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解析Hadoop 的集群管理与安全机制

当前大一点的公司都采用了共享Hadoop集群的模式,这种模式可以减小维护成本,且避免数据过度冗余,增加硬件成本。共享集群类似于云计算或者云存储,面临的一个最大问题是安全。本文就对Hadoop 的集群管理与安全机制进行讲解。

作者:翼宇轩来源:个人博客|2015-06-17 11:27

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HDFS数据管理

1、设置元数据与数据的存储路径,通过

dfs.name.dir,dfs.data.dir,fs.checkpoint.dir(hadoop1.x)、

hadoop.tmp.dir,dfs.namenode.name.dir,dfs.namenode.edits.dir,dfs.datanode.data.dir(hadoop2.x)等属性来设置;

2、经常执行HDFS文件系统检查工具FSCK,eg:hdfs fsck /liguodong -files -blocks;

  1. [root@slave1 mapreduce]# hdfs fsck /input 
  2. Connecting to namenode via http://slave1:50070 
  3. FSCK started by root (auth:SIMPLE) from /172.23.253.22 for path /input at Tue Jun 16 21:29:21 CST 2015 
  4. .Status: HEALTHY 
  5.  Total size:    80 B 
  6.  Total dirs:    0 
  7.  Total files:   1 
  8.  Total symlinks:                0 
  9.  Total blocks (validated):      1 (avg. block size 80 B) 
  10.  Minimally replicated blocks:   1 (100.0 %) 
  11.  Over-replicated blocks:        0 (0.0 %) 
  12.  Under-replicated blocks:       0 (0.0 %) 
  13.  Mis-replicated blocks:         0 (0.0 %) 
  14.  Default replication factor:    1 
  15.  Average block replication:     1.0 
  16.  Corrupt blocks:                0 
  17.  Missing replicas:              0 (0.0 %) 
  18.  Number of data-nodes:          1 
  19.  Number of racks:               1 
  20. FSCK ended at Tue Jun 16 21:29:21 CST 2015 in 1 milliseconds 
  21.  
  22. The filesystem under path '/input' is HEALTHY 

3、一旦数据发生异常,可以设置NameNode为安全模式,这时NameNode为只读模式;

操作命令:hdfs dfsadmin -safemode enter | leave | get | wait

  1. [root@slave1 mapreduce]# hdfs dfsadmin -report 
  2. Configured Capacity: 52844687360 (49.22 GB) 
  3. Present Capacity: 45767090176 (42.62 GB) 
  4. DFS Remaining: 45766246400 (42.62 GB) 
  5. DFS Used: 843776 (824 KB) 
  6. DFS Used%: 0.00
  7. Under replicated blocks: 0 
  8. Blocks with corrupt replicas: 0 
  9. Missing blocks: 0 
  10.  
  11. ------------------------------------------------- 
  12. Datanodes available: 1 (1 total, 0 dead) 
  13.  
  14. Live datanodes: 
  15. Name: 172.23.253.22:50010 (slave1) 
  16. Hostname: slave1 
  17. Decommission Status : Normal 
  18. Configured Capacity: 52844687360 (49.22 GB) 
  19. DFS Used: 843776 (824 KB) 
  20. Non DFS Used: 7077597184 (6.59 GB) 
  21. DFS Remaining: 45766246400 (42.62 GB) 
  22. DFS Used%: 0.00
  23. DFS Remaining%: 86.61
  24. Last contact: Tue Jun 16 21:27:17 CST 2015 
  25.  
  26. [root@slave1 mapreduce]# hdfs dfsadmin -safemode get 
  27. Safe mode is OFF 

4、每一个DataNode都会运行一个数据扫描线程,它可以检测并通过修复命令来修复坏块或丢失的数据块,通过属性设置扫描周期;

dfs.datanode.scan.period.hourses, 默认是504小时。

MapReduce作业管理

查看Job信息:mapred job -list;

杀死Job:mapred job -kill;

查看指定路径下的历史日志汇总:mapred job -history output-dir;

打印map和reduce完成的百分比和所有计数器:mapred job -status job_id;

  1. [root@slave1 mapreduce]# mapred job 
  2. Usage: CLI <command> <args> 
  3.         [-submit <job-file>] 
  4.         [-status <job-id>] 
  5.         [-counter <job-id> <group-name> <counter-name>] 
  6.         [-kill <job-id>] 
  7.         [-set-priority <job-id> <priority>]. Valid values for priorities are: VERY_HIGH HIGH NORMAL LOW VERY_LOW 
  8.         [-events <job-id> <from-event-#> <#-of-events>] 
  9.         [-history <jobHistoryFile>] 
  10.         [-list [all]] 
  11.         [-list-active-trackers] 
  12.         [-list-blacklisted-trackers] 
  13.         [-list-attempt-ids <job-id> <task-type> <task-state>]. Valid values for <task-type> are REDUCE MAP. Valid values for <task-state> are running, completed 
  14.         [-kill-task <task-attempt-id>] 
  15.         [-fail-task <task-attempt-id>] 
  16.         [-logs <job-id> <task-attempt-id>] 
  17.  
  18. Generic options supported are 
  19. -conf <configuration file>     specify an application configuration file 
  20. -D <property=value>            use value for given property 
  21. -fs <local|namenode:port>      specify a namenode 
  22. -jt <local|jobtracker:port>    specify a job tracker 
  23. -files <comma separated list of files>    specify comma separated files to be copied to the map reduce cluster 
  24. -libjars <comma separated list of jars>    specify comma separated jar files to include in the classpath. 
  25. -archives <comma separated list of archives>    specify comma separated archives to be unarchived on the compute machines. 
  26.  
  27.  
  28. [root@slave1 mapreduce]# mapred job -list 
  29. 15/06/16 21:33:25 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032 
  30. Total jobs:0 
  31. JobId  State  StartTime  UserName  Queue  Priority  UsedContainers  RsvdContainers  UsedMem RsvdMem    NeededMem    AM info 

Hadoop集群安全

Hadoop自带两种安全机制:Simple机制、Kerberos机制

1、Simple机制:

Simple机制是JAAS协议与delegation token结合的一种机制,JAAS(Java Authentication and Authorization Service)java认证与授权服务;

(1)用户提交作业时,JobTracker端要进行身份核实,先是验证到底是不是这个人,即通过检查执行当前代码的人与JobConf中的user.name中的用户是否一致;

(2)然后检查ACL(Access Control List)配置文件(由管理员配置)看你是否有提交作业的权限。一旦你通过验证,会获取HDFS或者mapreduce授予的delegation token(访问不同模块有不同的delegation token),之后的任何操作,比如访问文件,均要检查该token是否存在,且使用者跟之前注册使用该token的人是否一致。

2、Kerberos机制:

Kerberos机制是基于认证服务器的一种方式;

Princal(安全个体):被认证的个体,有一个名字和口令;

KDC(key distribution center):是一个网络服务,提供ticket和临时会话密钥;

Ticket:一个记录,客户用它来向服务器证明自己的身份,包括客户标识、会话密钥、时间戳;

AS(Authentication Server):认证服务器;

TSG(Ticket Granting Server):许可认证服务器;

(1)Client将之前获得TGT和要请求的服务信息(服务名等)发送给KDC,

KDC中的Ticket Granting Service将为Client和Service之间生成一个Session Key用于Service对Client的身份鉴别。

然后KDC将这个Session Key和用户名,用户地址(IP),服务名,有效期, 时间戳一起包装成一个Ticket(这些信息最终用于Service对Client的身份鉴别)发送给Service,

不过Kerberos协议并没有直接将Ticket发送给Service,而是通过Client转发给Service,所以有了第二步。

(2)此时KDC将刚才的Ticket转发给Client。

由于这个Ticket是要给Service的,不能让Client看到,所以KDC用协议开始前KDC与Service之间的密钥将Ticket加密后再发送给Client。

同时为了让Client和Service之间共享那个密钥(KDC在第一步为它们创建的Session Key),

KDC用Client与它之间的密钥将Session Key加密随加密的Ticket一起返回给Client。

(3)为了完成Ticket的传递,Client将刚才收到的Ticket转发到Service。

由于Client不知道KDC与Service之间的密钥,所以它无法算改Ticket中的信息。

同时Client将收到的Session Key解密出来,然后将自己的用户名,用户地址(IP)打包成Authenticator用Session Key加密也发送给Service。

(4)Service 收到Ticket后利用它与KDC之间的密钥将Ticket中的信息解密出来,从而获得Session Key和用户名,用户地址(IP),服务名,有效期。

然后再用Session Key将Authenticator解密从而获得用户名,用户地址(IP)将其与之前Ticket中解密出来的用户名,用户地址(IP)做比较从而验证Client的身份。

(5)如果Service有返回结果,将其返回给Client。

Hadoop集群内部使用Kerberos进行认证

好处:

可靠:Hadoop本身并没有认证功能和创建用户组功能,使用依靠外围的认证系统;

高效:Kerberos使用对称钥匙操作,比SSL的公共密钥快;

操作简单:用户可以方便进行操作,不需要很复杂的指令。比如废除一个用户只需要从Kerbores的KDC数据库中删除即可。

HDFS安全

1、Client获取namenode初始访问认证(使用kerberos)后,会获取一个delegation token,这个token可以作为接下来访问HDFS或提交作业的凭证;

2、同样为了读取某个文件,Client首先要与namenode交互,获取对应block的block access token,

然后到相应的datanode上读取各个block ,

而datanode在初始启动向namenode注册时候,已经提前获取了这些token,

当client要从TaskTracker上读取block时,首先验证token,通过才允许读取。

MapReduce安全

1、所有关于作业的提交或者作业运行状态的追踪均是采用带有Kerberos认证的RPC实现的。

授权用户提交作业时,JobTracker会为之生成一个delegation token,该token将被作为job的一部分存储到HDFS上并通过RPC分发给各个TaskTracker,一旦job运行结束,该token失效。

2、用户提交作业的每个task均是以用户身份启动的,这样一个用户的task便不可以向TaskTracker或者其他用户的task发送操作系统信号,给其他用户造成干扰。这要求为每个用户在所有的TaskTracker上建一个账号;

3、当一个map task运行结束时,它要将计算结果告诉管理它的TaskTracker,之后每个reduce task会通过HTTP向该TaskTracker请求自己要处理的那块数据,Hadoop应该确保其他用户不可以获取map task的中间结果,

其执行过程是:reduce task对“请求URL”和“当前时间”计算HMAC-SHA1值,并将该值作为请求的一部分发动给TaskTracker,TaskTracker收到后会验证该值的正确性。

博文出处:http://blog.csdn.net/scgaliguodong123_/article/details/46523569

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【责任编辑:Ophira TEL:(010)68476606】

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