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Apache Ranger、业务背景、现状与需求、大数据安全组件介绍与对别、系统架构及实践、ranger admin、UserSync、plugin、权限模型、权限实现等

發布時間:2024/9/27 windows 60 豆豆

26.2.1業務背景
26.2.1.1現狀&&需求
26.2.2大數據安全組件介紹與對比
26.2.2.2 Apache Sentry
26.2.2.3 Apache Ranger
26.2.3 Knox,ranger,Kerveros,LDAP整合
26.2.3.1Kerberos與Ranger
26.3Apache Ranger系統架構及實踐
26.3.2組件介紹
26.3.2.1整體說明
26.3.2.2 Ranger Admin
26.3.2.3UserSync
26.3.2.4 Service Plugin
26.3.2.5 Ranger-SDK
26.3.3 權限模型
26.3.4 權限實現
26.3.4.1 Hdfs實現原理
26.3.4.2 Hbase實現原理
26.3.4.3 Hive實現原理
26.3.4.4 Yarn實現原理

26.2Apache ranger原理與應用實踐

轉載博文:https://blog.csdn.net/qq475781638/article/details/90247153

26.2.1業務背景

大數據集群最基本的就是數據以及用于計算的資源,是一個公司的寶貴財富,我們需要將它們很好管理起來,將相應的數據和資源開放給對應的用戶使用,防止被竊取、被破壞等,這就涉及到大數據安全。

26.2.1.1現狀&&需求

目前我們大數據集群的現狀是處于裸奔狀態,只要可以登錄linux機器即可對集群繼續相關操作
所以集群安全對于我們來說迫在眉睫,主要需求有以下幾個方面:
?支持多組件,最好能支持當前公司技術棧的主要組件,HDFS、HBASE、HIVE、YARN、STORM、KAFKA等
?支持細粒度的權限控制,可以達到HIVE列,HDFS目錄,HBASE列,YARN隊列,STORM拓撲,KAKFA的TOPIC
?開源,社區活躍,按照現有的集群改情況造改動盡可能的小,而且要符合業界的趨勢。

26.2.2大數據安全組件介紹與對比

目前比較常見的安全方案主要有三種:

Kerberos(業界比較常用的方案)
Apache Sentry(Cloudera選用的方案,cdh版本中集成)
Apache Ranger(Hortonworks選用的方案,hdp發行版中集成)

26.2.2.1Kerberos

Kerberos是一種基于對稱密鑰的身份認證協議,它作為一個獨立的第三方的身份認證服務,可以為其它服務提供身份認證功能,且支持SSO(即客戶端身份認證后,可以訪問多個服務如HBase/HDFS等)。

服務名作用
KDCKerberos的服務端程序,用于驗證各個模塊
Client需要訪問服務的用戶,KDC和Service會對用戶的身份進行認證。
Service即集成了Kerberos的服務,如HDFS/YARN/HBASE等。

Kerberos協議過程主要有三個階段,第一個階段Client向KDC申請TGT,第二階段Client通過獲得的TGT向KDC申請用于訪問Service的Ticket,第三個階段是Client用返回的Ticket訪問Service。

優點:
?服務認證,防止broker datanode regionserver等組件冒充加入集群
?解決了服務端到服務端的認證,也解決了客戶端到服務端的認證

缺點:
?kerberos為了安全性使用臨時ticket,認證信息會失效,用戶多的情況下重新認證繁瑣
?kerberos只能控制你訪問或者拒絕訪問一個服務,不能控制到很細的粒度,比如hdfs的某一個路徑,hive的某一個表,對用戶級別上的認證并沒有實現(需要配合LDAP)

26.2.2.2 Apache Sentry

Apache Sentry是Cloudera公司發布的一個Hadoop安全開源組件,它提供了細粒度級、基于角色的授權.

優點:
?Sentry支持細粒度的hdfs元數據訪問控制,對hive支持列級別的訪問控制
?Sentry通過基于角色的授權簡化了管理,將訪問同一數據集的不同特權級別授予多個角色
?Sentry提供了一個統一平臺方便管理
?Sentry支持集成Kerberos
缺點:
?組件只支持hive,hdfs,impala 不支持hbase,yarn,kafka,storm等

26.2.2.3 Apache Ranger

Apache Ranger是Hortonworks公司發布的一個Hadoop安全組件開源組件
優點:
?提供了細粒度級(hive列級別)
?基于訪問策略的權限模型
?權限控制插件式,統一方便的策略管理
?支持審計日志,可以記錄各種操作的審計日志,提供統一的查詢接口和界面
?豐富的組件支持(HDFS,HBASE,HIVE,YARN,KAFKA,STORM)
?支持和kerberos的集成
?提供了Rest接口供二次開發

26.2.3 Knox,ranger,Kerveros,LDAP整合

26.2.3.1Kerberos與Ranger

Kerberos與Ranger都是Hadoop安全體系中的兩個部分,但是它們分工是不同的。可以聯系我們每天上班然后坐到辦公室的過程

某個人員進入公司之前,保安需要檢查它是否有工卡,如果沒有工卡,保安GG就會認為你不是公司員工,而不允許你進入到公司園區。 當你進入公司園區之后,這個時候你想到某個倉庫去看一下,倉庫大門就會檢查一下你有沒有門禁,有門禁才會讓你進入到倉庫中。
我們可以把公司園區類比成大數據集群平臺,工卡就要相當于你的Kerberos權限認證,而倉庫就對應著具體的hdfs文件路徑。

26.3Apache Ranger系統架構及實踐

26.3.1架構介紹

26.3.2組件介紹

26.3.2.1整體說明

Ranger是由三個部分組件:Ranger Admin,Ranger Usersync與Ranger Plugin,它們關系如下:

在Ranger的官網中有對于這三個組件的說明:

組件名稱說明
AdminRanger Admin Portal是安全管理的中心接口。 用戶可以創建和更新策略,這些策略存儲在策略數據庫中。 每個組件內的Plugins會定期輪詢這些策略。Portal還包括一個審計服務器,它發送從插件收集的審計數據,以便存儲在HDFS或關系數據庫中。
UserSync同步實用工具來從Unix或LDAP或Active Directory中拉取用戶和組。 用戶或組信息存儲在Ranger門戶中,用于策略定義。
Plugin插件是嵌入每個集群組件進程的輕量級Java程序。 例如,Apache Hive的Apache Ranger插件嵌入在Hiveserver2中。 這些插件從中央服務器提取策略,并將它們本地存儲在一個文件中。 當用戶請求通過組件時,這些插件攔截請求并根據安全策略進行評估。 插件還可以從用戶請求中收集數據,并按照單獨的線程將此數據發送回審計服務器。

26.3.2.2 Ranger Admin

Ranger admin它包含三個部分: Web頁面、Rest消息處理服務以及數據庫。 我們可以把它看成一個用來數據集中存儲中心(所有的數據都集中存在這里,但是其它兩個組件也可單獨運行存在)。它的具體作用:

  • 接收UserSync進程傳過來的用戶、組信息。 并將它們保存到MySql數據庫中。 需要注意:這些用戶信息在配置權限策略的時候需要使用。這個很容易理解,就象領物料的時候,管理員需要登記物料的領用人,如果不是本公司的人,肯定就不會讓你領了。
  • 提供創建policy策略的接口
  • 提供外部REST消息的處理接口
  • 26.3.2.3UserSync

    UserSync是Ranger提供的一個用戶信息同步接口,可以用來同步Linux用戶信息與LDAP用戶信息。通過配置項:SYNC_SOURCE = LDAP/UNIX來確認是LDAP還是UNIX,默認情況是同步Unix信息。對于UserSync有三點需要說明:
    1、這個同步是單向的。
    就是說它只管從Unix上面的本地用戶信息讀取出來,然后上傳到Ranger Admin上面。
    2、UserSync不是同時同步的
    如果用戶新創建一個用戶,但是這個用戶無法立即同步到Ranger中
    3、不支持刪除用戶
    Ranger暫時不支持通過同步或者代碼的方式直接刪除用戶

    26.3.2.4 Service Plugin

    嵌入到各系統執行流程中,定期從RangerAdmin拉取策略,根據策略執行訪問決策樹,并且記錄訪問審計

    插件名稱安裝節點
    Hdfs-PluginNameNode
    Hbase-PluginHMaster+HRegionServer
    Hive-PluginHiveServer2
    Yarn-PluginResourceManager

    26.3.2.5 Ranger-SDK

    對接開放平臺,實現對用戶、組、策略的管理

    26.3.3 權限模型

    訪問權限無非是定義了”用戶-資源-權限“這三者間的關系,Ranger基于策略來抽象這種關系,進而延伸出自己的權限模型。”用戶-資源-權限”的含義詳解:
    ?用戶
    由User或Group來表達,User代表訪問資源的用戶,Group代表用戶所屬的用戶組。
    ?資源
    不同的組件對應的業務資源是不一樣的,比如:
    HDFS的FilePath
    HBase的Table,Column-family,Column
    Hive的Database,Table,Column
    Yarn的對應的是Queue
    ?權限
    由(AllowACL, DenyACL)來表達,類似白名單和黑名單機制,AllowACL用來描述允許訪問的情況,DenyACL用來描述拒絕訪問的情況,不同的組件對應的權限也是不一樣的。

    插件權限項
    HdfsRead Write Execute
    HbaseRead Write Create Admin
    HiveSelect Create Update Drop Alter Index Lock Read Write All
    Yarnsubmit-app admin-queue

    26.3.4 權限實現

    Ranger-Admin職責:
    ?管理員對于各服務策略進行規劃,分配相應的資源給相應的用戶或組,存儲在db中。
    Service Plugin職責:
    ?定期從RangerAdmin拉取策略。
    ?根據策略執行訪問決策樹。
    ?實時記錄訪問審計

    策略執行過程:

    策略優先級:
    ?黑名單優先級高于白名單
    ?黑名單排除優先級高于黑名單
    ?白名單排除優先高于白名單
    決策下放:
    如果沒有policy能決策訪問,一般情況是認為沒有權限拒絕訪問,然而Ranger還可以選擇將決策下放給系統自身的訪問控制層。

    組成集成插件原理:

    ServiceExtensible InterfaceRanger Implement Class
    HDFSorg.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.INodeAttributeProviderorg.apache.ranger.authorization.hadoop.RangerHdfsAuthorizer
    HBASEorg.apache.hadoop.hbase.protobuf.generated.AccessControlProtos.AccessControlService.Interfaceorg.apache.ranger.authorization.hbase.RangerAuthorizationCoprocessor
    Hiveorg.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.plugin.HiveAuthorizerFactoryorg.apache.ranger.authorization.hive.authorizer.RangerHiveAuthorizerFactory
    YARNorg.apache.hadoop.yarn.security.YarnAuthorizationProviderorg.apache.ranger.authorization.yarn.authorizer.RangerYarnAuthorizer

    ranger通過實現各組件擴展的權限接口,進行權限驗證

    26.3.4.1 Hdfs實現原理

    hdfs-site.xml會修改如下配置:

    <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>

    加載過程:

    26.3.4.2 Hbase實現原理

    在安裝完hbase插件后,hbase-site.xml會修改如下配置:

    <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>

    加載過程:

    26.3.4.3 Hive實現原理

    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>

    加載過程:

    26.3.4.4 Yarn實現原理

    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>

    加載過程:

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的Apache Ranger、业务背景、现状与需求、大数据安全组件介绍与对别、系统架构及实践、ranger admin、UserSync、plugin、权限模型、权限实现等的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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