Complemento Ranger de Cloud Storage

El complemento de Cloud Storage de Ranger de Dataproc, disponible con las versiones de imágenes 1.5 y 2.0 de Dataproc, activa un servicio de autorización en cada VM del clúster de Dataproc. El servicio de autorización evalúa las solicitudes del conector de Cloud Storage en función de las políticas de Ranger y, si se permite la solicitud, muestra un token de acceso para la cuenta de servicio de VM del clúster.

El complemento de Ranger Cloud Storage se basa en Kerberos para la autenticación y se integra con la compatibilidad del conector de Cloud Storage para tokens de delegación. Los tokens de delegación se almacenan en un MySQL en el nodo de la instancia principal del clúster. La contraseña raíz de la base de datos se especifica a través de las propiedades del clúster cuando creas el clúster de Dataproc.

Antes de comenzar

Otorga el Creador de tokens de cuenta de servicio y el rol de administrador de roles de IAM Cuenta de servicio de VM de Dataproc en tu proyecto.

Instala el complemento de Cloud Storage de Ranger

Ejecuta los siguientes comandos en una ventana de terminal local o en Cloud Shell para instalar Ranger Complemento de Cloud Storage cuando creas un clúster de Dataproc.

Configura variables de entorno

export CLUSTER_NAME=new-cluster-name \
    export REGION=region \
    export KERBEROS_KMS_KEY_URI=Kerberos-KMS-key-URI \
    export KERBEROS_PASSWORD_URI=Kerberos-password-URI \
    export RANGER_ADMIN_PASSWORD_KMS_KEY_URI=Ranger-admin-password-KMS-key-URI \
    export RANGER_ADMIN_PASSWORD_GCS_URI=Ranger-admin-password-GCS-URI \
    export RANGER_GCS_PLUGIN_MYSQL_KMS_KEY_URI=MySQL-root-password-KMS-key-URI \
    export RANGER_GCS_PLUGIN_MYSQL_PASSWORD_URI=MySQL-root-password-GCS-URI

Notas:

Crea un clúster de Dataproc

Ejecuta el siguiente comando para crear un clúster de Dataproc y, luego, instalar Ranger Complemento de Cloud Storage en el clúster.

gcloud dataproc clusters create ${CLUSTER_NAME} \
    --region=${REGION} \
    --scopes cloud-platform \
    --enable-component-gateway \
    --optional-components=SOLR,RANGER \
    --kerberos-kms-key=${KERBEROS_KMS_KEY_URI} \
    --kerberos-root-principal-password-uri=${KERBEROS_PASSWORD_URI} \
    --properties="dataproc:ranger.gcs.plugin.enable=true, \
      dataproc:ranger.kms.key.uri=${RANGER_ADMIN_PASSWORD_KMS_KEY_URI}, \
      dataproc:ranger.admin.password.uri=${RANGER_ADMIN_PASSWORD_GCS_URI}, \
      dataproc:ranger.gcs.plugin.mysql.kms.key.uri=${RANGER_GCS_PLUGIN_MYSQL_KMS_KEY_URI}, \
      dataproc:ranger.gcs.plugin.mysql.password.uri=${RANGER_GCS_PLUGIN_MYSQL_PASSWORD_URI}"

Notas:

  • Versión con imágenes 1.5: si estás creando un clúster de versión con imagen 1.5 (consulta Selecciona versiones), agrega la marca --metadata=GCS_CONNECTOR_VERSION="2.2.6" or higher para instalar la versión del conector requerida.

Verifica la instalación del complemento de Cloud Storage para Ranger

Cuando se completa la creación del clúster, se crea un tipo de servicio GCS, llamado gcs-dataproc, Aparece en la interfaz web de administrador de guarda rangos.

Políticas predeterminadas del complemento de Cloud Storage de Ranger

El servicio gcs-dataproc predeterminado tiene las siguientes políticas:

Sugerencias de uso

Acceso de la app a las carpetas de bucket

Para alojar apps que crean archivos intermedios en el bucket de Cloud Storage, puedes otorgar Modify Objects, List Objects y Delete Objects permisos en la ruta del bucket de Cloud Storage y, luego, selecciona Modo recursive para extender los permisos a rutas secundarias en la ruta especificada.

Medidas de protección

Para evitar la elusión del complemento, haz lo siguiente:

  • Otorga el Cuenta de servicio de VM acceso a los recursos en tu Cloud Storage buckets para permitirle otorgar acceso a esos recursos con tokens de acceso de alcance reducido (consulta Permisos de IAM para Cloud Storage). Además, quita el acceso de los usuarios a los recursos del bucket para evitar que accedan directamente a ellos.

  • Inhabilitar sudo y otros medios de acceso raíz en las VMs del clúster, incluida la actualización el archivo sudoer para evitar el robo de identidad o los cambios en la autenticación y la configuración de autorización. Para obtener más información, consulta las instrucciones para Linux. para agregar o quitar privilegios de usuario de sudo.

  • Usa iptable para bloquear las solicitudes de acceso directo a Cloud Storage desde VMs del clúster. Por ejemplo, puedes bloquear el acceso al servidor de metadatos de la VM para evitar el acceso a la credencial de la cuenta de servicio de la VM o al token de acceso que se usa para autenticar y autorizar el acceso a Cloud Storage (consulta block_vm_metadata_server.sh, una secuencia de comandos de inicialización que usa reglas iptable para bloquear el acceso al servidor de metadatos de la VM).

Trabajos de Spark, Hive-on-MapReduce y Hive-on-Tez

Para proteger los detalles sensibles de la autenticación del usuario y reducir la carga en el centro de distribución de claves (KDC), el controlador de Spark no distribuye credenciales de Kerberos a los ejecutores. En su lugar, el controlador de Spark obtiene una delegación token del complemento Ranger de Cloud Storage y, luego, distribuye la delegación token a los ejecutores. Los ejecutores usan el token de delegación para autenticarse en la el complemento Ranger de Cloud Storage, lo cambia por un token de acceso de Google que permite el acceso a Cloud Storage.

Los trabajos de Hive-on-MapReduce y Hive-on-Tez también usan tokens para acceder a Cloud Storage. Usa las siguientes propiedades para obtener tokens para acceder a buckets de Cloud Storage especificados cuando envíes los siguientes tipos de trabajos:

  • Trabajos de Spark:

    --conf spark.yarn.access.hadoopFileSystems=gs://bucket-name,gs://bucket-name,...
    
  • Trabajos de Hive-on-MapReduce:

    --hiveconf "mapreduce.job.hdfs-servers=gs://bucket-name,gs://bucket-name,..."
    
  • Trabajos de Hive-on-Tez:

    --hiveconf "tez.job.fs-servers=gs://bucket-name,gs://bucket-name,..."
    

Situación de trabajo de Spark

Un trabajo de conteo de palabras de Spark falla cuando se ejecuta desde una ventana de terminal en una VM de clúster de Dataproc que instalado el complemento Ranger de Cloud Storage.

spark-submit \
    --conf spark.yarn.access.hadoopFileSystems=gs://${FILE_BUCKET} \
    --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount \
    /usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar \
    gs://bucket-name/wordcount.txt

Notas:

  • FILE_BUCKET: Bucket de Cloud Storage para el acceso a Spark.

Resultado del error:

Caused by: com.google.gcs.ranger.client.shaded.io.grpc.StatusRuntimeException: PERMISSION_DENIED:
Access denied by Ranger policy: User: '<USER>', Bucket: '<dataproc_temp_bucket>',
Object Path: 'a97127cf-f543-40c3-9851-32f172acc53b/spark-job-history/', Action: 'LIST_OBJECTS'

Notas:

  • spark.yarn.access.hadoopFileSystems=gs://${FILE_BUCKET} es obligatorio en un entorno habilitado para Kerberos.

Resultado del error:

Caused by: java.lang.RuntimeException: Failed creating a SPNEGO token.
Make sure that you have run `kinit` and that your Kerberos configuration is correct.
See the full Kerberos error message: No valid credentials provided
(Mechanism level: No valid credentials provided)

Se edita una política con el Administrador de acceso en la interfaz web de administrador de Ranger para agregar username a la lista de usuarios que tienen List Objects y otros permisos de bucket temp.

Ejecutar el trabajo genera un error nuevo.

Resultado del error:

com.google.gcs.ranger.client.shaded.io.grpc.StatusRuntimeException: PERMISSION_DENIED:
Access denied by Ranger policy: User: <USER>, Bucket: '<file-bucket>',
Object Path: 'wordcount.txt', Action: 'READ_OBJECTS'

Se agrega una política para otorgar al usuario acceso de lectura a wordcount.text. Ruta de acceso de Cloud Storage.

El trabajo se ejecuta y se completa de forma correcta.

INFO com.google.cloud.hadoop.fs.gcs.auth.GcsDelegationTokens:
Using delegation token RangerGCSAuthorizationServerSessionToken
owner=<USER>, renewer=yarn, realUser=, issueDate=1654116824281,
maxDate=0, sequenceNumber=0, masterKeyId=0
this: 1
is: 1
a: 1
text: 1
file: 1
22/06/01 20:54:13 INFO org.sparkproject.jetty.server.AbstractConnector: Stopped