大数据平台之权限管理组件 - Aapche Ranger

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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/

进入解压后的目录，目录结构如下：

[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

进入解压后的目录，目录结构如下：

[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

进入解压后的目录，目录结构如下：

[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> 

大数据平台之权限管理组件 - Aapche Ranger

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原文地址：https://blog.51cto.com/zero01/2550035