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更新时间：2024-10-28 GMT+08:00
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添加Spark2x的Ranger访问权限策略

操作场景

Ranger管理员可通过Ranger为Spark2x用户进行相关的权限设置。

  • Spark2x开启或关闭Ranger鉴权后，需要重启Spark2x服务。
  • 需要重新下载客户端，或手动刷新客户端配置文件“客户端安装目录/Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf”：

    开启Ranger鉴权：spark.ranger.plugin.authorization.enable=true，同时需要修改参数“spark.sql.authorization.enabled”值为“true”。

    关闭Ranger鉴权：spark.ranger.plugin.authorization.enable=false

  • Spark2x中，spark-beeline（即连接到JDBCServer的应用）支持Ranger的IP过滤策略（即Ranger权限策略中的Policy Conditions），spark-submit与spark-sql不支持。
  • MRS 3.3.0-LTS及之后的版本中，Spark2x服务改名为Spark，服务包含的角色名也有差异，例如JobHistory2x变更为JobHistory。相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。

前提条件

  • 已安装Ranger服务且服务运行正常。
  • 已启用Hive服务的Ranger鉴权功能，并且需要先重启Hive服务，再重启Spark服务，再启用Spark服务的Ranger鉴权。启用Spark服务的Ranger鉴权后再重启Spark服务。
  • 已创建用户需要配置权限的用户、用户组或Role。
  • 创建的用户已加入hive用户组。

操作步骤

  1. 使用Ranger管理员用户rangeradmin登录Ranger管理页面，具体操作可参考登录Ranger WebUI界面。
  2. 在首页中单击“HADOOP SQL”区域的组件插件名称如“Hive”。

  3. 在“Access”页签单击“Add New Policy”，添加Spark2x权限控制策略。

  4. 根据业务需求配置相关参数。

    表1 Spark2x权限参数

    参数名称

    描述

    Policy Name

    策略名称，可自定义，不能与本服务内其他策略名称重复。

    Policy Conditions

    IP过滤策略，可自定义，配置当前策略适用的主机节点，可填写一个或多个IP或IP段，并且IP填写支持“*”通配符，例如：192.168.1.10,192.168.1.20或者192.168.1.*。

    Policy Label

    为当前策略指定一个标签，您可以根据这些标签搜索报告和筛选策略。

    database

    适用该策略的Spark2x数据库名称。

    “Include”策略适用于当前输入的对象，“Exclude”表示策略适用于除去当前输入内容之外的其他对象。

    table

    适用该策略的Spark2x表名称。

    如果需要添加基于UDF的策略，可切换为UDF，然后输入UDF的名称。

    “Include”策略适用于当前输入的对象，“Exclude”表示策略适用于除去当前输入内容之外的其他对象。

    column

    适用该策略的列名，填写*时表示所有列。

    “Include”策略适用于当前输入的对象，“Exclude”表示策略适用于除去当前输入内容之外的其他对象。

    Description

    策略描述信息。

    Audit Logging

    是否审计此策略。

    Allow Conditions

    策略允许条件，配置本策略内允许的权限及例外。

    在“Select Role”、“Select Group”、“Select User”列选择已创建好的需要授予权限的Role、用户组或用户，单击“Add Conditions”，添加策略适用的IP地址范围，然后再单击“Add Permissions”，添加对应权限。

    • select：查询权限
    • update：更新权限
    • Create：创建权限
    • Drop：drop操作权限
    • Alter：alter操作权限
    • Index：索引操作权限
    • All：所有执行权限
    • Read：可读权限
    • Write：可写权限
    • Temporary UDF Admin：临时UDF管理权限
    • Select/Deselect All：全选/取消全选

    如需添加多条权限控制规则，可单击按钮添加。

    如需当前条件中的用户或用户组管理本条策略，可勾选“Delegate Admin”，这些用户将成为受委托的管理员。被委托的管理员可以更新、删除本策略，它还可以基于原始策略创建子策略。

    Deny Conditions

    策略拒绝条件，配置本策略内拒绝的权限及例外，配置方法与“Allow Conditions”类型。
    表2 设置权限

    任务场景

    角色授权操作

    role admin操作
    1. 在首页中单击“Settings”，选择“Roles > Add New Role”。
    2. 设置“Role Name”为“admin”，在“Users”区域，单击“Select User”，选择对应用户名。
    3. 单击Add Users按钮，在对应用户名所在行勾选“Is Role Admin”，单击“Save”保存配置。
    说明：

    用户绑定Hive管理员角色后，在每个维护操作会话中，还需要执行以下操作：

    1. 以客户端安装用户，登录安装Hive客户端的节点。
    2. 执行以下命令配置环境变量。

      例如，Spark2x客户端安装目录为“/opt/client”，执行source /opt/client/bigdata_env

    3. 执行以下命令认证用户。

      kinit Spark2x业务用户

    4. 执行以下命令登录客户端工具。

      spark-beeline

    5. 执行以下命令更新用户的管理员权限。

      set role admin;

    创建库表操作
    1. 在“Policy Name”填写策略名称。
    2. “database”右侧填写并选择对应的数据库（如果是创建库，需填写将要创建的库名称，或填写“*”表示任意名称的数据库，然后选择所写名称），在“table”与“column”右侧填写并选择对应的表名称、列名称，均支持通配符（“*”）匹配。
    3. 在“Allow Conditions”区域，单击“Select User”下选择框选择用户。
    4. 单击“Add Permissions”，勾选“Create”。

    删除库表操作
    1. 在“Policy Name”填写策略名称。
    2. “database”右侧填写并选择对应的数据库（如果是删除库，需填写将要创建的库名称，或填写“*”表示任意名称的数据库，然后选择所写名称），在“table”与“column”右侧填写并选择对应的表名称、列名称，均支持通配符（“*”）匹配。
    3. 在“Allow Conditions”区域，单击“Select User”下选择框选择用户。
    4. 单击“Add Permissions”，勾选“Drop”。
      说明：

      对于CarbonData表，只有对应表的OWNER，才能执行“drop”操作。

    ALTER操作
    1. 在“Policy Name”填写策略名称。
    2. “database”右侧填写并选择对应的数据库，在“table”右侧填写并选择对应的表，在“column”右侧填写并选择对应的列名称，支持通配符（“*”）匹配。
    3. 在“Allow Conditions”区域，单击“Select User”下选择框选择用户。
    4. 单击“Add Permissions”，勾选“Alter”。

    LOAD操作
    1. 在“Policy Name”填写策略名称。
    2. “database”右侧填写并选择对应的数据库，在“table”右侧填写并选择对应的表，在“column”右侧填写并选择对应的列名称，支持通配符（“*”）匹配。
    3. 在“Allow Conditions”区域，单击“Select User”下选择框选择用户。
    4. 单击“Add Permissions”，勾选“update”。

    INSERT操作
    1. 在“Policy Name”填写策略名称。
    2. “database”右侧填写并选择对应的数据库，在“table”右侧填写并选择对应的表，在“column”右侧填写并选择对应的列名称，支持通配符（“*”）匹配。
    3. 在“Allow Conditions”区域，单击“Select User”下选择框选择用户。
    4. 单击“Add Permissions”，勾选“update”。
    5. 用户还需要具有Yarn任务队列的“submit-app”权限，默认情况下，hadoop用户组具有向所有Yarn任务队列“submit-app”权限。具体配置请参考添加Yarn的Ranger访问权限策略。

    GRANT操作
    1. 在“Policy Name”填写策略名称。
    2. “database”右侧填写并选择对应的数据库，在“table”右侧填写并选择对应的表，在“column”右侧填写并选择对应的列名称，支持通配符（“*”）匹配。
    3. 在“Allow Conditions”区域，单击“Select User”下选择框选择用户。
    4. 勾选“Delegate Admin”。

    ADD JAR操作
    1. 在“Policy Name”填写策略名称。
    2. 单击“database”并在下拉菜单中选择“global”。在“global”右侧填写并选择“*”。
    3. 在“Allow Conditions”区域，单击“Select User”下选择框选择用户。
    4. 单击“Add Permissions”，勾选“Temporary UDF Admin”。

    VIEW与INDEX权限
    1. 在“Policy Name”填写策略名称。
    2. “database”右侧填写并选择对应的数据库，在“table”右侧填写并选择对应的VIEW或INDEX名称，在“column”右侧填写并选择“*”。
    3. 在“Allow Conditions”区域，单击“Select User”下选择框选择用户。
    4. 单击“Add Permissions”，参照表格上述相关操作，根据需求，给用户勾选相应权限。

    其他用户库表操作
    1. 参照表格上述操作添加对应权限。
    2. 给当前用户添加其他用户库表的HDFS路径的读、写、执行权限，具体配置请参考添加HDFS的Ranger访问权限策略。

    在Ranger上为用户添加Spark SQL的访问策略后，需要在HDFS的访问策略中添加相应的路径访问策略，否则无法访问数据文件，具体请参考添加HDFS的Ranger访问权限策略。

    • Ranger策略中global策略仅用于联合Temprorary UDF Admin权限，用来控制UDF包的上传。
    • 通过Ranger对Spark SQL进行权限控制时，不支持empower语法。

  5. 单击“Add”，在策略列表可查看策略的基本信息。等待策略生效后，验证相关权限是否正常。

    如果需要禁用某条策略，可单击按钮编辑该策略，设置策略开关为“Disabled”。

    如果不再使用某条策略，可单击按钮删除该策略。

Spark2x表数据脱敏

Ranger支持对Spark2x数据进行脱敏处理（Data Masking），可对用户执行的select操作的返回结果进行处理，以屏蔽敏感信息。

  1. 修改服务端和客户端spark.ranger.plugin.masking.enable参数值为true。

    • 服务端：登录FusionInsight Manage页面，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置 > 全部配置”，搜索并修改所有的spark.ranger.plugin.masking.enable参数值为true，保存配置并重启服务。
    • 客户端：登录Spark客户端节点，进入目录“{客户端安装目录}/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”，修改spark.ranger.plugin.masking.enable参数值为true。

  2. 登录Ranger WebUI界面，在首页单击“HADOOP SQL”区域的组件插件名称如“Hive”。
  3. 在“Masking”页签单击“Add New Policy”，添加Spark2x权限控制策略。
  4. 根据业务需求配置相关参数。

    表3 Spark2x数据脱敏参数

    参数名称

    描述

    Policy Name

    策略名称，可自定义，不能与本服务内其他策略名称重复。

    Policy Conditions

    IP过滤策略，可自定义，配置当前策略适用的主机节点，可填写一个或多个IP或IP段，并且IP填写支持“*”通配符，例如：192.168.1.10,192.168.1.20或者192.168.1.*。

    Policy Label

    为当前策略指定一个标签，您可以根据这些标签搜索报告和筛选策略。

    Hive Database

    配置当前策略适用的Spark2x中的数据库名称。

    Hive Table

    配置当前策略适用的Spark2x中的表名称。

    Hive Column

    配置当前策略适用的Spark2x中的列名称。

    Description

    策略描述信息。

    Audit Logging

    是否审计此策略。

    Mask Conditions

    在“Select Group”、“Select User”列选择已创建好的需要授予权限的用户组或用户，单击“Add Conditions”，添加策略适用的IP地址范围，然后再单击“Add Permissions”，勾选“select”权限。

    单击“Select Masking Option”，选择数据脱敏时的处理策略：

    • Redact：用x屏蔽所有字母字符，用0屏蔽所有数字字符。
    • Partial mask: show last 4：只显示最后的4个字符。
    • Partial mask: show first 4：只显示开始的4个字符。
    • Hash：对数据进行Hash处理。
    • Nullify：用NULL值替换原值。
    • Unmasked(retain original value)：不脱敏，显示原数据。
    • Date: show only year：日期格式数据只显示年份信息。
    • Custom：可使用任何有效Hive UDF（返回与被屏蔽的列中的数据类型相同的数据类型）来自定义策略。

    如需添加多列的脱敏策略，可单击按钮添加。

    Deny Conditions

    策略拒绝条件，配置本策略内拒绝的权限及例外，配置方法与“Allow Conditions”类型。

Spark2x行级别数据过滤

Ranger支持用户对Spark2x数据表执行select操作时进行行级别的数据过滤。

  1. 修改服务端和客户端spark.ranger.plugin.rowfilter.enable参数值为true。

    • 服务端：登录FusionInsight Manage页面，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置 > 全部配置”，搜索并修改所有的spark.ranger.plugin.rowfilter.enable参数值为true，保存配置并重启服务。
    • 客户端：登录Spark客户端节点，进入目录“{客户端安装目录}/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”，修改spark.ranger.plugin.rowfilter.enable参数值为true。

  2. 登录Ranger WebUI界面，在首页单击“HADOOP SQL”区域的组件插件名称如“Hive”。
  3. 在“Row Level Filter”页签单击“Add New Policy”，添加行数据过滤策略。
  4. 根据业务需求配置相关参数。

    表4 Spark2x行数据过滤参数

    参数名称

    描述

    Policy Name

    策略名称，可自定义，不能与本服务内其他策略名称重复。

    Policy Conditions

    IP过滤策略，可自定义，配置当前策略适用的主机节点，可填写一个或多个IP或IP段，并且IP填写支持“*”通配符，例如：192.168.1.10,192.168.1.20或者192.168.1.*。

    Policy Label

    为当前策略指定一个标签，您可以根据这些标签搜索报告和筛选策略。

    Hive Database

    配置当前策略适用的Spark2x中的数据库名称。

    Hive Table

    配置当前策略适用的Spark2x中的表名称。

    Description

    策略描述信息。

    Audit Logging

    是否审计此策略。

    Row Filter Conditions

    在“Select Role”、“Select Group”、“Select User”列选择已创建好的需要授予权限的对象，单击“Add Conditions”，添加策略适用的IP地址范围，然后再单击“Add Permissions”，勾选“select”权限。

    单击“Row Level Filter”，填写数据过滤规则。

    例如过滤表A中“name”列“zhangsan”行的数据，过滤规则为：name <> 'zhangsan'。更多信息可参考Ranger官方文档。

    如需添加更多规则，可单击按钮添加。

  5. 单击“Add”，在策略列表可查看策略的基本信息。
  6. 用户通过Spark2x客户端对配置了数据脱敏策略的表执行select操作，系统将对数据进行处理后进行展示。