Cloudera Hadoop开源组件Sentry：为金融、政府、医疗保健使用hadoop打下基础
本帖最后由 yuwenge 于 2015-5-16 02:31 编辑问题导读
1.Cloudera发起的开源项目Sentry用来解决什么问题？
2.Sentry为Hadoop使用者提供了哪些便利？
3.Sentry架构包含哪些内容？
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Cloudera官方博客中，Sentry项目的两位工程师Shreepadma Venugopalan和Brock Noland为我们介绍了Hadoop的“哨兵”——Sentry。译文如下：
每一天都有更多的数据、用户和应用在加入Apache Hadoop这个日益壮大的集群中来。虽然对于整个数据驱动的组织来说这是一个好消息，但对于安全管理员和监察人员来说，如何让终端用户在现存的Hadoop架构下，不在安全方面进行妥协始终是个挥之不去的问题。
尽管Hadoop在文件系统层有很强的安全性，但对于保证用户数据访问和BI应用程序的充分安全，它缺乏颗粒级的支持。因此，许多对安全系数要求较高的业内组织被迫做出选择：要么将数据置于非保护状态，要么将所有的用户拒之门外。大多数企业选择后者，严格限制对Hadoop数据的访问。
Cloudera发起的开源项目Sentry将用来解决这个问题。Sentry是一个Hadoop的授权模块，为了对正确的用户和应用程序提供精确的访问级别，Sentry提供了细粒度级、基于角色的授权以及多租户的管理模式，为Hadoop使用者提供了以下便利：
[*]能够在Hadoop中存储更敏感的数据
[*]使更多的终端用户拥有Hadoop数据访问权
[*]创建更多的Hadoop使用案例
[*]构建多用户应用程序
[*]符合规范（例如SOX，PCI，HIPAA，EAL3）
Sentry作为CDH4.3的补丁包，作为CDH4.4和Impala1.1的核心组件被推出。此外，将Sentry推荐为Apache孵化器项目，使其能在Hadoop生态圈中物尽其用。
下文将详细介绍开发Sentry的原因，以及其功能和架构的技术概述。
Hadoop安全观往知来对于金融、政府、医疗保健和其它对敏感数据的访问有严格监管的行业，如若使用Hadoop必须要达到以下几个要求：
[*]周边安全：通过网络安全、防火墙和最终的认证来确认用户身份，确保集群访问的安全。
[*]数据安全：通过屏蔽和加密技术，保护集群中的数据不会被非法访问，包括已存储的数据和传输中的数据。
[*]访问安全：通过文件系统ACL和细粒度授权，定义授权用户和应用程序对集群数据的权限。
[*]可见性：通过中央审计报告数据源和数据用法。
得益于近来在Hadoop社区的工作（例如Cloudera对Hive的贡献HiveServer2）以及与方案提供商的合作，要求1和2已经通过Kerberos认证、加密和屏蔽技术得到了实现。Cloudera Navigator通过对文件、记录和元数据的中央审计支持要求4。但对于要求3，访问安全，直到Sentry的推出才得到了解决。
没有Sentry的访问和授权
在Sentry诞生之前，对于授权有两种备选解决方案——粗粒度级的HDFS授权和咨询授权，但它们并不符合典型的规范和数据安全需求，原因如下：
[*]粗粒度级的HDFS授权：安全访问和授权的基本机制被HDFS文件模型的粒度所限制。五级授权是粗粒度的，因为没有对文件内数据的访问控制：用户要么可以访问整个文件，要么什么都看不到。另外，HDFS权限模式不允许多个组对同一数据集有不同级别的访问权限。
[*]咨询授权：咨询授权在Hive中是一个很少使用的机制，旨在使用户能够自我监管，以防止意外删除或重写数据。这是一种“自服务”模式，因为用户可以为自己授予任何权限。因此，一旦恶意用户通过认证，它不能阻止其对敏感数据的访问。
Sentry下的数据访问和授权
通过引进Sentry，Hadoop目前可在以下方面满足企业和政府用户的RBAC（role-based acess control）需求：
[*]安全授权：Sentry可以控制数据访问，并对已通过验证的用户提供数据访问特权。
[*]细粒度访问控制：Sentry支持细粒度的Hadoop数据和元数据访问控制。在Hive和Impala中Sentry的最初发行版本中，Sentry在服务器、数据库、表和视图范围提供了不同特权级别的访问控制，包括查找、插入等——允许管理员使用视图限制对行或列的访问。管理员也可以通过Sentry和带选择语句的视图或UDF，根据需要在文件内屏蔽数据。
[*]基于角色的管理：Sentry通过基于角色的授权简化了管理，你可以轻易将访问同一数据集的不同特权级别授予多个组。例如，对于某特定数据集，你可以分配给反欺诈小组查看所有列的特权，给分析师查看非敏感或非PII（personally identifiable information）列的权限，给数据接收流插入新数据到HDFS的权限。
[*]多租户管理：Sentry允许为委派给不同管理员的不同数据集设置权限。在Hive/Impala的情况下，Sentry可以在数据库/schema级别进行权限管理。
[*]统一平台：Sentry为确保数据安全，提供了一个统一平台，使用现有的Hadoop Kerberos实现安全认证。同时，通过Hive或Impala访问数据时可以使用同样的Sentry协议。未来，Sentry协议会被扩展到其它组件。
接下来，将通过Sentry的架构介绍这些功能是如何实现的。
Sentry架构Sentry是一个高度模块化和可扩展的机制。最初，它允许Impala和Hive执行细粒度的安全策略，但同时它也可以扩展到其它框架。
Sentry架构：初始绑定在Hive和Impala上，内置可扩展到其它框架Sentry包括一个核心授权提供者和一个结合层。核心授权提供者包括：一个协议引擎，可以评估和验证安全协议；一个协议提供者，负责解析协议。结合层提供一个可插拔的接口，乐意实现与协议引擎的对话。（协议提供者和结合层都提供了可插拔的接口）。目前我们已经实现了基于文件的提供者，可以理解具体协议文件格式。协议文件可被存储在本地文件系统或HDFS中，以便复制和审计。尽管Cloudera只是初步实现了对Hive和Impala的支持，但是请记住Sentry架构是可扩展的：任何开发者都可以将其绑定到其它组件（例如Pig或Cloudera搜索）或构件一个可以理解协议的数据库提供者。
在Sentry中组件特有的绑定为特定的组件实现了特权模式，而且理解内部数据结构。例如，Hive绑定实现了针对Hive的特权模式，允许对表中行/列数据的细粒度访问，以及元数据操作，例如显示表。
结论我们相信Sentry是通往Hadoop安全的关键一步，将推动大数据技术在更多行业、组织和终端用户的使用，同时为管理员提供灵活、多租户的管理，以及统一的平台。Cloudera不仅将Sentry贡献给了Hadoop生态圈，同时在大数据平台Cloudera Enterprise中也支持Sentry。
相关内容：
大数据安全体系及Sentry安全授权管理介绍
进一步补充
Apache Sentry 是一个高度模块化的系统。它为存储在Apache Hadoop集群中的数据和元数据提供了细粒度的、基于角色的认证功能。 Hadoop生态圈中的项目有着各自不同的、需要单独配置的认证系统。Hadoop的灵活性使得生态圈中不同的项目（如Hive、Solr、 MapReduce，Pig）能访问相同的数据。由于每个项目的认证配置都是独立的，管理员很可能在企图保证策略一致的情况下得到不一致的、相重叠的策略。 Sentry提供了一套集中的策略。这套策略能被应用于许多不同的访问途径。通过这个方法，Sentry解决了这个IT管理和安全上的挑战。因此，IT管理员能够对数据集进行权限设置。并且知道无论通过何种途径访问数据，这些权限控制都会得到一致地执行。 Sentry的技术细节： Sentry通过一组特权，如SELECT和INSERT，控制着对Hive Metastore中每个schema对象的访问。schema对象是数据管理中常见的实体，例如SERVER、DATABASE、TABLE、 COLUMN和URI，也就是HDFS中文件的位置。Cloudera Search有它自己的一组特权（如QUERY）和对象（如COLLECTION）。 和IT团队已经熟悉的其他RBAC系统一样，Sentry提供了：
[*]有层次结构的对象，自动地从上层对象继承权限；
[*]包含了一组多个对象/权限对的规则；
[*]用户组可以被授予一个或多个角色；
[*]用户可以被指定到一个或多个用户组中。
Sentry通常被配制成默认不允许访问服务和数据。因此，在被划分到设有指定访问角色的用户组之前，用户只有有限的权限访问系统。
cdh只配置sentry权限不安装kerberos认证可以吗？
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