Autenticación del clúster personal de Dataproc

Cuando creas un clúster de Dataproc, puedes habilitar Autenticación personal del clúster de Dataproc para permitir interactivas y de alta calidad en el clúster para que se ejecuten de forma segura como tu identidad de usuario. Esto significa que las interacciones con otros recursos de Google Cloud, como Cloud Storage se autenticará como tú en lugar del clúster cuenta de servicio.

Nota: La autenticación de clúster personal de Dataproc solo es compatible cuando se llama a los servicios de Google Cloud que admiten límites de acceso a credenciales.

Consideraciones

• Cuando crees un clúster con la autenticación de clústeres personales habilitada, solo tu identidad podrá usarlo. Otros usuarios no podrá ejecutar trabajos en el clúster ni acceder Puerta de enlace del componente extremos en el clúster.

• Los clústeres con la autenticación de clúster personal habilitada bloquean el acceso SSH y las funciones de Compute Engine, como las secuencias de comandos de inicio en todas las VM del clúster.

• Los clústeres con la autenticación de clúster personal habilitada habilitan y configuran automáticamente Kerberos en el clúster para una comunicación segura dentro del clúster. Sin embargo, todas las identidades de Kerberos del clúster interactuarán con los recursos de Google Cloud como el mismo usuario.

• Por el momento, la autenticación del clúster personal de Dataproc no admitir los flujos de trabajo de Dataproc.

• La autenticación de clúster personal de Dataproc está diseñada solo para trabajos interactivos que ejecuta un usuario individual (humano). Las operaciones y trabajos de larga duración deben configurar y usar una identidad de cuenta de servicio adecuada.

• Las credenciales propagadas se reducen el alcance con un Límite de acceso a las credenciales. El límite de acceso predeterminado se limita a la lectura y escritura de objetos de Cloud Storage en buckets de Cloud Storage que pertenezcan al mismo proyecto que contiene el clúster. Puedes definir un límite de acceso no predeterminado cuando enable_an_interactive_session.

Objetivos

• Crea un clúster de Dataproc con la autenticación del clúster personal de Dataproc habilitada.

• Inicia la propagación de las credenciales al clúster.

• Usa un notebook de Jupyter en el clúster para ejecutar trabajos de Spark que se autentican con tus credenciales

Antes de comenzar

Crea un proyecto

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Dataproc API.

   Enable the API

5. Install the Google Cloud CLI.

6. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

7. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

8. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

9. Enable the Dataproc API.

   Enable the API

10. Install the Google Cloud CLI.

11. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init

Configura el entorno

Configura el entorno desde Cloud Shell o una terminal local:

Cloud Shell

1. Inicia una sesión de Cloud Shell.

Terminal local

1. Ejecuta gcloud auth login para obtener credenciales de usuario válidas.

Crea un clúster y habilita una sesión interactiva

1. Busca la dirección de correo electrónico de tu cuenta activa en gcloud.

   gcloud auth list --filter=status=ACTIVE --format="value(account)"
   

2. Crea un clúster.

   gcloud dataproc clusters create cluster-name \
       --properties=dataproc:dataproc.personal-auth.user=your-email-address \
       --enable-component-gateway \
       --optional-components=ZEPPELIN \
       --region=region
   

3. Habilita una sesión de propagación de credenciales para que el clúster comience a usar tus credenciales personales cuando interactúas con recursos de Google Cloud.

   gcloud dataproc clusters enable-personal-auth-session \
       --region=region \
       cluster-name
   

   Resultado de muestra:

   Injecting initial credentials into the cluster cluster-name...done.
   Periodically refreshing credentials for cluster cluster-name. This will continue running until the command is interrupted...
   

   1. Ejemplo de límite de acceso de alcance reducido: En el siguiente ejemplo, se habilita una sesión de autenticación personal que es más restrictiva que el límite predeterminado de acceso a credenciales con alcance reducido. Restringe el acceso al bucket de preparación del clúster de Dataproc (consulta Reduce el permiso con límites de acceso de credenciales para obtener más información).

gcloud dataproc clusters enable-personal-auth-session \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --access-boundary=<(echo -n "{ \
  \"access_boundary\": { \
    \"accessBoundaryRules\": [{ \
      \"availableResource\": \"//storage.googleapis.com/projects/_/buckets/$(gcloud dataproc clusters describe --project=PROJECT_ID --region=REGION CLUSTER_NAME --format="value(config.configBucket)")\", \
      \"availablePermissions\": [ \
        \"inRole:roles/storage.objectViewer\", \
        \"inRole:roles/storage.objectCreator\", \
        \"inRole:roles/storage.objectAdmin\", \
        \"inRole:roles/storage.legacyBucketReader\" \
      ] \
    }] \
  } \
}") \
   CLUSTER_NAME

1. Mantén el comando en ejecución y cambia a una pestaña nueva de Cloud Shell o a una sesión de la terminal. El cliente actualizará las credenciales mientras se ejecuta el comando.

2. Escribe Ctrl-C para finalizar la sesión.

Accede a Jupyter en el clúster

gcloud

1. Obtén detalles del clúster

   gcloud dataproc clusters describe cluster-name --region=region
   

   La URL de la interfaz web de Jupyter se muestra en los detalles del clúster.

   ...
   JupyterLab: https://UUID-dot-us-central1.dataproc.googleusercontent.com/jupyter/lab/
   ...
   

2. Copia la URL en tu navegador local para iniciar la IU de Jupyter.
3. Comprueba que la autenticación de clúster personal se haya realizado correctamente.
   1. Inicia una terminal de Jupyter.
   2. Ejecuta gcloud auth list
   3. Verifica que tu nombre de usuario sea la única cuenta activa.

      

4. En una terminal de Jupyter, habilita Jupyter para autenticar con Kerberos y enviar trabajos de Spark.

   kinit -kt /etc/security/keytab/dataproc.service.keytab dataproc/$(hostname -f)
   

   1. Ejecuta klist para verificar que Jupyter obtuvo un TGT válido.

      

5. En una terminal de Juypter, usa gcloud CLI para crear un rose.txt en un bucket de Cloud Storage de tu proyecto.

   echo "A rose by any other name would smell as sweet" > /tmp/rose.txt
   

   gcloud storage cp /tmp/rose.txt gs://bucket-name/rose.txt
   

   1. Marca el archivo como privado para que solo tu cuenta de usuario pueda leer o escribir. escribir en ella. Jupyter usará tus credenciales personales cuando interactúes con Cloud Storage.

      gcloud storage objects update gs://bucket-name/rose.txt --predefined-acl=private
      

   2. Verifica tu acceso privado.

      gcloud storage objects describe gs://$BUCKET/rose.txt
      

      acl:

6. email: $USER entity: user-$USER role: OWNER

Console

1. Haz clic en el vínculo Componenta de puerta de enlace de Jupyter para iniciar la IU de Jupyter.
2. Comprueba que la autenticación de clúster personal se haya realizado correctamente.
   1. Inicia una terminal de Jupyter
   2. Ejecuta gcloud auth list
   3. Verifica que tu nombre de usuario sea la única cuenta activa.

      

3. En una terminal de Jupyter, habilita Jupyter para autenticar con Kerberos y enviar trabajos de Spark.

   kinit -kt /etc/security/keytab/dataproc.service.keytab dataproc/$(hostname -f)
   

   1. Ejecuta klist para verificar que Jupyter obtuvo un TGT válido.

      

4. En una terminal de Jupyter, usa gcloud CLI para crear un rose.txt en un bucket de Cloud Storage de tu proyecto.

   echo "A rose by any other name would smell as sweet" > /tmp/rose.txt
   

   gcloud storage cp /tmp/rose.txt gs://bucket-name/rose.txt
   

   1. Marca el archivo como privado para que solo tu cuenta de usuario pueda leer o escribir. escribir en ella. Jupyter usará tus credenciales personales cuando interactúe. con Cloud Storage.

      gcloud storage objects update gs://bucket-name/rose.txt --predefined-acl=private
      

   2. Verifica tu acceso privado.

      gcloud storage objects describe gs://bucket-name/rose.txt
      

      acl:

5. email: $USER entity: user-$USER role: OWNER

Ejecuta un trabajo de PySpark desde Jupyter

1. Navega a una carpeta y, luego, crea un notebook de PySpark.

2. Ejecuta un trabajo de recuento de palabras básico en el archivo rose.txt que creaste antes.

   text_file = sc.textFile("gs://bucket-name/rose.txt")
   counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
            .map(lambda word: (word, 1)) \
            .reduceByKey(lambda a, b: a + b)
   print(counts.collect())

   Spark puede leer el archivo rose.txt en Cloud Storage porque se ejecuta con tus credenciales de usuario.

   También puedes revisar el bucket de Cloud Storage Registros de auditoría para verificar que el trabajo acceda a Cloud Storage con tu identidad (consulta Registros de auditoría de Cloud con Cloud Storage.

   

Limpieza

1. Borra el clúster de Dataproc.

   gcloud dataproc clusters delete cluster-name --region=region