Spark Ranger 安全插件使用教程

项目介绍

Spark Ranger 是一个开源的安全插件，用于在 Apache Spark SQL 中实现细粒度的权限控制。通过集成 Apache Ranger，Spark Ranger 提供了表级、列级授权、行级过滤和数据脱敏等功能。该项目由网易开发并维护，旨在增强 Spark 在大数据处理环境中的安全性。

项目快速启动

环境准备

• Apache Spark 2.3 或更高版本
• Apache Ranger 1.0 或更高版本
• Java 8 或更高版本

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   git clone https://github.com/NetEase/spark-ranger.git
   cd spark-ranger
   

2. 构建项目

   mvn clean package -Pspark-2.3 -Pranger-1.0 -DskipTests
   

3. 配置 Spark Ranger 插件

   • 将生成的 spark-ranger-<version>.jar 文件复制到 $SPARK_HOME/jars 目录下。
   • 在 $SPARK_HOME/conf 目录下创建 ranger-spark-security.xml 和 ranger-spark-audit.xml 文件，并添加相应的配置。

4. 启动 Spark Thrift Server

   $SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh
   

配置示例

ranger-spark-security.xml

<configuration>
    <property>
        <name>ranger.plugin.spark.policy.rest.url</name>
        <value>http://ranger-admin:6080</value>
    </property>
    <property>
        <name>ranger.plugin.spark.service.name</name>
        <value>spark_service</value>
    </property>
</configuration>

ranger-spark-audit.xml

<configuration>
    <property>
        <name>xasecure.audit.is.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

应用案例和最佳实践

应用案例

场景描述：在一个大型电商平台上，需要对用户的购买记录进行分析，但必须确保只有授权的分析师可以访问敏感数据。

解决方案：使用 Spark Ranger 插件，配置行级过滤和数据脱敏策略，确保分析师只能访问非敏感数据，同时对敏感数据进行脱敏处理。

最佳实践

• 权限最小化：只授予用户或角色必要的权限，避免过度授权。
• 定期审计：定期检查和审计权限配置，确保安全策略的有效性。
• 监控和告警：配置监控和告警机制，及时发现和响应异常访问行为。

典型生态项目

• Apache Hadoop：作为大数据处理的基础框架，与 Spark 和 Ranger 共同构建完整的数据处理和安全生态。
• Apache Hive：与 Spark 结合使用，提供数据仓库解决方案，并通过 Ranger 进行权限管理。
• Apache Kafka：作为消息队列系统，与 Spark 集成进行实时数据处理，并通过 Ranger 进行访问控制。

通过以上模块的介绍和实践，您可以快速上手并有效利用 Spark Ranger 插件来增强您的 Spark 应用的安全性。