Kerberos와 Ranger 사용

다음 예시에서는 Ranger 및 Solr 구성요소가 있는 Kerberos 사용 설정 Dataproc 클러스터를 만들고 사용하여 Hadoop, YARN, HIVE 리소스에 대한 사용자의 액세스를 제어합니다.

참고:

Ranger 웹 UI는 구성요소 게이트웨이를 통해 액세스할 수 있습니다.
Kerberos와 Ranger 클러스터에서 Dataproc은 Kerberos 사용자의 영역과 인스턴스를 제거하여 Kerberos 사용자를 시스템 사용자에 매핑합니다. 예를 들어 Kerberos 주 구성원 user1/cluster-m@MY.REALM은 시스템 user1에 매핑되고 Ranger 정책은 user1에 대한 권한을 허용하거나 거부하도록 정의됩니다.

Ranger 관리 비밀번호를 설정합니다.
Kerberos 루트 주 구성원 비밀번호를 설정합니다.

클러스터를 만듭니다.

다음 gcloud 명령어는 로컬 터미널 창이나 프로젝트의 Cloud Shell에서 실행할 수 있습니다.

gcloud dataproc clusters create cluster-name \
    --region=region \
    --optional-components=SOLR,RANGER \
    --enable-component-gateway \
    --properties="dataproc:ranger.kms.key.uri=projects/project-id/locations/global/keyRings/keyring/cryptoKeys/key,dataproc:ranger.admin.password.uri=gs://bucket/admin-password.encrypted" \
    --kerberos-root-principal-password-uri=gs://bucket/kerberos-root-principal-password.encrypted \
    --kerberos-kms-key=projects/project-id/locations/global/keyRings/keyring/cryptoKeys/key

클러스터가 실행된 후 Google Cloud 콘솔에서 Dataproc 클러스터 페이지로 이동한 다음 클러스터 이름을 선택하여 클러스터 세부정보 페이지를 엽니다. 웹 인터페이스 탭을 클릭하여 클러스터에 설치된 기본 및 선택사항 구성요소의 웹 인터페이스에 구성요소 게이트웨이 링크 목록을 표시합니다. Ranger 링크를 클릭합니다.
'관리' 사용자 이름과 Ranger 관리 비밀번호를 입력하여 Ranger에 로그인합니다.
Ranger 관리 UI가 로컬 브라우저에서 열립니다.

다음 예시에서는 두 명의 OS 사용자와 Kerberos 주 구성원인 userone 및 usertwo에 대한 액세스를 허용하거나 거부하는 Ranger 정책을 만듭니다.

YARN 액세스 정책

이 예시에서는 YARN 루트.기본 큐에 대한 사용자 액세스를 허용하고 거부하는 Ranger 정책을 만듭니다.

Ranger 관리 UI에서 yarn-dataproc를 선택합니다.
yarn-dataproc 정책 페이지에서 새 정책 추가를 클릭합니다. 정책 만들기 페이지에서 다음 필드를 입력하거나 선택합니다.
- Policy Name: 'yarn-policy-1'
- Queue: "root.default"
- Audit Logging: '예'
- Allow Conditions:
  - Select User: '사용자1'
  - Permissions : 모든 권한을 부여하려면 '모두 선택'
- Deny Conditions:
  - Select User: '사용자2'
  - Permissions : 모든 권한을 거부하려면 '모두 선택'
  추가를 클릭하여 정책을 저장합니다. 이 정책은 yarn-dataproc 정책 페이지에 나열됩니다.
마스터 SSH 세션 창에서 Hadoop 맵리듀스 작업을 사용자1로 실행합니다.
```
userone@example-cluster-m:~$ hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduced-examples.
jar pi 5 10
```
1. Ranger UI는 userone가 작업을 제출하도록 허용되었음을 표시합니다.
VM 마스터 SSH 세션 창에서 Hadoop 맵리듀스 작업을 usertwo로 실행합니다.
```
usertwo@example-cluster-m:~$ hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduced-examples.
jar pi 5 10
```
1. Ranger UI는 usertwo가 작업을 제출할 수 있는 액세스가 거부되었음을 표시합니다.

HDFS 액세스 정책

이 예시에서는 HDFS /tmp 디렉터리에 대한 사용자 액세스를 허용 및 거부하는 Ranger 정책을 만듭니다.

Ranger 관리 UI에서 hadoop-dataproc를 선택합니다.
hadoop-dataproc 정책 페이지에서 새 정책 추가를 클릭합니다. 정책 만들기 페이지에서 다음 필드를 입력하거나 선택합니다.
- Policy Name: 'hadoop-policy-1'
- Resource Path: '/tmp'
- Audit Logging: '예'
- Allow Conditions:
  - Select User: '사용자1'
  - Permissions : 모든 권한을 부여하려면 '모두 선택'
- Deny Conditions:
  - Select User: '사용자2'
  - Permissions : 모든 권한을 거부하려면 '모두 선택'
  추가를 클릭하여 정책을 저장합니다. 정책은 hadoop-dataproc 정책 페이지에 나와 있습니다.
HDFS /tmp 디렉터리에 사용자1로 액세스합니다.
```
userone@example-cluster-m:~$ hadoop fs -ls /tmp
```
1. Ranger UI는 userone가 HDFS /tmp 디렉터리에 액세스하도록 허용되었음을 표시합니다.
HDFS /tmp 디렉터리에 usertwo로 액세스:
```
usertwo@example-cluster-m:~$ hadoop fs -ls /tmp
```
1. Ranger UI는 usertwo가 HDFS /tmp 디렉터리에 대한 액세스가 거부되었음을 표시합니다.

Hive 액세스 정책

이 예시에서는 Hive 테이블에 대한 사용자 액세스를 허용 및 거부하는 Ranger 정책을 만듭니다.

마스터 인스턴스에서 hive CLI를 사용하여 작은 employee 테이블을 만듭니다.

hive> CREATE TABLE IF NOT EXISTS employee (eid int, name String); INSERT INTO employee VALUES (1 , 'bob') , (2 , 'alice'), (3 , 'john');

Ranger 관리 UI에서 hive-dataproc를 선택합니다.
hive-dataproc 정책 페이지에서 새 정책 추가를 클릭합니다. 정책 만들기 페이지에서 다음 필드를 입력하거나 선택합니다.
- Policy Name: 'hive-policy-1'
- database: '기본값'
- table: '직원'
- Hive Column: '*'
- Audit Logging: '예'
- Allow Conditions:
  - Select User: '사용자1'
  - Permissions : 모든 권한을 부여하려면 '모두 선택'
- Deny Conditions:
  - Select User: '사용자2'
  - Permissions : 모든 권한을 거부하려면 '모두 선택'
  추가를 클릭하여 정책을 저장합니다. 이 정책은 hive-dataproc 정책 페이지에 나열됩니다.

Hive 직원 테이블과 비교하여 VM 마스터 SSH 세션에서 쿼리를 사용자1로 실행합니다.

userone@example-cluster-m:~$ beeline -u "jdbc:hive2://$(hostname -f):10000/default;principal=hive/$(hostname -f)@REALM" -e "select * from employee;"

사용자1 쿼리가 성공합니다.

Connected to: Apache Hive (version 2.3.6)
Driver: Hive JDBC (version 2.3.6)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
+---------------+----------------+
| employee.eid  | employee.name  |
+---------------+----------------+
| 1             | bob            |
| 2             | alice          |
| 3             | john           |
+---------------+----------------+
3 rows selected (2.033 seconds)

Hive 직원 테이블과 비교하여 VM 마스터 SSH 세션에서 쿼리를 사용자2로 실행합니다.

usertwo@example-cluster-m:~$ beeline -u "jdbc:hive2://$(hostname -f):10000/default;principal=hive/$(hostname -f)@REALM" -e "select * from employee;"

사용자2는 테이블에 대한 액세스가 거부됩니다.

Error: Could not open client transport with JDBC Uri:
...
Permission denied: user=usertwo, access=EXECUTE, inode="/tmp/hive"

세분화된 Hive 액세스

Ranger는 Hive에서 마스킹 및 행 수준 필터를 지원합니다. 이 예시에서는 마스킹 및 필터 정책을 추가하여 이전 hive-policy-1를 확장합니다.

Ranger 관리 UI에서 hive-dataproc를 선택한 다음 마스킹 탭과 새 정책 추가를 클릭합니다.
1. 정책 만들기 페이지에서 직원 이름 열을 가리는(무효화하는) 정책을 만들려면 다음 필드를 입력하거나 선택합니다.
  - Policy Name: 'hive 마스킹 정책'
  - database: '기본값'
  - table: '직원'
  - Hive Column: '이름'
  - Audit Logging: '예'
  - Mask Conditions:
    - Select User: '사용자1'
    - Access Types: 추가/수정 권한 '선택'
    - Select Masking Option: '무효화'
      
      추가를 클릭하여 정책을 저장합니다.
Ranger 관리 UI에서 hive-dataproc를 선택한 다음 행 수준 필터 탭을 선택하고 새 정책 추가를 클릭합니다.
1. 정책 만들기 페이지에서 다음 필드를 입력하거나 선택하여 eid이 1와 같지 않은 행을 필터링(반환)합니다.
  - Policy Name: 'Hive-filter 정책'
  - Hive Database: '기본값'
  - Hive Table: '직원'
  - Audit Logging: '예'
  - Mask Conditions:
    - Select User: '사용자1'
    - Access Types: 추가/수정 권한 '선택'
    - Row Level Filter: 'eid != 1' 필터 표현식
      
      추가를 클릭하여 정책을 저장합니다.
2. Hive 직원 테이블과 비교하여 VM 마스터 SSH 세션의 이전 쿼리를 사용자1로 반복합니다.
```
userone@example-cluster-m:~$ beeline -u "jdbc:hive2://$(hostname -f):10000/default;principal=hive/$(hostname -f)@REALM" -e "select * from employee;"
```
  1. 이 쿼리는 이름 열이 마스킹되고 결과에서 부브(eid=1)로 필터링되어 반환됩니다.
```
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
+---------------+----------------+
| employee.eid  | employee.name  |
+---------------+----------------+
| 2             | NULL           |
| 3             | NULL           |
+---------------+----------------+
2 rows selected (0.47 seconds)
```