将 Ranger 与缓存和下限范围设置搭配使用

启用缓存

本部分列出了使用 Ranger 启用缓存的步骤，以减少 Ranger 密钥管理系统 (KMS) 加密和解密令牌的往返次数。

  1. 在 Dataproc 集群虚拟机上安装 memcached。默认情况下，memcached 服务器会在虚拟机端口 11211 (localhost:11211) 上启动。

    sudo apt-get install -y memcached

  2. 在 Dataproc 集群虚拟机上的 /etc/dataproc-ranger-gcs-plugin/conf/ranger-gcs-site.xml Ranger 配置文件中设置以下属性。

    <property>
<name>authorization.service.remoteCaching.address</name>
<value>localhost:11211</value>
</property>
    
<property>
<name>authorization.service.remoteCaching.class</name>
<value>com.google.cloud.hadoop.ranger.gcs.authorization.caching.MemcachedCache</value>
</property>
    
<property>
<name>authorization.service.remoteCaching.encryption.key.uri</name>
<value>gcp-kms://projects/PROJECT_ID_OF_KMS_KEY/locations/REGION/keyRings/KEYRING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME</value>
</property>

  3. 重启授权服务。 

    sudo systemctl restart ranger-gcs-plugin-authorization-server

查看缓存状态

您可以使用 telnet 查看 Ranger 缓存状态。

  1. 安装 telnet。

    sudo apt-get install -y telnet

  2. 使用 telnet 连接到虚拟机端口 11211 上的 memcache。 

    sudo telnet 127.0.0.1 11211

  3. 使用 telnet 命令查看缓存状态，包括以下命令：

    • stats items：列出缓存项的状态。 示例输出： 
      STAT items:17:number 2
STAT items:17:number_hot 0
STAT items:17:number_warm 0
STAT items:17:number_cold 2
    • stats cachedump：列出缓存中存储的键。示例输出： 
      stats cachedump 17 2
ITEM 0616eeeeb54e23a09505da5bf75cd7fafe733eacf0d07bd7b1ac9cf46d17c188 [3051 b; 1707948281 s]
ITEM d23645df9c79290d59ddb1b9710ff04fee37aa0b5de866b9b6d56b54641d68b4 [3078 b; 1707948281 s]
    • flush_all：使缓存项无效。

缩小 Cloud Storage 访问令牌的范围

您可能需要缩小 Ranger 访问令牌的范围，以便向上（上移） 外部 Hive 表指向的 Cloud Storage 路径。

如需将所有分区和子分区向上移动到表级别， 设置downscope.table.partition-name.pruning.enabled 属性设为 true（在 Dataproc 上的 ranger-gcs-site.xml 配置文件中） 集群虚拟机

<property>
  <name>downscope.table.partition-name.pruning.enabled</name>
  <value>true</value>
</property>

示例：

  • Cloud Storage 存储桶名称：gs://warehouse
  • 原始访问令牌路径：warehouse/hive/table/type=debit/year=2017/month=Aug/day=01/
  • 将 downscope.table.partition-name.pruning.enabled 设置为 true 后， 升级后的访问令牌路径：warehouse/hive/table/