Hadoop的kerberos的实践部署
一. Hadoop的认证机制
相关hadoop安全问题参考：大数据安全Hadoop安全模型的演进
hadoop安全认证主要涉及kerberos和HTTP SPNEGO, kerberos下面有介绍， HTTP SPNEGO 和kerberos 的介绍如下：Kerberos and SPNEGO 以及 SPNEGO
另外， 下面是一些早期网络上的有关使用SPNEGO文章，可以部分辅助理解SPNEGO
管理SPNEGO TAI：关于使用Kerberos服务主体名称的提示
如何在Notes中通过account使用SPNEGO单点登录
Kerberos原理
基于 SAML 的 WebSphere Application Server 单点登录的场景设计
跨 KDC 域的 WebSphere Web Services Security 应用中的 Kerberos 加密算法
测试驱动的单点登录
hadoop官网上的 相关安全文档地址：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.0/hadoop-auth/Examples.html
二. hadoop-kerberos介绍
Kerberos能解决的Hadoop安全认证问题
kerberos实现的是机器级别的安全认证，也就是前面提到的服务到服务的认证问题。事先对集群中确定的机器由管理员手动添加到kerberos 数据库中，在KDC上分别产生主机与各个节点的keytab(包含了host和对应节点的名字，还有他们之间的密钥)，并将这些keytab分发到对应的 节点上。通过这些keytab文件，节点可以从KDC上获得与目标节点通信的密钥，进而被目标节点所认证，提供相应的服务，防止了被冒充的可能性。
- 解决服务器到服务器的认证
由于kerberos对集群里的所有机器都分发了keytab，相互之间使用密钥进行通信，确保不会冒充服务器的情况。集群中的机器就是它们所宣称的，是可靠的。
防止了用户伪装成Datanode，Tasktracker，去接受JobTracker，Namenode的任务指派。
- 解决client到服务器的认证
Kerberos对可信任的客户端提供认证，确保他们可以执行作业的相关操作。防止用户恶意冒充client提交作业的情况。
用户无法伪装成其他用户入侵到一个HDFS 或者MapReduce集群上
用户即使知道datanode的相关信息，也无法读取HDFS上的数据
用户无法发送对于作业的操作到JobTracker上
- 对用户级别上的认证并没有实现
无法控制用户提交作业的操作。不能够实现限制用户提交作业的权限。不能控制哪些用户可以提交该类型的作业，哪些用户不能提交该类型的作业。这些由ACL模块控
Kerberos工作原理介绍
基本概念
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)： 许可证服务器
kerberos 工作原理
Kerberos协议
Kerberos可以分为两个部分：
- Client向KDC发送自己的身份信息，KDC从Ticket Granting Service得到TGT(ticket-granting ticket)， 并用协议开始前Client与KDC之间的密钥将TGT加密回复给Client。此时只有真正的Client才能利用它与KDC之间的 密钥将加密后的TGT解密，从而获得TGT。（此过程避免了Client直接向KDC发送密码，以求通过验证的不安全方式）
- Client利用之前获得的TGT向KDC请求其他Service的Ticket，从而通过其他Service的身份鉴别
Kerberos认证过程
Kerberos协议的重点在于第二部分（即认证过程）：
（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。
kerberos在Hadoop上的应用
Hadoop集群内部使用Kerberos进行认证
具体的执行过程可以举例如下：
使用kerberos进行验证的原因
- 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。
简单来说,没有做kerberos认证的Hadoop，只要有client端就能够连接上。而且，通过一个有root的权限的内网机器，通过创建对应的linux用户，就能够得到Hadoop集群上对应的权限。
而实行Kerberos后，任意机器的任意用户都必须现在Kerberos的KDC中有记录，才允许和集群中其它的模块进行通信。
三. Java的安全机制
详细介绍请参考JAAS:灵活的Java安全机制
简单来说,用户首先使用LoginContext的接口进行登录验证。LoginContext可以配置使用不同的验证协议。验证通过后，用户得到 一个subject，里面包含凭证，公私钥等。之后，在涉及到需要进行权限认证的地方（例如，资源访问，外部链接校验，协议访问等），使用doAs函数 ()代替直接执行。
这样，java的权限认证就和用户的业务逻辑分离了。
//一段典型的代码如下
LoginContext lc = new LoginContext("MyExample");
try {
lc.login();
} catch (LoginException) {
// Authentication failed.
}
// Authentication successful, we can now continue.
// We can use the returned Subject if we like.
Subject sub = lc.getSubject();
Subject.doAs(sub, new MyPrivilegedAction());
Kerberos认证协议
Kerberos是一种网络认证协议，其设计目标是通过密钥系统为客户机 / 服务器应用程序提供强大的认证服务。
简单介绍
使用Kerberos时，一个客户端需要经过三个步骤来获取服务:
- 认证：客户端向认证服务器发送一条报文，并获取一个含时间戳的Ticket-Granting Ticket（TGT）。
- 授权：客户端使用TGT向Ticket-Granting Server（TGS）请求一个服务Ticket。
- 服务请求：客户端向服务器出示服务Ticket，以证实自己的合法性。该服务器提供客户端所需服务，在Hadoop应用中，服务器可以是namenode或jobtracker。
为此，Kerberos需要The Key Distribution Centers（KDC）来进行认证。KDC只有一个Master，可以带多个slaves机器。slaves机器仅进行普通验证。Mater上做的修改需要自动同步到slaves。
另外，KDC需要一个admin，来进行日常的管理操作。这个admin可以通过远程或者本地方式登录。
搭建Kerberos
环境：假设我们有5个机器，分别是hadoop1~hadoop5。选择hadoop1,hadoop2,hadoop3组成分布式的KDC。hadoop1作为Master机器。
1.安装：通过yum安装即可，组成KDC。
yum install -y krb5-server krb5-lib krb5-workstation
2.配置：Kerberos的配置文件只有两个。在Hadoop1中创建以下两个文件,并同步/etc/krb5.conf到所有机器。
- /var/kerberos/krb5kdc/kdc.conf:包括KDC的配置信息。默认放在 /usr/local/var/krb5kdc。或者通过覆盖KRB5_KDC_PROFILE环境变量修改配置文件位置。配置示例：
[kdcdefaults] kdc_ports = 88 kdc_tcp_ports = 88 [realms] HADOOP.COM = { master_key_type = aes128-cts acl_file = /var/kerberos/krb5kdc/kadm5.acl dict_file = /usr/share/dict/words admin_keytab = /var/kerberos/krb5kdc/kadm5.keytab max_renewable_life = 7d supported_enctypes = aes128-cts:normal des3-hmac-sha1:normal arcfour-hmac:normal des-hmac-sha1:normal des-cbc-md5:normal des-cbc-crc:normal }说明：
HADOOP.COM:是设定的realms。名字随意。Kerberos可以支持多个realms，会增加复杂度。本文不探讨。大小写敏感，一般为了识别使用全部大写。这个realms跟机器的host没有大关系。 max_renewable_life = 7d 涉及到是否能进行ticket的renwe必须配置。 master_key_type:和supported_enctypes默认使用aes256-cts。由于，JAVA使用aes256-cts验证方式需要安装额外的jar包。推荐不使用。 acl_file:标注了admin的用户权限，需要用户自己创建。文件格式是 Kerberos_principal permissions [target_principal] [restrictions] 支持通配符等。最简单的写法是 */[email protected] * 代表名称匹配*/[email protected] 都认为是admin，权限是 *。代表全部权限。 admin_keytab:KDC进行校验的keytab。后文会提及如何创建。 supported_enctypes:支持的校验方式。注意把aes256-cts去掉。 - /etc/krb5.conf:包含Kerberos的配置信息。例如，KDC的位置，Kerberos的admin的realms 等。需要所有使用的Kerberos的机器上的配置文件都同步。这里仅列举需要的基本配置。详细介绍参考：krb5conf配置示例：
[logging] default = FILE:/var/log/krb5libs.log kdc = FILE:/var/log/krb5kdc.log admin_server = FILE:/var/log/kadmind.log [libdefaults] default_realm = HADOOP.COM dns_lookup_realm = false dns_lookup_kdc = false ticket_lifetime = 24h renew_lifetime = 7d max_life = 12h 0m 0s forwardable = true udp_preference_limit = 1 [realms] HADOOP.COM = { kdc = hadoop1:88 admin_server = hadoop1:749 default_domain = HADOOP.COM } [appdefaults]说明：
[logging]：表示server端的日志的打印位置 [libdefaults]：每种连接的默认配置，需要注意以下几个关键的小配置 default_realm = HADOOP.COM 默认的realm，必须跟要配置的realm的名称一致。 udp_preference_limit = 1 禁止使用udp可以防止一个Hadoop中的错误 [realms]:列举使用的realm。 kdc：代表要kdc的位置。格式是 机器:端口 admin_server:代表admin的位置。格式是 机器:端口 default_domain：代表默认的域名 [appdefaults]:可以设定一些针对特定应用的配置，覆盖默认配置。 - 初始化并启动：完成上面两个配置文件后，就可以进行初始化并启动了。A.初始化数据库:在hadoop1上运行命令。其中-r指定对应realm。
kdb5_util create -r HADOOP.COM -s如果遇到数据库已经存在的提示，可以把/var/kerberos/krb5kdc/目录下的principal的相关文件都删除掉。默认的数据库名字都是principal。可以使用-d指定数据库名字。(尚未测试多数据库的情况)。
B.启动kerberos。如果想开机自启动，需要stash文件。
/usr/local/sbin/krb5kdc /usr/local/sbin/kadmind至此kerberos，搭建完毕。
- 搭建Slave KDCs为了在生产环境中获得高可用的KDC。还需要搭建Slave KDCs。 TODO 经过各种努力还是不能成功同步，先放下。
- 测试kerberos，搭建完毕后，进行以下步骤测试Kerberos是否可用。A. 进入kadmin在kadmin上添加一个超级管理员账户，需要输入passwd
kadmin.local addprinc admin/adminB. 在其它机器尝试通过kadmin连接,需要输入密码
kinit admin/admin kadmin如果能成功进入，则搭建成功。
kerberos日常操作
- 管理员操作
- 登录到管理员账户: 如果在本机上，可以通过kadmin.local直接登录。其它机器的，先使用kinit进行验证。
kadmin.local kinit admin/admin kadmin - 增删改查账户:在管理员的状态下使用addprinc,delprinc,modprinc,listprincs命令。使用?可以列出所有的命令。
kamdin:addprinc -randkey hdfs/hadoop1 kamdin:delprinc hdfs/hadoop1 kamdin:listprincs命令 - 生成keytab:使用xst命令或者ktadd命令
kadmin:xst -k /xxx/xxx/kerberos.keytab hdfs/hadoop1
- 登录到管理员账户: 如果在本机上，可以通过kadmin.local直接登录。其它机器的，先使用kinit进行验证。
- 用户操作
- 查看当前的认证用户:klist
- 认证用户:kinit -kt /xx/xx/kerberos.keytab hdfs/hadoop1
- 删除当前的认证的缓存: kdestroy
四. 在CM上使用Kerberos认证
在CM上使用Kerberos认证，它会帮我们创建所有的需要的Kerberos账户，并且在启动的时候自动生成keytab存放到对应的启动目录，在配置文件中添加对应的keytab文件配置和用户名。
所以，只需要给CM创建一个拥有管理员权限的账户。CM就能够完成大部分的初始化工作。
初始化部署
- 为CM添加一个账户，并生成keytab文件kadmin kadmin:addprinc -randkey cloudera-scm/[email protected] kadmin:xst -k cmf.keytab cloudera-scm/[email protected]
- 将上文产生的keytab文件移到cloudera-scm的配置目录，添加cmf.principal文件并写入账户的名称，最后修改文件权限。
mv cmf.keytab /etc/cloudera-scm-server/ echo "cloudera-scm/[email protected]" >> /etc/cloudera-scm-server/cmf.principal chown cloudera-scm:cloudera-scm cmf.keytab chmod 600 cmf.keytab chown cloudera-scm:cloudera-scm cmf.principal chmod 600 cmf.principal默认配置目录在/etc/cloudera-scm-server/,但是我们修改为/home/cloudera-manager/cm-4.6.3/etc/cloudera-scm-server/
- 设置CM的default Realm ：在界面上顶部的Administrator-setting-security-Kerberos Security Realm 填入 HADOOP.COM
- 针对所有服务开启security选项
- Zookeeper:
- 勾选 Zookeeper Service > Configuration > Enable Zookeeper Security
- HDFS:
- 勾选 HDFS Service > Configuration > Authentication
- 勾选 HDFS Service > Configuration > Authorization
- 修改Datanode Transceiver Port 到1004
- 修改Datanode HTTP Web UI Port 到1006
- HBASE：
- 勾选HBase Service > Configuration > Authentication
– 勾选HBase Service > Configuration > Authorization
- Zookeeper:
- 启动即可
五. 非CM下的keytab配置
检查：如果JAVA的版本在1.6.21或以前的,会遇到客户端需要renew ticket,才能通过认证。而renwe ticket必须保证kdc的配置文件包含max_renewable_life = 7d项。
创建账户
创建所有账户,生成keytab(我们使用hadoop账户启动所有的服务，所以，只生成hadoop和HTTP账户就足够了)
kadmin:addprinc -randkey hadoop/[email protected]
...
kadmin:addprinc -randkey hadoop/[email protected]
kadmin:addprinc -randkey HTTP/[email protected]
...
kadmin:addprinc -randkey HTTP/[email protected]
kadmin:xst -k /xxx/hadoop.keytab hadoop/hadoop1 HTTP/hadoop1
...
kadmin:xst -k /xxx/hadoop.keytab hadoop/hadoop5 HTTP/hadoop5
说明：一共添加了10个账户分别是hadoop的hadoop1到hadoop5的账户和HTTP的hadoop1到hadoop5的账户。导出账户的时候，把hadoop1机器的hadoop账户和HTTP账户导入到同一个keytab文件中。
在标准的情况中，依据不同服务的启动者的不同，会创建不同的账户，导出不同的keytab文件。由于我们使用的是hadoop用户启动所有服务的状 况，所以一个hadoop.keytab就足够使用了。如果像ClouderaManager那样的一个用户启动一种服务，就要创建不同的用户，导出不同 的keytab。例如:hadoop1的zookeeper配置文件中需要zookeeper.keytab，当中含有 zookeeper/hadoop1这个账户
下文提到的配置文件中添加keytab文件，都要求不同机器含有对应的机器名和启动用户的keytab文件。要测试这个机器的keytab文件是否可用，可使用以下命令进行测试:
kinit -kt /xx/xx/hadoop.keytab hadoop/hadoop1
klist
为ZK添加认证
- 修改zoo.cfg添加配置
- authProvider.1=org.apache.zookeeper.server.auth.SASLAuthenticationProvider
- jaasLoginRenew=3600000
- 在配置目录中添加对应账户的keytab文件且创建jaas.conf配置文件,内容如下：
Server { com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required useKeyTab=true keyTab="/XX/XX/hadoop.keytab" storeKey=true useTicketCache=true principal="hadoop/[email protected]"; };其中keytab填写真实的keytab的绝对路径，principal填写对应的认证的用户和机器名称。
- 在配置目录中添加java.env的配置文件，内容如下：
export JVMFLAGS="-Djava.security.auth.login.config=/xx/xx/jaas.conf" - 每个zookeeper的机器都进行以上的修改
- 启动方式和平常无异，如成功使用安全方式启动，日志中看到如下日志：
2013-11-18 10:23:30,067 ... - successfully logged in.
为HDFS添加认证
- 增加基本配置包括各种的princal和keytab文件的配置(生成的hdfs的keytab和HTTP的keytab最好放一起，容易配置。下面的配置中keytab文件使用绝对路径，principal使用_HOST，Hadoop会自动替换为对应的域名。）。
- core-site.xml
- hadoop.security.authorization：true
- hadoop.security.authentication：kerberos
- hdfs-site.xml
- dfs.block.access.token.enable：true
- dfs.namenode.keytab.file: /xx/xx/hadoop.keytab
- dfs.namenode.kerberos.principal: hadoop/[email protected]
- dfs.namenode.kerberos.internal.spnego.principal: HTTP/[email protected]
- dfs.datanode.keytab.file: /xx/xx/hadoop.keytab
- dfs.datanode.kerberos.principal: hadoop/[email protected]
- dfs.datanode.address: 1004 (小于1024）
- dfs.datanode.http.address: 1006 (小于1024）
- dfs.journalnode.keytab.file: /xx/xx/hadoop.keytab
- dfs.journalnode.kerberos.principal: hadoop/[email protected]
- dfs.journalnode.kerberos.internal.spnego.principal: HTTP/[email protected]
- hadoop-env.sh
export HADOOP_SECURE_DN_USER=hadoop export HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=/home/hadoop/hadoop/pids export HADOOP_SECURE_DN_LOG_DIR=/home/hadoop/hadoop/logs export JSVC_HOME=/usr/bin #如果root下没有JAVA_HOME配置，则需要指定JAVA_HOME export JAVA_HOME=/home/hadoop/java/jdk
- core-site.xml
- 启动：设置了Security后，NameNode，QJM，ZKFC可以通过start-dfs.sh启动。DataNode需要使用root权 限启动。设置了HADOOP_SECURE_DN_USER的环境变量后，start-dfs.sh的启动脚本将会自动跳过DATANODE的启动。所 以，整个启动过程分为以下两步：
- 启动NameNode，QJM，ZKFC
start-dfs.sh说明:查看QJM的日志和ZKFC的日志。检查有无exception。QJM的报错不会有明显的提示。如果启动不成功检查以下几点是否做好：
- QJM和NameNode对应的keytab文件是否包含hadoop账户和HTTP账户对应该机器的kerberos账户。
- keytab使用绝对路径，可以避免一些问题。
疑惑：ZKFC中有日志，但是工作正常，大胆预测连接zookeeper不需要强制通过jaas验证。TODO：验证此猜想。
INFO org.apache.zookeeper.ClientCnxn: Opening socket connection to server hadoop3/10.1.74.46:59181. Will not attempt to authenticate using SASL (无法定位登录配置) - 启动DataNode：
- 配置JSVC：DataNode需要JSVC启动。首先安装JSVC，然后配置的hadoop-env.sh的JSVC_HOME变量。JSVC运行还需要一个commons-daemon-xxx.jar包。从commons/daemon下载一个最新版本的jar包。当前，JSVC启动的时候遇到一个奇怪的bug，就是JSVC的classpath不支持*匹配。详细修改如下：
#添加commons-daemon的jar包,并替换路径为绝对路径 export CLASSPATH=$CLASSPATH:/xxx/commons-daemon-1.0.15.jar temp=${CLASSPATH//':'/' '} t=`echo $temp` export CLASSPATH=${t//' '/':'} - mv问题:由于权限问题，在移动日志文件启动的时候，会询问是否覆盖只读的日志文件。这个会导致使用start-secure-dns.sh启动的时候不顺畅。推荐修改hadoop-daemon.sh的74行:
mv "$log" "$log.$num"; -->修改为--> mv -f "$log" "$log.$num"; - 启动：
- 切换到root用户，需要配置这个root用户免密码登陆到其它的机器。
#自动登陆并启动datanode sh /home/xx/hadoop/sbin/start-secure-dns.sh - 否则，需要单独登陆到所有机器启动datanode。
#如果单独登陆启动datanode sh /home/xx/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh datanode start
- 切换到root用户，需要配置这个root用户免密码登陆到其它的机器。
- 配置JSVC：DataNode需要JSVC启动。首先安装JSVC，然后配置的hadoop-env.sh的JSVC_HOME变量。JSVC运行还需要一个commons-daemon-xxx.jar包。从commons/daemon下载一个最新版本的jar包。当前，JSVC启动的时候遇到一个奇怪的bug，就是JSVC的classpath不支持*匹配。详细修改如下：
- 启动NameNode，QJM，ZKFC
- 测试：使用任意用户通过keytab文件进行认证，运行hdfs相关命令。
kinit -kt /xx/xx/qiujw/keytab qiujw/hadoopN #对于java1.6_26以下版本的需要renew ticket kinit -R klist hdfs dfs -ls /tmp
六. 为YARN添加认证配置
- 添加配置
- yarn.xml:
- yarn.resourcemanager.keytab:/xx/xx/hadoop.keytab
- yarn.resourcemanager.principal:hadoop/[email protected]
- yarn.nodemanager.keytab:/xx/xx/hadoop.keytab
- yarn.nodemanager.principal:hadoop/[email protected]
- yarn.nodemanager.container-executor.class:org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.LinuxContainerExecutor
- yarn.nodemanager.linux-container-executor.group:hadoop
- mapred.xml:
- mapreduce.jobhistory.keytab:/xx/xx/hadoop.keytab
- >mapreduce.jobhistory.principal:hadoop/[email protected]
- yarn.xml:
- 修改container-executor.conf.dir，重新编译container-executor：
cp ~/hadoop/src mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar -Dcontainer-executor.conf.dir=/etc cp ./hadoop-yarn-project/target/hadoop-yarn-project-2.0.0-cdh4.2.1/bin/container-executor ~/hadoop/bin #以下命令查看编译是否成功 strings ~/hadoop/bin/container-executor|grep etc #修改权限 sudo chown root:hadoop /xx/hadoop/bin/container-executor sudo chmod 4750 /xx/hadoop/bin/container-executor说明：为什么要编译container-executor?
答：因为container-executor要求container-executor.cfg这个文件及其所有父目录都属于root用户，且权 限小于755。配置文件container-executor.cfg默认的路径在../etc/hadoop/container- executor.cfg。如果，按照默认的路径修改所有父目录都属于root，显然不现实。于是，把路径编译到/etc/container- executor.cfg中。
- 创建/etc/container-executor.cfg文件,文件内容如下：
#运行container的用户 yarn.nodemanager.linux-container-executor.group=hadoop #这个是允许运行应用的用户列表，默认是全部可以运行 #banned.users= #这个是允许提交job的最小的userid的值。centos中一般用户的id在500以上。 min.user.id=500修改/etc/container-executor.cfg的权限
sudo chown root:root /etc/container-executor.cfg sudo chmod 600 /etc/container-executor.cfg - 启动，使用hadoop用户直接启动即可
start-yarn.sh - 检查Nodemanager和Resourcemanager的日志是否有异常。
- 一般异常都是因为container-executor.cfg的权限和container-executor的权限问题。请仔细核对：
[hadoop@hadoop2 hadoop]$ ls ~/hadoop/bin/container-executor -l-rwsr-x— 1 root hadoop 89206 Nov 18 16:18 /home/hadoop/hadoop/bin/container-executor [hadoop@hadoop2 hadoop]$ ls /etc/container-executor.cfg -l -rw——- 1 root root 240 Nov 18 16:31 /etc/container-executor.cfg
- 一般异常都是因为container-executor.cfg的权限和container-executor的权限问题。请仔细核对：
- 测试：使用任意用户通过keytab文件进行认证，运行yarn相关命令。
kinit -kt /xx/xx/qiujw/keytab qiujw/hadoopN #对于java1.6_26以下版本的需要renew ticket kinit -R klist yarn jar /xx/xx/hadoop-mapreduce-examples-xx.jar pi 10 100
七. 为hbase添加认证
- 添加配置：
- hbase-site.xml:以下添加到client和server端
- hbase.security.authentication：kerberos
- hbase.rpc.engine: org.apache.hadoop.hbase.ipc.SecureRpcEngine
- hbase-site.xml:以下添加到server端
- hbase.regionserver.kerberos.principal：hadoop/[email protected]
- hbase.regionserver.keytab.file: /xx/xx/hadoop.keytab
- hbase.master.kerberos.principal: hadoop/[email protected]
- hbase.master.keytab.file: /xx/xx/hadoop.keytab
- hbase-site.xml:以下添加到client和server端
- 添加hbase连接secure的zookeeper：
- 创建zk-jaas.conf配置文件，内容如下：
Client { com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required useKeyTab=true useTicketCache=false keyTab="/xx/hadoop.keytab" principal="hadoop/[email protected]"; }; - 修改hbase-env.sh:
export HBASE_OPTS="$HBASE_OPTS -Djava.security.auth.login.config=/xx/zk-jaas.conf" export HBASE_MANAGES_ZK=false - 确保以下配置项是正确的:
- hbase-site.xml:
- hbase.zookeeper.quorum: hadoopN,…,hadoopN
- hbase.cluster.distributed： true
- hbase-site.xml:
- 添加以下项目到zoo.cfg中：
- kerberos.removeHostFromPrincipal: true
- kerberos.removeRealmFromPrincipal: true
- 创建zk-jaas.conf配置文件，内容如下：
- 启动：如往常启动即可
start-hbase.sh - TroubleShooting笔者在启动hbase后，在zookeeper的日志中大量发现这种信息：
Client failed to SASL authenticate: javax.security.sas l.SaslException: GSS initiate failed [Caused by GSSException: Failure unspecified at GSS-API level (Mechanism level: Specified version of key is not available (44 ))]在多次调整无果后，怀疑是因为我的一些老旧的账户的renewmax属性还是0.于是，把所有相关账户都删除，生成后，再次启动。这个错误就消失了。
Hbase的权限控制
- 启动hbase的用户是超级用户拥有所有的权限。
- hbase支持4个权限
- R ：读权限 Get, Scan, or Exists calls
- W ：写权限 Put, Delete, LockRow, UnlockRow, IncrementColumnValue, CheckAndDelete, CheckAndPut, Flush, or Compact
- C ：创建权限 Create, Alter, or Drop
- A ：管理员权限 Enable, Disable, MajorCompact, Grant, Revoke, and Shutdown.
- 权限控制语句：
grant[ [
[ ] ] ] revoke [ [
[ ]]] alter {OWNER =>
} # sets the table owner user_permission # displays existing permissions
- 创建表的用户拥有该表的所有权限
- 如果赋予权限的时候没有针对某个表或者CF进行赋予，就会对全局获得权限。请小心。
Hive的权限
- Hive的客户端的权限和普通的客户端的一致就可以了。
客户端配置
使用者要和实行了kerberos的集群进行通信。要kerberos的管理员创建对应的账户。并且生成keytab返回给使用者，使用者通过kinit命令认证后，就跟平常使用Hadoop的方式一致地使用即可。以下是一个例子：
kadmin:addprinc qiujw/hadoop1 kadmin:xst -k qiujw.keytab qiujw/hadoop1 #将qiujw.keytab交给用户 #在hadoop1机器上 kinit -kt qiujw.keytab qiujw/hadoop1 klist Ticket cache: FILE:/tmp/krb5cc_512 Default principal: qiujw/[email protected] Valid starting Expires Service principal 11/19/13 10:53:54 11/20/13 10:53:54 krbtgt/[email protected] renew until 11/26/13 10:44:10 说明：Expires下面的是这个认证的过期的日志。renew until后面的是续约期。 意思是,如果这个缓存过了认证的过期时间，就会失效。在续约期期间通过使用kinit -R可以续约这个认证。但是，过了续约期。必须要使用keytab重新认证。 Hadoop等的服务中，都会使用keytab自动做续约不会存在过期的情况。如果客户端需要长久运行不过期，需要在程序中使用keytab做认证。协议控制
Hadoop的框架中支持针对不同的协议开启权限控制。不再本次探究范围内。服务协议控制
参考阅读：
管理SPNEGO TAI：关于使用Kerberos服务主体名称的提示
如何在Notes中通过account使用SPNEGO单点登录
Kerberos原理
基于 SAML 的 WebSphere Application Server 单点登录的场景设计
跨 KDC 域的 WebSphere Web Services Security 应用中的 Kerberos 加密算法
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大数据安全Hadoop安全模型的演进
Kerberos and SPNEGO 以及 SPNEGO
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vmware虚拟机下hadoop集群安装过程来源：http://blog.csdn.net/xiao_jun_0820/article/details/39375819
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