Apache Sentry 原理剖析：执行逻辑揭秘
2024-01-09 06:30:36
Apache Sentry 是一个基于 Apache Hadoop 的权限管理系统，用于控制对 Hadoop 集群中数据和资源的访问。它提供细粒度的访问控制，允许管理员为用户和组授予或拒绝对特定数据和资源的访问权限。
在本文中，我们将详细探讨 Apache Sentry 的执行逻辑，了解 Sentry 如何基于规则引擎和角色定义，实现细粒度的权限管理和安全控制。我们将从 Sentry 的体系结构开始，然后逐步深入探讨其执行逻辑。
Sentry 体系结构
Sentry 由以下主要组件组成：
- Policy Server： 负责管理权限策略和授权决策。
- Ranger Plugins： 集成到 Hadoop 生态系统中，用于在 HDFS、Hive、HBase 和其他 Hadoop 组件中实施权限控制。
- Ranger Admin： 一个 Web 界面，用于管理 Sentry 策略和配置。
Sentry 执行逻辑
Sentry 的执行逻辑主要由以下步骤组成：
- 用户请求访问 Hadoop 资源： 用户向 Hadoop 集群提交请求，请求访问特定的数据或资源。
- Ranger Plugins 拦截请求： 集成的 Ranger Plugins 拦截用户请求，并将其转发给 Sentry Policy Server。
- Policy Server 评估请求： Policy Server 根据配置的权限策略，评估用户是否具有访问请求资源的权限。
- Policy Server 返回授权决策： Policy Server 将授权决策返回给 Ranger Plugins。
- Ranger Plugins 执行授权决策： Ranger Plugins 根据 Policy Server 返回的授权决策，允许或拒绝用户访问请求的资源。
Sentry 规则引擎
Sentry 的规则引擎是 Sentry 执行逻辑的核心。它负责评估用户请求，并根据配置的权限策略做出授权决策。规则引擎使用 Drools 规则语言来定义权限策略。Drools 是一种开源的规则引擎，支持复杂规则的定义和执行。
Sentry 的权限策略由一组规则组成。每条规则都定义了一个条件和一个动作。当用户请求访问 Hadoop 资源时，规则引擎会评估请求是否满足规则的条件。如果满足，则执行规则的动作。动作可以是允许或拒绝用户访问请求的资源。
Sentry 角色定义
Sentry 使用角色来定义用户和组的权限。角色可以是预定义的，也可以由管理员自定义。每个角色都有一组与之关联的权限。当用户或组被分配到一个角色时，他们将获得该角色所拥有的所有权限。
Sentry 提供了多种预定义的角色，例如：
- 超级用户： 具有所有权限。
- 管理员： 可以管理 Sentry 策略和配置。
- 数据所有者： 可以管理其拥有的数据和资源的权限。
- 数据消费者： 可以访问其被授予权限的数据和资源。
管理员可以创建自定义角色，以满足特定的安全需求。自定义角色可以具有任何组合的权限。
Sentry 权限管理
Sentry 提供了细粒度的权限管理，允许管理员为用户和组授予或拒绝对特定数据和资源的访问权限。权限可以授予给单个用户、组或角色。
Sentry 支持多种类型的权限，包括：
- 读权限： 允许用户读取数据或资源。
- 写权限： 允许用户写入数据或资源。
- 执行权限： 允许用户执行数据或资源上的操作。
- 管理权限： 允许用户管理数据或资源的权限。
管理员可以使用 Sentry Ranger Admin Web 界面来管理 Sentry 策略和配置。Ranger Admin 提供了一个直观的用户界面，允许管理员轻松创建和管理权限策略，并为用户和组分配角色。
结语
Apache Sentry 是一个强大的权限管理系统，可用于控制对 Hadoop 集群中数据和资源的访问。它基于规则引擎和角色定义，实现细粒度的权限管理和安全控制。Sentry 可以帮助企业保护其 Hadoop 集群免遭未经授权的访问，并确保只有经过授权的用户才能访问数据和资源。
