Why was I born with such contemporaries. -- 王尔德
Just For M
前言
Apache Sentry是Cloudera公司发布的一个Hadoop开源组件，它提供了细粒度级、基于角色的授权以及多租户的管理模式。类似的安全管理框架还有Hortonworks公司开源的Apache Ranger。
通过引进Sentry，Hadoop目前可在以下方面满足企业和政府用户的RBAC需求：
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安全授权：Sentry可以控制数据访问，并对已通过验证的用户提供数据访问特权。 -
细粒度访问控制：Sentry支持细粒度的Hadoop数据和元数据访问控制。在Hive和Impala中Sentry的发行版本中，Sentry在服务器、数据库、表和视图范围提供了不同特权级别的访问控制，包括查找、插入等，允许管理员使用视图限制对行或列的访问。管理员也可以通过Sentry和带选择语句的视图或UDF，根据需要在文件内屏蔽数据。 -
基于角色的管理：Sentry通过基于角色的授权简化了管理，你可以轻易将访问同一数据集的不同特权级别授予多个组。
多租户管理：Sentry允许为委派给不同管理员的不同数据集设置权限。在Hive/Impala的情况下，Sentry可以在数据库/schema级别进行权限管理。 -
统一平台：Sentry为确保数据安全，提供了一个统一平台，使用现有的Hadoop Kerberos实现安全认证。同时，通过Hive或Impala访问数据时可以使用同样的Sentry协议。
我司目前的大数据平台是CDH发行版v5.7.1，Senrty组件版本为v1.5.2，在我们将Hive和Impala纳入到Sentry的权限管控之后，Hive在HDFS上的WareHouse目录统一使用了Hive这个用户进行管理，鉴权的过程在HiveServer2提交任务之前进行。但是，这对于Spark或者Flink操作Hive表数据(直接从HDFS上操作数据)不免带来了权限问题，我们必须手动去HDFS为库表相应目录设置ACLs权限，才能让应用成功读取到数据。这实际上是很不利于管理的。
当然，Sentry也是提供了HDFS Sync Plugin，作用是可以将Sentry上面相应的权限同步到HDFS的ACLs中，可以很好的解决执行Spark应用的难题。但是，由于工程架构设计上的问题，v1.5.2开启了HDFS Sync之后,是不支持Sentry HA和Hive Metastore HA的，这次生产环境上还是要承受风险的。v1.8.0 Sentry团队重新设计了工程架构，可以支持 Sentry HA和Hive Metastore HA。
本文将分别阐述这两个版本整体架构，重点说明在开启HDFS Sync之后为什么前个版本不支持HA的缘由。
鸟瞰图
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从上面的鸟瞰图，我们看出Sentry接入各个组件的模式，Sentry会启动常驻的Thrift服务，元数据中存储着库/表/路径和Role、Role和Group等之间的映射关系。Hive等组件通过Sentry提供的客户端和Thrift服务进行通信，用于鉴权和赋权。
让我们再将上图具体化一些：
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- Binding实现了对不同的查询引擎授权，Sentry将自己的Hook函数插入到各SQL引擎的编译、执行的不同阶段。这些Hook函数起两大作用：一是起过滤器的作用，只放行具有相应数据对象访问权限的SQL查询；二是起授权接管的作用，使用了Sentry之后，grant/revoke管理的权限完全被Sentry接管，grant/revoke的执行也完全在Sentry中实现；对于所有引擎的授权信息也存储在由Sentry设定的统一的数据库中。这样所有引擎的权限就实现了集中管理。
- Policy Engine判定从Binding层获取的输入的权限要求与服务提供层已保存的权限描述是否匹配。
- Policy Provider负责从数据库中读取出原先设定的访问权限。
Sentry接管HS2服务
从上节我们可以知道，Sentry要想对HS2上的操作进行权限管控，需要将自己的相应的Hook添加到操作的相应节点中。Hive的代码相对来说是写的比较优雅的，在用户可能需要扩展Hook的位置，都写好了相应配置点:
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HIVE_SERVER2_SESSION_HOOK:
// execute session hooks private void executeSessionHooks(HiveSession session) throws Exception { List<HiveSessionHook> sessionHooks = new HooksLoader(hiveConf).getHooks(HiveConf.ConfVars.HIVE_SERVE R2_SESSION_HOOK); for (HiveSessionHook sessionHook : sessionHooks) { sessionHook.run(new HiveSessionHookContextImpl(session)); } } -
SEMANTIC_ANALYZER_HOOK:
// Do semantic analysis and plan generation if (saHooks != null && !saHooks.isEmpty()) { HiveSemanticAnalyzerHookContext hookCtx = new HiveSemanticAnalyzerHookContextImpl(); hookCtx.setConf(conf); hookCtx.setUserName(userName); hookCtx.setIpAddress(SessionState.get().getUserIpAddress()); hookCtx.setCommand(command); for (HiveSemanticAnalyzerHook hook : saHooks) { tree = hook.preAnalyze(hookCtx, tree); } sem.analyze(tree, ctx); hookCtx.update(sem); for (HiveSemanticAnalyzerHook hook : saHooks) { hook.postAnalyze(hookCtx, sem.getAllRootTasks()); } } else { sem.analyze(tree, ctx); }
Snetry接管HS2的权限之后，我们应该在HS2做到以下两点：
- 鉴权：对于需要执行的SQL操作，我们应该判断提交的用户对于相应的库/表/路径有相对应的权限。
- 更改权限：对于管理员用户，我们可以在HS2上执行的赋权或者销毁权限的操作，要同步到Sentry服务上。
HS2-鉴权
HS2会为每一个connect的用户创建一个独有的Session，我们为每个Session添加上我们的属于我们Sentry的Hook -HiveAuthzBindingSessionHook
在这个Binding Hook中做了这么几件事:
- 挂上SEMANTIC_ANALYZER_HOOK -
HiveAuthzBindingHook,为下面从这个Session提交的SQL进行鉴权做准备； - 设置命令白名单；
- 管控创建的文件/目录的权限为700；
- 记录当前Session的执行用户，以便鉴权的时候使用。
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当该Session提交了一个SQL执行，在对SQL解析的过程中，Driver的compile阶段会调用我们在上一步挂上去的钩子SEMANTIC_ANALYZER_HOOK - HiveAuthzBindingHook，它主要的功能就是根据AstNode的解析树，探测到操作的表/库/路径以及动作，HiveAuthzBindingHook会去与Sentry服务器通信，校验该用户的行为是否在权限范围内。如果在，继续执行；如果不在，停止执行，抛出异常信息。
HS2-更改权限
管理员可以通过HS2进行对库/表/路径赋权，这部分的信息我们需要保存到Sentry元数据中。
Hive提供可扩展的 HIVE_AUTHORIZATION_TASK_FACTORY，Sentry提供自己的定义类 - SentryHiveAuthorizationTaskFactoryImpl，其作用就接管权限管理的任务，将权限的关系保存到Sentry的元数据库中。
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Sentry HA & HS2 HA
我们可以看到，在Sentry接管HS2的权限的系统中，我们查询的是Sentry数据库中的权限信息，更改的也是Sentry数据库中的权限信息，所以Sentry服务在这里是无状态的，可以支持Sentry HA，部署多台Sentry服务用于负载均衡。
Sentry开启HDFS Sync
为了同步Sentry与HDFS ACLs的权限，这里有几个知识点需要注意：
- 我们需要从Metastore中获取库/表和具体的WareHouse对应关系；
- 如果使用我们的权限覆盖HDFS原生的ACLs，同时当我们撤销
HDFS Sync不应该影响原有的ACLs。
自定义Hadoop ACL
当集群开启dfs.namenode.acls.enabled之后，我们使用setfacl就可以设置ACLs，使用getfacl就可以获得相应目录的ACLs。我们如果能捋顺它的ACLs方式，我们就可以自己的ACL信息替代原有的。
- 命令行命令
getfacl调用客户端getAclStatus方法获取ACL状态； - NameNode收到请求之后，会调用INode的
readINodeAcl，得到ACL列表返回。public static List<AclEntry> readINodeAcl(INodeAttributes inodeAttr) { AclFeature f = inodeAttr.getAclFeature(); return getEntriesFromAclFeature(f); }
我们已经找到了我们可以扩展的着力点了，hadoop2.7.1以后提供了友好的INodeAttributeProvider供我们扩展，有兴趣的可以参考网上的文章自定义Hadoop ACL
我们平台目前的版本是2.6.1还没有对应的接口，但是CDH深度定制了自己的代码，以实现想要的功能。
- 设计了AuthorizationProvider，外放了Provider，用户可配置。
- 改变类INodeWithAdditionalFields的接口，使其使用上层Provider的结果。
public final AclFeature getAclFeature(int snapshotId) {
return AuthorizationProvider.get().getAclFeature(this, snapshotId);
}
我们只要在继承AuthorizationProvider的自己的扩展类中实现逻辑即可。
注意，我们并没有更新sefacl的逻辑，所以sefacl的结果会固化到NameNode中，但是我们可以改变getfacl，这很重要。因为HDFS系统中实际上是根据这个逻辑权限管控的。
我们现在可以知道，要实现HDFS Sync要做的将Metastore中表/库与Path的对应关系、Sentry元数据中表/库/路径与Role的权限关系推到我们的AuthorizationProvider中，这样我们的权限实际上就同步了。
，Sentry提供的AuthorizationProvider - SentryAuthorizationProvider并不会持久化掉我们的Sentry权限信息，而是缓存在NameNode中，但是如何去同步这个信息，产生了两个工程框架思路，也就产生了我们本问要讲的信息。
Sentry1.5.2的HDFS Sync实现
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HDFS Sync实际上可以拆成两个同步问题:
- Metastore包含我们Sentry服务启动之前就已经存在的映射数据，我们称之为快照数据，这部分数据我们Sentry服务初始化的时候一次性获取过来；Metastore是在不断的处理请求的，这里的数据，我们称之为增量数据，这部分数据我们需要增量的同步到我们的Sentry服务中；
- NameNode也要增量的从Sentry服务器中获取信息，更新自己的缓存。
低版本的Hive Metastore提供了事件监听回调机制，Sentry在Metastore上设置了回调类SentryMetastorePostEventListener，当有更新请求打到Metastore，Metastore会调用Sentry Client将增量数据推到Sentry服务上。
CDH版本的hadoop源码在NameNode启动的时候，自启动了一个线程定时向Sentry服务同步上数据，增量数据使用递增的唯一ID，用来判断NameNode是否已经同步了所有的增量信息。
Sentry1.5.2的HA分析
基于以下天然设计：
- 我们的增量事件是有序的；
- 增量事件是由Metastore推到Sentry上去的；
- Sentry的这部分信息是缓存，没有持久化；
决定了没办法支持Metastore HA和Sentry HA
如果HA，会导致:
- 每个Metastore都都发送增量事件，它们的顺序id，目前没办法做到唯一递增；
- 每个Sentry服务的缓存Cache不一致；
所以，很遗憾，Sentry1.5.2开启了HDFS Sync之后没办法支持Metastore HA和Sentry HA。
Sentry1.8.0的HDFS Sync实现
针对上面的分析，要解决Sentry设计上的缺陷其实也不难：
- 针对Sentry Cache产生的HA问题，我们可以持久化到一个共享的数据存储中，这样就能保证多个Sentry服务读取的信息是一致的了，NameNode连接到任何一个Sentry服务节点上是等效的，实现上又恢复了Sentry服务的无状态性；
- 解决多个Metastore的id问题，并且保证顺序存储也可以解决Metastore HA的问题。
针对 Metastore HA产生的增量事件顺序紊乱的情况，新版的Hive Metastore提供了获取NotificationEventId的API，并且可以根据事件Id，获取相应的事件，所以问题二已经天然解决。
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上图是Sentry1.8.0以上的架构图，不同时刻的全量快照和增量事件被保存到Sentry的DB中，这样不管NameNode连接到哪一台都可以获取到相同的信息，我们在工程需要做的事情包括:
- 应该只有一台Sentry服务去连接Metastore上去拉取增量数据或者全量数据；
- 应该只有一台Sentry服务可以将获取的信息保存到DB中。
为了实现这一的要求，Sentry1.8.0借助Zookeeper来选择执行上述操作的Leader服务，一旦Leader服务挂掉之后，会有一台Follower变成Leader进行上述同步Metastore中的数据的操作。
Sentry1.8.0的HA分析
通过上面的实现架构变更，已经很好的实现了在HDFS Sync开启的状态下Metastore HA和Sentry HA。
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