大数据平台之权限管理组件 - Aapche Ranger

端碗吹水

发布于 2020-11-13 15:02:23

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发布于 2020-11-13 15:02:23

Apache Ranger简介

Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架, 并解决授权和审计。它可以对Hadoop生态的组件如HDFS、Yarn、Hive、Hbase等进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台，管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问权限。Ranger优点：

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

为什么选择Ranger：

多组件支持，基本覆盖目前现有技术栈的组件
支持审计日志，可以查找到用户操作明细，方便问题排查反馈
拥有自己的用户体系，方便和其他系统集成，提供接口调用

Ranger的架构图：

RangerAdmin：

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
以RESTFUL形式提供策略的增删改查接口
统一查询和管理页面

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
记录访问审计

Ranger权限模型

用户：由User或Group来表达
资源：不同组件有不同的资源，如HDFS的Path，Hive的DB\TABLE
策略：Service可以有多条Policy,组件不同，Policy授权模型不同

以HDFS为例，与Ranger集成后的访问流程：

HDFS启动时加载Ranger插件，并从Admin拉取权限策略
用户访问请求到达NameNode，进行权限验证
验证后处理访问请求，并记录审计日志

以Hive为例，与Ranger集成后的访问流程：

HiveServer2启动时加载Ranger插件，并从Admin拉取权限策略
用户SQL查询请求到达HiveServer2，在Compile阶段进行权限验证
验证后处理访问请求，并记录审计日志

以YARN为例，与Ranger集成后的访问流程：

ResourceManger启动时加载Ranger插件，从Admin拉取权限策略
用户提交任务到ResourceManager，在解析任务阶段进行权限验证
验证后提交任务，并记录审计日志

Apache Ranger安装

官方文档：

https://ranger.apache.org/quick_start_guide.html

前置准备

首先准备好Java和Maven环境：

[root@hadoop ~]# java -version
java version "1.8.0_261"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_261-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.261-b12, mixed mode)
[root@hadoop ~]# mvn -v
Apache Maven 3.6.3 (cecedd343002696d0abb50b32b541b8a6ba2883f)
Maven home: /usr/local/maven
Java version: 1.8.0_261, vendor: Oracle Corporation, runtime: /usr/local/jdk/1.8/jre
Default locale: zh_CN, platform encoding: UTF-8
OS name: "linux", version: "3.10.0-1062.el7.x86_64", arch: "amd64", family: "unix"
[root@hadoop ~]#

Tips：Maven需配置好国内的镜像源，否则依赖下一天也下载不下来

安装一个MySQL数据库，我这里使用的是我本地的数据库：

C:\Users\Administrator>mysql --version
mysql  Ver 8.0.21 for Win64 on x86_64 (MySQL Community Server - GPL)

搭建一个Hadoop环境，注意Hadoop的版本一定要 >= 2.7.1，因为我之前尝试过2.6.0版本的Hadoop无法与Ranger整合成功，本文使用的是2.8.5版本：

[root@hadoop ~]# echo $HADOOP_HOME
/usr/local/hadoop-2.8.5
[root@hadoop ~]#

Ranger依赖了MySQL作为状态存储，所以需要准备一个MySQL的驱动包：

[root@hadoop ~]# ls /usr/local/src |grep mysql
mysql-connector-java-8.0.21.jar
[root@hadoop ~]#

编译Ranger源码

到官网上下载源码包：

https://ranger.apache.org/download.html

需要注意Ranger与Hadoop的对应版本，如果你安装的Hadoop是2.x的，那么Ranger需要采用2.x以下的版本。如果你安装的Hadoop是3.x的，那么Ranger需要采用2.x以上的版本。例如，我这里安装的Hadoop版本是2.8.5，所以选择1.2.0版本的Ranger：

[root@hadoop ~]# cd /usr/local/src
[root@hadoop /usr/local/src]# wget https://mirror-hk.koddos.net/apache/ranger/1.2.0/apache-ranger-1.2.0.tar.gz

解压源码包：

[root@hadoop /usr/local/src]# tar -zxvf apache-ranger-1.2.0.tar.gz

进入解压后的目录：cd apache-ranger-1.2.0，修改该目录下的pom文件，将仓库相关配置都给注释掉：

<!--
    <repositories>
        <repository>
            <id>apache.snapshots.https</id>
            <name>Apache Development Snapshot Repository</name>
            <url>https://repository.apache.org/content/repositories/snapshots</url>
            <snapshots>
                <enabled>true</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
        <repository>
            <id>apache.public.https</id>
            <name>Apache Development Snapshot Repository</name>
            <url>https://repository.apache.org/content/repositories/public</url>
            <releases>
                <enabled>true</enabled>
            </releases>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    <repository>
      <id>repo</id>
      <url>file://${basedir}/local-repo</url>
      <snapshots>
         <enabled>true</enabled>
      </snapshots>
  </repository>
    </repositories>
-->

完成以上的修改后，使用maven命令进行编译打包：

[root@hadoop /usr/local/src/apache-ranger-1.2.0]# mvn -DskipTests=true clean package assembly:assembly

经过一段漫长的等待后，编译打包完成将输出如下信息：

[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Reactor Summary for ranger 1.2.0:
[INFO] 
[INFO] ranger ............................................. SUCCESS [  0.838 s]
[INFO] Jdbc SQL Connector ................................. SUCCESS [  0.861 s]
[INFO] Credential Support ................................. SUCCESS [ 26.341 s]
[INFO] Audit Component .................................... SUCCESS [  1.475 s]
[INFO] Common library for Plugins ......................... SUCCESS [  3.154 s]
[INFO] Installer Support Component ........................ SUCCESS [  0.471 s]
[INFO] Credential Builder ................................. SUCCESS [  1.074 s]
[INFO] Embedded Web Server Invoker ........................ SUCCESS [  0.807 s]
[INFO] Key Management Service ............................. SUCCESS [  3.335 s]
[INFO] ranger-plugin-classloader .......................... SUCCESS [  0.797 s]
[INFO] HBase Security Plugin Shim ......................... SUCCESS [ 17.365 s]
[INFO] HBase Security Plugin .............................. SUCCESS [  6.050 s]
[INFO] Hdfs Security Plugin ............................... SUCCESS [  5.831 s]
[INFO] Hive Security Plugin ............................... SUCCESS [02:01 min]
[INFO] Knox Security Plugin Shim .......................... SUCCESS [03:47 min]
[INFO] Knox Security Plugin ............................... SUCCESS [07:05 min]
[INFO] Storm Security Plugin .............................. SUCCESS [  1.757 s]
[INFO] YARN Security Plugin ............................... SUCCESS [  0.820 s]
[INFO] Ranger Util ........................................ SUCCESS [  0.869 s]
[INFO] Unix Authentication Client ......................... SUCCESS [ 17.494 s]
[INFO] Security Admin Web Application ..................... SUCCESS [03:01 min]
[INFO] KAFKA Security Plugin .............................. SUCCESS [  6.686 s]
[INFO] SOLR Security Plugin ............................... SUCCESS [03:07 min]
[INFO] NiFi Security Plugin ............................... SUCCESS [  1.210 s]
[INFO] NiFi Registry Security Plugin ...................... SUCCESS [  1.205 s]
[INFO] Unix User Group Synchronizer ....................... SUCCESS [  2.062 s]
[INFO] Ldap Config Check Tool ............................. SUCCESS [  3.478 s]
[INFO] Unix Authentication Service ........................ SUCCESS [  0.638 s]
[INFO] KMS Security Plugin ................................ SUCCESS [  1.430 s]
[INFO] Tag Synchronizer ................................... SUCCESS [01:58 min]
[INFO] Hdfs Security Plugin Shim .......................... SUCCESS [  0.584 s]
[INFO] Hive Security Plugin Shim .......................... SUCCESS [ 24.249 s]
[INFO] YARN Security Plugin Shim .......................... SUCCESS [  0.612 s]
[INFO] Storm Security Plugin shim ......................... SUCCESS [  0.709 s]
[INFO] KAFKA Security Plugin Shim ......................... SUCCESS [  0.617 s]
[INFO] SOLR Security Plugin Shim .......................... SUCCESS [  0.716 s]
[INFO] Atlas Security Plugin Shim ......................... SUCCESS [ 31.534 s]
[INFO] KMS Security Plugin Shim ........................... SUCCESS [  0.648 s]
[INFO] ranger-examples .................................... SUCCESS [  0.015 s]
[INFO] Ranger Examples - Conditions and ContextEnrichers .. SUCCESS [  1.108 s]
[INFO] Ranger Examples - SampleApp ........................ SUCCESS [  0.386 s]
[INFO] Ranger Examples - Ranger Plugin for SampleApp ...... SUCCESS [  0.519 s]
[INFO] Ranger Tools ....................................... SUCCESS [  1.411 s]
[INFO] Atlas Security Plugin .............................. SUCCESS [  3.977 s]
[INFO] Sqoop Security Plugin .............................. SUCCESS [  3.637 s]
[INFO] Sqoop Security Plugin Shim ......................... SUCCESS [  0.558 s]
[INFO] Kylin Security Plugin .............................. SUCCESS [01:04 min]
[INFO] Kylin Security Plugin Shim ......................... SUCCESS [  0.883 s]
[INFO] Unix Native Authenticator .......................... SUCCESS [  0.452 s]
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------

此时在target目录下可以看到打包好的插件安装包：

[root@hadoop /usr/local/src/apache-ranger-1.2.0]# ls target/
antrun                            ranger-1.2.0-hbase-plugin.zip     ranger-1.2.0-kms.zip                ranger-1.2.0-ranger-tools.zip     ranger-1.2.0-storm-plugin.zip
archive-tmp                       ranger-1.2.0-hdfs-plugin.tar.gz   ranger-1.2.0-knox-plugin.tar.gz     ranger-1.2.0-solr-plugin.tar.gz   ranger-1.2.0-tagsync.tar.gz
maven-shared-archive-resources    ranger-1.2.0-hdfs-plugin.zip      ranger-1.2.0-knox-plugin.zip        ranger-1.2.0-solr-plugin.zip      ranger-1.2.0-tagsync.zip
ranger-1.2.0-admin.tar.gz         ranger-1.2.0-hive-plugin.tar.gz   ranger-1.2.0-kylin-plugin.tar.gz    ranger-1.2.0-sqoop-plugin.tar.gz  ranger-1.2.0-usersync.tar.gz
ranger-1.2.0-admin.zip            ranger-1.2.0-hive-plugin.zip      ranger-1.2.0-kylin-plugin.zip       ranger-1.2.0-sqoop-plugin.zip     ranger-1.2.0-usersync.zip
ranger-1.2.0-atlas-plugin.tar.gz  ranger-1.2.0-kafka-plugin.tar.gz  ranger-1.2.0-migration-util.tar.gz  ranger-1.2.0-src.tar.gz           ranger-1.2.0-yarn-plugin.tar.gz
ranger-1.2.0-atlas-plugin.zip     ranger-1.2.0-kafka-plugin.zip     ranger-1.2.0-migration-util.zip     ranger-1.2.0-src.zip              ranger-1.2.0-yarn-plugin.zip
ranger-1.2.0-hbase-plugin.tar.gz  ranger-1.2.0-kms.tar.gz           ranger-1.2.0-ranger-tools.tar.gz    ranger-1.2.0-storm-plugin.tar.gz  version
[root@hadoop /usr/local/src/apache-ranger-1.2.0]#

安装Ranger Admin

将ranger admin的安装包解压到合适的目录下，我这里习惯放到/usr/local：

[root@hadoop /usr/local/src/apache-ranger-1.2.0]# tar -zxvf target/ranger-1.2.0-admin.tar.gz -C /usr/local/

[root@hadoop /usr/local/src/apache-ranger-1.2.0]# cd /usr/local/ranger-1.2.0-admin/
[root@hadoop /usr/local/ranger-1.2.0-admin]# ls
bin                    contrib  dba_script.py           ews                 ranger_credential_helper.py  set_globals.sh           templates-upgrade   upgrade.sh
changepasswordutil.py  cred     db_setup.py             install.properties  restrict_permissions.py      setup_authentication.sh  update_property.py  version
changeusernameutil.py  db       deleteUserGroupUtil.py  jisql               rolebasedusersearchutil.py   setup.sh                 upgrade_admin.py
[root@hadoop /usr/local/ranger-1.2.0-admin]#

配置安装选项：

[root@hadoop /usr/local/ranger-1.2.0-admin]# vim install.properties
# 指定MySQL驱动包所在的路径
SQL_CONNECTOR_JAR=/usr/local/src/mysql-connector-java-8.0.21.jar

# 配置root用户名密码以及MySQL实例的连接地址
db_root_user=root
db_root_password=123456a.
db_host=192.168.1.11

# 配置访问数据库的用户名密码
db_name=ranger_test
db_user=root
db_password=123456a.

# 指定审计日志的存储方式
audit_store=db
audit_db_user=root
audit_db_name=ranger_test
audit_db_password=123456a.

在MySQL中创建ranger数据库：

create database ranger_test;

由于我这里使用的是MySQL8.x，需要修改一下数据库相关的脚本，不是MySQL8版本的可以跳过这一步。打开dba_script.py和db_setup.py文件，搜索如下内容：

-cstring jdbc:mysql://%s/%s%s

将其全部修改为如下所示，主要是添加JDBC的serverTimezone连接参数：

-cstring jdbc:mysql://%s/%s%s?serverTimezone=Asia/Shanghai

然后执行如下命令开始安装ranger admin：

[root@hadoop /usr/local/ranger-1.2.0-admin]# ./setup.sh

报错解决

安装过程中如果报如下错误：

SQLException : SQL state: HY000 java.sql.SQLException: Operation CREATE USER failed for 'root'@'localhost' ErrorCode: 1396

SQLException : SQL state: 42000 java.sql.SQLSyntaxErrorException: Access denied for user 'root'@'192.168.1.11' to database 'mysql' ErrorCode: 1044

解决方式，就是在MySQL中执行如下语句：

use mysql;
flush privileges;
grant system_user on *.* to 'root';
drop user'root'@'localhost';
create user 'root'@'localhost' identified by '123456a.';
grant all privileges on *.* to 'root'@'localhost' with grant option;

drop user'root'@'192.168.1.11';
create user 'root'@'192.168.1.11' identified by '123456a.';
grant all privileges on *.* to 'root'@'192.168.1.11' with grant option;
flush privileges;

如果报如下错误：

SQLException : SQL state: HY000 java.sql.SQLException: This function has none of DETERMINISTIC, NO SQL, or READS SQL DATA in its declaration and binary logging is enabled (you *might* want to use the less safe log_bin_trust_function_creators variable) ErrorCode: 1418

解决方式：

set global log_bin_trust_function_creators=TRUE;
flush privileges;

如果报如下错误：

SQLException : SQL state: HY000 java.sql.SQLException: Cannot drop table 'x_policy' referenced by a foreign key constraint 'x_policy_ref_role_FK_policy_id' on table 'x_policy_ref_role'. ErrorCode: 3730

解决方式：删除ranger库中所有的表，再重新执行./setup.sh

安装完成后最终会输出：

Installation of Ranger PolicyManager Web Application is completed.

启动ranger admin

修改配置文件，配置数据库连接密码和jdbc url时区参数：

[root@hadoop /usr/local/ranger-1.2.0-admin]# vim conf/ranger-admin-site.xml
...

<property>
        <name>ranger.jpa.jdbc.url</name>
        <value>jdbc:log4jdbc:mysql://192.168.1.11/ranger_test?serverTimezone=Asia/Shanghai</value>
        <description />
</property>
<property>
        <name>ranger.jpa.jdbc.user</name>
        <value>root</value>
        <description />
</property>
<property>
        <name>ranger.jpa.jdbc.password</name>
        <value>123456a.</value>
        <description />
</property>

...

修改审计存储相关配置：

[root@hadoop /usr/local/ranger-1.2.0-admin]# vim conf/ranger-admin-default-site.xml
...

<property>
        <name>ranger.jpa.audit.jdbc.url</name>
        <value>jdbc:log4jdbc:mysql://192.168.1.11:3306/ranger_test?serverTimezone=Asia/Shanghai</value>
        <description />
</property>
<property>
        <name>ranger.jpa.audit.jdbc.user</name>
        <value>root</value>
        <description />
</property>
<property>
        <name>ranger.jpa.audit.jdbc.password</name>
        <value>123456a.</value>
        <description />
</property>

...

启动命令如下：

[root@hadoop /usr/local/ranger-1.2.0-admin]# ranger-admin start 
Starting Apache Ranger Admin Service
Apache Ranger Admin Service with pid 21102 has started.
[root@hadoop /usr/local/ranger-1.2.0-admin]#

检查端口和进程是否正常：

[root@hadoop /usr/local/ranger-1.2.0-admin]# jps
21194 Jps
21102 EmbeddedServer
[root@hadoop /usr/local/ranger-1.2.0-admin]# netstat -lntp |grep 21102
tcp6       0      0 :::6080                 :::*           LISTEN      21102/java          
tcp6       0      0 127.0.0.1:6085          :::*           LISTEN      21102/java          
[root@hadoop /usr/local/ranger-1.2.0-admin]#

使用浏览器访问6080端口，进入到登录页面，默认用户名和密码均为admin：

登录成功后，进入到首页，如下：

Ranger HDFS Plugin安装

解压hdfs plugin的安装包到合适的目录下：

[root@hadoop ~]# mkdir /usr/local/ranger-plugin
[root@hadoop ~]# tar -zxvf /usr/local/src/apache-ranger-1.2.0/target/ranger-1.2.0-hdfs-plugin.tar.gz -C /usr/local/ranger-plugin
[root@hadoop ~]# cd /usr/local/ranger-plugin/
[root@hadoop /usr/local/ranger-plugin]# mv ranger-1.2.0-hdfs-plugin/ hdfs-plugin

[root@hadoop /usr/local/ranger-plugin/hdfs-plugin]# ls
disable-hdfs-plugin.sh  enable-hdfs-plugin.sh  install  install.properties  lib  ranger_credential_helper.py  upgrade-hdfs-plugin.sh  upgrade-plugin.py
[root@hadoop /usr/local/ranger-plugin/hdfs-plugin]#

配置安装选项：

[root@hadoop /usr/local/ranger-plugin/hdfs-plugin]# vim install.properties
# 指定ranger admin服务的访问地址
POLICY_MGR_URL=http://192.168.243.161:6080
# 配置仓库名称，可自定义
REPOSITORY_NAME=dev_hdfs
# 配置hadoop的安装目录
COMPONENT_INSTALL_DIR_NAME=/usr/local/hadoop-2.8.5

# 配置用户和用户组
CUSTOM_USER=root
CUSTOM_GROUP=root

执行如下脚本开启hdfs-plugin：

[root@hadoop /usr/local/ranger-plugin/hdfs-plugin]# ./enable-hdfs-plugin.sh

脚本执行成功后，会输出如下内容：

Ranger Plugin for hadoop has been enabled. Please restart hadoop to ensure that changes are effective.

重启Hadoop：

[root@hadoop ~]# stop-all.sh 
[root@hadoop ~]# start-all.sh

验证权限控制

到Ranger Admin上添加hdfs service，这里的Service Name需与配置文件中的配置所对应上：

填写相应信息：

填写完成后，到页面底部点击“Test Connection”测试能否正常连接，确认可以正常连接后点击“Add”完成新增：

等待一会后，到 “Audit” -> “Plugins” 页面查看有没有发现hdfs插件，如果没有的话代表插件没有启用成功。正常情况如下：

确认hdfs插件整合成功后，在hdfs中创建一些测试目录和文件：

[root@hadoop ~]# hdfs dfs -mkdir /rangertest1
[root@hadoop ~]# hdfs dfs -mkdir /rangertest2
[root@hadoop ~]# echo "ranger test" > testfile
[root@hadoop ~]# hdfs dfs -put testfile /rangertest1
[root@hadoop ~]# hdfs dfs -put testfile /rangertest2

然后到Ranger Admin上添加Ranger的内部用户，“Settings” -> “Add New User”，填写用户信息：

接着添加权限策略，“Access Manager” -> “dev_hdfs” -> “Add New Policy”，配置权限策略所作用的用户、目录等信息：

拉到底部点击“Add”完成添加后，可以看到新增了一条策略配置：

回到操作系统，添加并切换到hive用户，测试能否正常读取目录、文件：

[root@hadoop ~]# sudo su - hive
[hive@hadoop ~]$ hdfs dfs -ls /
Found 2 items
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2020-11-12 13:48 /rangertest1
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2020-11-12 13:48 /rangertest2
[hive@hadoop ~]$ hdfs dfs -ls /rangertest1
Found 1 items
-rw-r--r--   1 root supergroup         12 2020-11-12 13:48 /rangertest1/testfile
[hive@hadoop ~]$ hdfs dfs -cat /rangertest1/testfile
ranger test
[hive@hadoop ~]$ hdfs dfs -ls /rangertest2
Found 1 items
-rw-r--r--   1 root supergroup         12 2020-11-12 13:48 /rangertest2/testfile
[hive@hadoop ~]$

通过查看目录信息可以看到rangertest1和rangertest2目录的权限位是：drwxr-xr-x，也就说除root外的用户是没权限对这两个目录进行写操作的。

但此时测试写操作，会发现hive用户能够正常往rangertest1目录添加文件，但往rangertest2目录添加文件就会报错，因为在Ranger中我们只赋予了hive用户对rangertest1目录的读写权限：

[hive@hadoop ~]$ echo "this is test file 2" > testfile2
[hive@hadoop ~]$ hdfs dfs -put testfile2 /rangertest1
[hive@hadoop ~]$ hdfs dfs -put testfile2 /rangertest2
put: Permission denied: user=hive, access=WRITE, inode="/rangertest2":root:supergroup:drwxr-xr-x
[hive@hadoop ~]$

如果我们想禁止hive用户对rangertest2目录的所有操作，那么就可以新增一条拒绝策略，“Resource Path”选择rangertest2目录，并且在“Deny Conditions”一栏中勾选需要deny的权限即可：

策略生效后，此时hive用户访问rangertest2目录就会提示权限拒绝了：

[hive@hadoop ~]$ hdfs dfs -ls /rangertest2
ls: Permission denied: user=hive, access=EXECUTE, inode="/rangertest2"
[hive@hadoop ~]$ hdfs dfs -cat /rangertest2/testfile
cat: Permission denied: user=hive, access=EXECUTE, inode="/rangertest2/testfile"
[hive@hadoop ~]$

至此，Ranger对HDFS的权限控制也验证通过了。除此之外，你也可以进行其他的测试。

Ranger Hive Plugin安装

首先需要搭建好Hive环境，可以参考下文：

搭建Hive3.x并整合MySQL8.x存储元数据

为了与Hadoop和Ranger版本保持兼容，本文使用的Hive版本是2.3.6：

[root@hadoop ~]# echo $HIVE_HOME
/usr/local/apache-hive-2.3.6-bin
[root@hadoop ~]#

解压hive plugin的安装包到合适的目录下：

[root@hadoop ~]# tar -zxvf /usr/local/src/apache-ranger-1.2.0/target/ranger-1.2.0-hive-plugin.tar.gz -C /usr/local/ranger-plugin/
[root@hadoop /usr/local/ranger-plugin]# mv ranger-1.2.0-hive-plugin/ hive-plugin

[root@hadoop /usr/local/ranger-plugin]# cd hive-plugin/
[root@hadoop /usr/local/ranger-plugin/hive-plugin]# ls
disable-hive-plugin.sh  enable-hive-plugin.sh  install  install.properties  lib  ranger_credential_helper.py  upgrade-hive-plugin.sh  upgrade-plugin.py
[root@hadoop /usr/local/ranger-plugin/hive-plugin]#

配置安装选项：

[root@hadoop /usr/local/ranger-plugin/hive-plugin]# vim install.properties
# 指定ranger admin服务的访问地址
POLICY_MGR_URL=http://192.168.243.161:6080
# 配置仓库名称，可自定义
REPOSITORY_NAME=dev_hive
# 配置hive的安装目录
COMPONENT_INSTALL_DIR_NAME=/usr/local/apache-hive-2.3.6-bin

# 配置用户和用户组
CUSTOM_USER=root
CUSTOM_GROUP=root

执行如下脚本开启hive-plugin：

[root@hadoop /usr/local/ranger-plugin/hive-plugin]# ./enable-hive-plugin.sh

脚本执行成功后，会输出如下内容：

Ranger Plugin for hive has been enabled. Please restart hive to ensure that changes are effective.

重启Hive：

[root@hadoop ~]# jps
8258 SecondaryNameNode
9554 EmbeddedServer
8531 NodeManager
13764 Jps
7942 NameNode
11591 RunJar
8040 DataNode
8428 ResourceManager
[root@hadoop ~]# kill -15 11591
[root@hadoop ~]# nohup hiveserver2 -hiveconf hive.execution.engine=mr &

验证权限控制

到Ranger Admin上添加hive service，这里的Service Name需与配置文件中的配置所对应上：

填写相应信息，并点击“Add”完成新增：

Tips：第一次添加hive service，点击“Test Connection”时可能会提示测试连接失败，可以暂且不用管，只要“Plugins”页面能探测到该插件即可

等待一会后，到 “Audit” -> “Plugins” 页面查看有没有探测到该hive插件，如果没有的话代表插件没有启用成功。正常情况如下：

确认hive插件整合成功后，添加权限策略，“Access Manager” -> “dev_hive” -> “Add New Policy”，配置权限策略所作用的用户、库、表、列等信息：

回到操作系统上，切换到hive用户，并通过beeline进入Hive的交互终端：

[root@hadoop ~]# sudo su - hive
上一次登录：四 11月 12 13:53:53 CST 2020pts/1 上
[hive@hadoop ~]$ beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n hive

测试权限，可以看到除了show tables外的操作都被拒绝了：

0: jdbc:hive2://localhost:10000> show tables;
+-----------------+
|    tab_name     |
+-----------------+
| hive_wordcount  |
+-----------------+
1 row selected (0.126 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> show databases;
Error: Error while compiling statement: FAILED: HiveAccessControlException Permission denied: user [hive] does not have [USE] privilege on [*] (state=42000,code=40000)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> select * from hive_wordcount;
Error: Error while compiling statement: FAILED: HiveAccessControlException Permission denied: user [hive] does not have [SELECT] privilege on [default/hive_wordcount/*] (state=42000,code=40000)
0: jdbc:hive2://localhost:10000>

因为我们只给予了hive用户drop hive_wordcount表的权限：

0: jdbc:hive2://localhost:10000> drop table hive_wordcount;
No rows affected (0.222 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000>

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原始发表：2020-11-12 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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