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统一权限管理Ranger

时间:2024-12-17 15:32:41浏览次数:4  
标签:HDFS Ranger Hive 访问 权限 数据 统一

  1. Ranger概述
    • Ranger是一个用于在Hadoop生态系统中进行统一权限管理的框架。它提供了集中式的安全策略管理,使得管理员可以轻松地定义和强制执行访问控制策略,涵盖了Hadoop集群中的各种组件,如HDFS、Hive、HBase等。
    • 背景:在大数据环境中,随着数据量的增长和用户对数据访问需求的多样化,确保数据安全和合理的访问权限变得至关重要。不同的Hadoop组件可能有各自的访问控制机制,这使得管理变得复杂。Ranger的出现就是为了提供一个统一的解决方案,简化权限管理流程。
  2. Ranger的主要功能
    • 集中式策略管理
      • Ranger有一个管理界面,管理员可以通过Web UI或者REST API来定义访问策略。例如,对于HDFS,可以定义哪些用户或者用户组可以访问特定的目录,以及具有何种访问权限(读、写、执行等)。
      • 以一个企业级的数据仓库为例,有数据分析团队、数据开发团队和运维团队。数据分析团队可能只需要对Hive表进行读取操作来生成报表,数据开发团队需要读写权限来创建和修改表,运维团队可能需要访问HDFS的某些日志目录来进行故障排查。通过Ranger,管理员可以为每个团队创建对应的策略,精确地控制他们的访问范围。
    • 细粒度访问控制
      • 它能够对资源进行非常细致的权限划分。以HBase为例,不仅可以控制对表的访问,还可以深入到列族甚至列的级别。
      • 假设一个医疗数据存储在HBase中,包含患者的基本信息(姓名、年龄等)和敏感的医疗记录(疾病史、基因检测结果等)。使用Ranger,可以允许医护人员访问基本信息列,而只有特定的高级医疗专家才能访问敏感的医疗记录列。
    • 审计功能
      • Ranger会记录所有的访问请求,包括访问时间、用户、资源、操作类型等信息。这些审计日志对于安全审计和合规性检查非常重要。
      • 当企业需要满足行业监管要求,如HIPAA(美国健康保险流通与责任法案)或GDPR(欧盟通用数据保护条例)时,审计日志可以帮助企业证明其数据访问是合规的,并且在发生数据泄露等安全事件时,可以通过审计日志进行追溯。
  3. Ranger的架构
    • Ranger Server:这是核心组件,负责存储和管理所有的安全策略。它接收来自各个客户端的策略请求,进行验证和授权决策。
    • Plugin(插件):Ranger为不同的Hadoop组件提供插件,如HDFS - Ranger插件、Hive - Ranger插件等。这些插件嵌入到对应的组件中,拦截用户的访问请求,并将请求发送到Ranger Server进行授权判断。
    • 例如,当一个用户试图访问HDFS文件时,HDFS - Ranger插件会截获这个请求,将用户信息、访问的文件路径、操作类型等信息发送到Ranger Server。Ranger Server根据已有的策略进行判断,如果允许访问,则请求继续执行;如果不允许访问,则拒绝请求。
  4. 与其他权限管理系统的比较
    • 与传统的基于文件系统权限(如Unix - like系统中的文件权限)相比,Ranger提供了更细粒度和集中化的管理。在传统文件系统权限中,权限设置相对粗糙,而且在分布式的Hadoop环境中难以统一管理。
    • 相较于一些组件自带的权限管理机制(如Hive自带的授权模型),Ranger可以跨多个组件进行统一管理。例如,Hive自带的权限管理可能只能管理Hive内部的用户访问,而Ranger可以同时管理Hive、HDFS等多个组件,并且提供了更一致的用户体验和管理方式。
  5. 安装和配置Ranger
    • 安装前提:通常需要安装在与Hadoop集群兼容的Linux操作系统上,并且需要先安装好JDK,因为Ranger是基于Java开发的。同时,需要确保集群中的各个组件(如HDFS、Hive等)已经正确安装和配置。
    • 安装步骤
      • 首先下载Ranger的安装包,可以从官方网站获取。
      • 解压安装包后,需要配置相关的属性文件,如ranger - admin - site.xml,在这里需要指定数据库连接信息(Ranger通常使用关系数据库来存储策略等信息,如MySQL),还需要配置一些与认证、授权相关的参数。
      • 启动Ranger服务,包括Ranger Admin服务和各个插件对应的服务。在启动过程中,需要关注日志文件,以便及时发现和解决可能出现的问题。
  6. 应用场景
    • 企业级数据湖管理:在企业构建的数据湖中,包含多种数据来源和格式的数据,如结构化的数据库数据、半结构化的日志数据和非结构化的文档数据。Ranger可以对整个数据湖中的数据存储(如HDFS)和数据处理工具(如Hive、Spark等)进行权限管理,确保不同部门的员工能够根据其职责访问相应的数据。
    • 多租户大数据平台:在云服务提供商提供的大数据平台上,有多个租户共享计算和存储资源。Ranger可以帮助云服务提供商为每个租户设置独立的权限策略,防止租户之间的数据泄露和非法访问,保障每个租户的数据安全和隐私。

标签:HDFS,Ranger,Hive,访问,权限,数据,统一
From: https://www.cnblogs.com/java-note/p/18612568

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