Hadoop中的数据安全性如何保证？代码举例讲解

发表于 作者 IT之美

在Hadoop中保证数据安全性的主要方式是:

1、 使用Kerberos进行认证:

  • 使用keytab文件配置hive/hadoop的kerberos认证。
  • 客户端使用kinit登录 kerberos。
  • 只有通过认证的客户端才能访问集群。

2、 使用Ranger进行授权:

  • 基于Policy的访问控制。
  • 不同用户组可以拥有不同的Policy。
  • Policy可以控制文件、列、行级别的访问。

3、 使用磁盘加密保护数据:

  • 使用HDFS的数据加密功能,在写入和读取数据时自动进行加密和解密。
  • 阻止未经授权的物理访问。

4、 启用审计跟踪:

  • 配置HDFS的审计日志捕获用户访问信息。
  • Ranger也提供详细的审计报告。
  • 定期分析日志监控未经授权的访问。

5、 Ranger Policy管理示例:

  • 登录Ranger Admin控制台。
  • 选择Hive服务并创建Policy。
  • 设置用户、访问路径、权限和时间条件。
  • 例如:
用户:hive用户组
路径: default.page_views
权限: select
时间:工作日9-18点

数据安全性的主要作用是:

  1. 保证只有授权用户才能访问数据。
  2. 控制用户对数据的访问权限和行为。
  3. 防止对数据的未经授权访问和泄露。
  4. 审计用户的数据访问情况。

来看一些简单示例:

  1. HDFS数据加密 – 配置:
<property>
  <name>dfs.encryption.key.provider.uri</name>
  <value>kms://http@kmshost:9600/kms</value>
</property>
  1. Ranger Hive Policy – 配置:
用户:hive用户组
路径: default.page_views
权限: select
时间:工作日9-18点
  1. Kerberos kinit登录 – 命令:
$ kinit -kt <keytab_file> <principal_name>

所以通过Kerberos进行认证、Ranger进行授权,加上HDFS的数据加密,我们可以为Hadoop应用和数据构建全面安全的 protections。

强大的大数据应用离不开安全可靠的数据环境。熟练运用Hadoop的各种安全方案,不仅可以最大限度保护我们的数据资产,也为业务创造了更大价值。