只有组策略时会匹配不成功，认为没有权限，实现办法是加入ldap组件同步用户组信息，这样增加了系统的复杂性，我们通过改写ranger-admin代码，在客户端plugin获取策略时，将组权限赋予用户，这样就实现了组策略功能。

原文：https://blog.csdn.net/qq475781638/article/details/90247153#Hive_227