详解linux运维工程师高级篇（大数据安全方向）


简介：

       从运维青铜到运维白银再到运维黄金，这里就要牵扯到方向问题也就是装备，根据自己的爱好，每个人都应该选择一个适合自己和喜欢自己的一个职业技术方向，如：大数据安全，开发运维，云计算运维等等。而掌握的越多前言技术也就是更多的装备，才能更好的在it行业混下去，毕竟it技术更新太快，初级篇和中级篇前面已介绍。


初级篇：详解Linux运维工程师入门必备技能（青铜）

中级篇：详解Linux运维工程师打怪升级篇（白银）


现在给大家介绍大数据安全的正式面目：

1.大数据基本组件

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21.jpg

2. Hadoop安全背景

 共享集群

 按照业务或应用的规则划分资源队列，并分配给

特定用户

 HDFS上存放各种数据，包括公共的、机密的

 安全认证：确保某个用户是自己声称的那个用户

 安全授权：确保某个用户只能做他允许的那些操作

3. 设备说明

服务

IP

主机名

系统

Ambari

Kerberos

192.168.2.140

hdp140

CentOS 7.3

namenode

192.168.2.141

hdp141

CentOS 7.3

datanode

192.168.2.142

hdp142

CentOS 7.3

datanode

192.168.2.143

hdp143

CentOS 7.3

4. kerberos基本概念：

 Principal(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：一个票据，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

 TGS(Ticket Granting Server)： 许可证服务器

 TGT：Ticket-granting Ticket

5. kerberos认证过程：

image.png


6. 集群启用Kerberos认证

装KDC Server

1. 安装一个新的KDC Server（任意一个集群主机，这里hdp141为例）

# yum install krb5-server krb5-libs krb5-workstation

image.png

2. 打开KDC Server的配置文件

# vi /etc/krb5.conf

修改文件中的[realms]部分，将为属性kdc和admin_server设置的默认值“kerberos.example.com”替换成实际KDC server的主机名。在下面的例子中，“kerberos.example.com”被替换成了 “my.kdc.server”。

[realms]
EXAMPLE.COM = {
kdc = my.kdc.server
admin_server = my.kdc.server
}

3. （可选）自定义realms配置（EXAMPLE.COM修改为CESHI.COM，下面例子都为CESHI.COM）

# vi /etc/krb5.conf
[logging]
 default = FILE:/var/log/krb5libs.log
 kdc = FILE:/var/log/krb5kdc.log
 admin_server = FILE:/var/log/kadmind.log
 
[libdefaults]
 default_realm = CESHI.COM
 dns_lookup_realm = false
 dns_lookup_kdc = false
 ticket_lifetime = 24h
 renew_lifetime = 7d
 forwardable = true
 
[realms]
 CESHI.COM = {
  kdc = hdp141
  admin_server = hdp141
 }
 
[domain_realm]
 .vrv.com = CESHI.COM
 vrv.com = CESHI.COM
# vi /var/kerberos/krb5kdc/kdc.conf
[kdcdefaults]
 kdc_ports = 88
 kdc_tcp_ports = 88
 
[realms]
CESHI.COM = {
  #master_key_type = aes256-cts
  acl_file = /var/kerberos/krb5kdc/kadm5.acl
  dict_file = /usr/share/dict/words
  admin_keytab = /var/kerberos/krb5kdc/kadm5.keytab
  supported_enctypes = aes256-cts:normal aes128-cts:normal des3-hmac-sha1:normal arcfour-hmac:normal camellia256-cts:normal camellia128-cts:normal des-hmac-sha1:normal des-cbc-md5:normal des-cbc-crc:normal
 }

4.创建Kerberos数据库

创建过程中需要输入master key。

# kdb5_util create -s
Loading random data
Initializing database '/var/kerberos/krb5kdc/principal' for realm 'CESHI.COM',
master key name 'K/M@CESHI.COM'
You will be prompted for the database Master Password.
It is important that you NOT FORGET this password.
Enter KDC database master key: ceshi123456.
Re-enter KDC database master key to verify: ceshi123456.

5.启动KDC

# service krb5kdc start
# chkconfig krb5kdc on
# service kadmin start
# chkconfig kadmin on

6.创建kerberos Admin

 通过创建一个admin principal创建KDC admin，需要输入principal的密码。

# kadmin.local -q "addprinc admin/admin"
Authenticating as principal root/admin@CESHI.COM.COM with password.
WARNING: no policy specified for admin/admin@CESHI.COM.COM; defaulting to no policy
Enter password for principal "admin/admin@CESHI.COM.COM": ceshi123456.
Re-enter password for principal "admin/admin@CESHI.COM.COM": ceshi123456.
Principal "admin/admin@CESHI.COM" created.
"admin/admin@CESHI.COM":ceshi123456.

打开KDC ACL文件，确认admin principal在KDC ACL中拥有权限，若没有对应的域则需要添加。

# vi /var/kerberos/krb5kdc/kadm5.acl
*/admin@VRV.COM *

如果修改了文件kadm5.acl，那么你就必须重启kadmin进程

# service kadmin restart

7.启用Kerberos保护

 安装JCE

必须用官网下载的JCE覆盖本地已有的JCE，否则将缺少供Kerberos使用的加密方式

在Ambari server所在的主机和集群中的所有主机上，根据使用的JDK版本选择合适的JCE策略文件。

• Oracle JDK 1.7:

http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jce-7-

download-432124.html

• Oracle JDK 1.8:

http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jce8-

download-2133166.html

 在Ambari Server所在主机和集群中的所有主机上，添加unlimited security policy JCE jars

到目录$AMBARI_SERVER_JAVA_HOME/jre/lib/security/下。

注意：在所有的主机上，JCE相关的包都必须解压到配置文件/etc/ambari-server/conf/ambari.properties中属性java.home所指定的JDK目录下

# JAVA_HOME=/usr/java/default
# unzip -o -j -q UnlimitedJCEPolicyJDK8.zip -d $JAVA_HOME/jre/lib/security/

重启Ambari Server（ambari server服务器hdp140）

# service ambari-server restart

8.运行Kerberos保护向导

 1. 确认KDC已经安全和正确配置，并且已经在集群的所有主机上配置好JCE。

 2. 登录Ambari Web，打开管理员 > Kerberos

image.png

 3.点击启用Kerberos，启用安装向导，选择条件检查

image.png

 4.提供关于KDC和管理员账号的信息

KDC相关信息请参考配置文件/etc/krb5.conf

image.png



 5.ambari会在集群的主机上安装Kerberos客户端，然后通过测试是否能创建principal，生成keytab和分配Keytab来测试是否能连接KDC。

自定义Hadoop使用的Kerberos identities

image.png

 6.确认你的配置。你可以通过页面下载自动创建的包含principals和Keytabs的CSV文件。

 7.停止服务image.png

image.png

 8.启用kerberos

Keytabs保存在主机的/etc/security/keytabs目录下。

 9.启动和测试服务image.png

启动和测试服务成功后点击完成以结束Kerberos的启用。


image.png

 10.查看已启用的Kerberos配置

image.png

到这里kerberos安装完成。

高级选项：

为Ambari Server设置Kerberos(可选项)

1. 使用kadmin在你的KDC所在的主机(hdp141)为Ambari Server创建一个principal。(ambari-server为自定义名)

# kadmin.local -q "addprinc -randkey ambari-server@CESHI.COM

2. 为此principal生成一个Keytab

# kadmin.local -q "xst -k ambari.server.keytab ambari-server@CESHI.COM"

3. 将单前目录生成的Keytab拷贝到Ambari Server所在的集群。确定该文件有合适的权限，能够被启动Ambari Server守护进程所访问。

# scp ambari.server.keytab hdp140:/etc/security/keytabs/
# ll /etc/security/keytabs/ambari.server.keytab
-r--r----- 1 root root 530 Dec 18 20:06 /etc/security/keytabs/ambari.server.keytab

4. 停止ambari server

# ambari-server stop

5. 运行setup-security命令，设置JAAS。标红部分为需要设置部分。

A. 选择3，Setup Ambari kerberos JAAS configuration

B. 输入第一步为Ambari Server设置的principal名

C. 输入Ambari principal的Keytab所在路径

# ambari-server setup-security
Using python  /usr/bin/python2
Security setup options...
===========================================================================
Choose one of the following options:
  [1] Enable HTTPS for Ambari server.
  [2] Encrypt passwords stored in ambari.properties file.
  [3] Setup Ambari kerberos JAAS configuration.
  [4] Setup truststore.
  [5] Import certificate to truststore.
===========================================================================
Enter choice, (1-5): 3
Setting up Ambari kerberos JAAS configuration to access secured Hadoop daemons...
Enter ambari server's kerberos principal name (ambari@VRV.COM): ambari-server@VRV.COM
Enter keytab path for ambari server's kerberos principal: /etc/security/keytabs/ambari.server.keytab
Ambari Server 'setup-security' completed successfully.
重启Ambari Server
# ambari-server restart

开始实测：

1.新建测试用户

普通用户需要安装ranger（后面介绍）管理权限。

列出所有用户

# kadmin.local #在kdc服务器上执行
kadmin.local:  listprincs  #//列出所有用户
ambari-server@CESHI.COM
.................
nn/hdp140@CESHI.COM
zookeeper/hdp142@CESHI.COM
zookeeper/hdp143@CESHI.COM

创建测试用户

kadmin.local:  addprinc test
Enter password for principal "test@CESHI.COM": ceshi123456.
Re-enter password for principal "test@CESHI.COM": ceshi123456.
Principal "test@CESHI.COM" created.

 登录验证

# kinit test  #登陆

ceshi123456.

image.png

image.png

退出登陆状态

注销：kdestroy

集群登录与授权(hdfs用户)

未使用kerberos用户认证前执行

# hadoop dfs -ls /

image.png

使用kerberos用户认证

# kinit test  #登陆
Password for test@CESHI.com #ceshi123456.
# hadoop dfs -ls /

image.png

此时test用户默认有查看权限，无目录授权

image.png

 

换到hdfs用户下,初始化hdfs

查看hdfs的Kerberos用户名

# klist -k /etc/security/keytabs/hdfs.headless.keytab
Keytab name: FILE:hdfs.headless.keytab
KVNO Principal
---- --------------------------------------------------------------------------
   1 hdfs-test@CESHI.COM
   1 hdfs-test@CESHI.COM
   1 hdfs-test@CESHI.COM
   1 hdfs-test@CESHI.COM
   1 hdfs-test@CESHI.COM
初始化认证hdfs用户
# kinit -k hdfs-test@CESHI.COM -t /etc/security/keytabs/hdfs.headless.keytab 
创建目录：hadoop fs -mkdir  /test
查看目录属性：

image.png

改变目录属性：hadoop fs -chown test:hdfs  /test

image.png

使用test用户登录

image.png

修改密码和重新生成

#修改密码命令cpw test（KDC server上执行）
# kadmin.local
Authenticating as principal test/admin@CESHI.COM with password.
kadmin.local:  cpw test
Enter password for principal "test1@CESHI.COM": ceshi123
Re-enter password for principal "test1@CESHI.COM": ceshi123
change_password: Principal does not exist while changing password for "test@CESHI.COM".
kadmin.local:  exit

生成新的多用户使用keytab文件

创建keytab文件(生成到当前文件夹下)

案例：将hive和hdfs的keytab集成到同一个keytab文件中

1. 查看所有princs

# kadmin.local
Kadmin.local: listprincs
hbase/hdp143@CESHI.COM"
hdfs-vrvtest@CESHI.COM"
hive/hdp140@CESHI.COM"

2. 添加hdfs的princs的keytab到hdfs-hive.keytab

# kadmin.local 
Kadmin.local: xst -norandkey -k hdfs-hive.keytab hdfs-vrvtest@CESHI.COM

image.png

3. 添加hive的princs的keytab到hdfs-hive.keytab

# kadmin.local 
Kadmin.local: xst -norandkey -k hdfs-hive.keytab hive/hdp140@CESHI.COM

查看生成的hdfs-hive.keytab

image.png

image.png

使用生成的Keytab文件登录

# kinit -k -t hdfs-hive.keytab hive/hdp140@CESHI.COM

image.png


修改租期

 1.修改全局租期

# vi /etc/krb5.conf
[libdefaults]
 default_realm = CESHI.COM
dns_lookup_realm = false  
dns_lookup_kdc = false
ticket_lifetime = 24h  
#ticket 租期时间
renew_lifetime = 7d 
#重新申请时间
frwardable = true

#重新启动

# service krb5kdc restart
# service  kadmin restart

2.手动修改用户租期时间

#查看租期时间
可在kadmin命令行下用getprinc命令查看默认的最大时长，否则时长被限制在24小时，并且无法renew)
# kadmin.local
kadmin.local：getprinc hive/hdp141
Principal: hive/hdp141@CESHI
Expiration date: [never]
Last password change: Mon Dec 18 05:56:57 EST 2017
Password expiration date: [none]
Maximum ticket life: 1 day 00:00:00 #租期时间
Maximum renewable life: 0 days 00:00:00 #重新续租时间
Last modified: Mon Dec 18 05:56:57 EST 2017 (admin/admin@VRV.COM)
Last successful authentication: [never]
Last failed authentication: [never]
Failed password attempts: 0
Number of keys: 8
Key: vno 1, aes256-cts-hmac-sha1-96
Key: vno 1, aes128-cts-hmac-sha1-96
Key: vno 1, des3-cbc-sha1
Key: vno 1, arcfour-hmac
Key: vno 1, camellia256-cts-cmac
Key: vno 1, camellia128-cts-cmac
Key: vno 1, des-hmac-sha1
Key: vno 1, des-cbc-md5
 
#更改租期时间命令（用户使用真实用户替换）
modprinc -maxrenewlife 300days 用户
modprinc -maxlife 300days 用户

#应用例子

modprinc -maxrenewlife 300days hive/hdp141@CESHI.com

image.png

modprinc -maxlife 300days hive/hdp141@CESHI.COM

image.png

退出后，重新启动

# service krb5kdc restart
# service  kadmin restart

3.使用spark任务测试kerberos下的作业提交

1.指定spark用户和密码

# cd /etc/security/keytabs
[root@hdp140 keytabs]# ll
-r--r----- 1 root      root   353 Oct 30 23:54 ambari.server.keytab
-r--r----- 1 hbase     hadoop 313 Oct 30 23:54 hbase.headless.keytab
-r-------- 1 hbase     hadoop 313 Oct 30 23:54 hbase.service.keytab
-r-------- 1 hdfs      hadoop 308 Oct 30 23:54 hdfs.headless.keytab
-r--r----- 1 hive      hadoop 308 Oct 30 23:54 hive.service.keytab
-r-------- 1 hdfs      hadoop 298 Oct 30 23:54 nn.service.keytab
-r--r----- 1 ambari-qa hadoop 333 Oct 30 23:54 smokeuser.headless.keytab
-r-------- 1 spark     hadoop 313 Oct 30 23:54 spark.headless.keytab
-r--r----- 1 root      hadoop 308 Oct 30 23:54 spnego.service.keytab
# klist -k spark.headless.keytab
Keytab name: FILE:spark.headless.keytab
KVNO Principal
---- --------------------------------------------------------------------------
   1 spark-test@CESHI.COM
   1 spark-test@CESHI.COM
   1 spark-test@CESHI.COM
   1 spark-test@CESHI.COM
   1 spark-test@CESHI.COM
 
# kinit -k spark-vrvtest@VRV.COM -t spark.headless.keytab
#指定spark用户
[root@hdp140 keytabs]# klist
Ticket cache: FILE:/tmp/krb5cc_0
Default principal: spark-vrvtest@VRV.COM
 
Valid starting       Expires              Service principal
10/31/2017 01:08:56  11/01/2017 01:08:56  krbtgt/VRV.COM@VRV.COM

上传spark文件到opt

# hdfs dfs -mkdir -p /tmp/sparkwordcount/
# hdfs dfs -mkdir -p /tmp/sparkwordcount/input
# hdfs dfs -put /opt/sparkwordcountinput.txt /tmp/sparkwordcount/input
# hdfs dfs -put /opt/spark_word_count.jar  /tmp/sparkwordcount/

#spark测试文件

sparkwordcountinput.txt  spark_word_count.jar

spark命令提交任务 

 # spark-submit \
  --class com.vrv.bigdata.ml.DataExtract2 \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --principal spark-test@CESHI.COM \
  --keytab /etc/security/keytabs/spark.headless.keytab \
  hdfs://hdp140:8020/tmp/sparkwordcount/spark_word_count.jar \
  hdfs://hdp140:8020/tmp/sparkwordcount/input \
  hdfs://hdp140:8020/tmp/sparkwordcount/output/spark_work_count
17/10/31 01:15:28 INFO Client:
 client token: Token { kind: YARN_CLIENT_TOKEN, service:  }
 diagnostics: N/A
 ApplicationMaster host: 192.168.2.143
 ApplicationMaster RPC port: 0
 queue: default
 start time: 1509383715631
 final status: SUCCEEDED
 tracking URL: http://hdp141:8088/proxy/application_1509379053332_0014/
 user: spark
17/10/31 01:15:28 INFO ShutdownHookManager: Shutdown hook called
17/10/31 01:15:28 INFO ShutdownHookManager: Deleting directory /tmp/spark-40e868df-ca58-4389-b20c-03d2717516cc

image.png

image.png

image.png


疑难问题1：

Received Exception while testing connectivity to the KDC: Algorithm AES256 not enabled
**** Host: hdp261:88 (TCP)
java.lang.IllegalArgumentException: Algorithm AES256 not enabled
at sun.security.krb5.EncryptionKey.<init>(EncryptionKey.java:286)
at javax.security.auth.kerberos.KeyImpl.<init>(KeyImpl.java

解决：

1. 在Ambari server所在的主机和集群中的所有主机上，根据使用的JDK版本选择合适的JCE策略文件。
• Oracle JDK 1.7:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jce-7-
download-432124.html
• Oracle JDK 1.8:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jce8-
download-2133166.html

疑难问题2：

org.apache.hadoop.security.authentication.client.AuthenticationException: GSSException: Defective token detected (Mechanism level: GSSHeader did not find the right tag)

解决：

# kinit guest
Password for guest@CESHI.COM: ceshi123456.
 
# klist
Ticket cache: FILE:/tmp/krb5cc_0
Default principal: guest@CESHI.COM
 
Valid starting       Expires              Service principal
11/28/2017 18:30:48  11/29/2017 18:30:48  krbtgt/CESHI.COM@CESHI.COM
11/28/2017 18:31:09  11/29/2017 18:30:48  HTTP/hdp140@
11/28/2017 18:31:09  11/29/2017 18:30:48  HTTP/hdp140@CESHI.COM

参考：

http://blog.csdn.net/wulantian/article/details/42418231

http://book.51cto.com/art/200907/140533.htm


实战到此结束。


总结：

1. Hadoop集群节点数多，配置和维护一个使用kerberos系统高性能，稳定的hadoop集群难度非常高。

2. Hadoop中的hdfs是一个文件系统，用户的认证和授权比较复杂，难度不低于linux系统的用户和组管理。

加上kerberos后，用户和用户组的管理更加复杂，通常一个合适的用户不能访问hdfs上的文件。 

3. Hadoop加上kerberos后，通常原来的用户和文件，可能都失效导致数据流失。


后续专栏主题将持续更新

大数据安全运维实战宝典


专题名称

大数据安全运维实战宝典

内容占比

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作者介绍

陈浩,多年大数据平台安全及运维实践经验，对大数据组件调优有着很深的见解。

51cto版主及51cto推荐博主

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1. 对于基础运维转大数据运维的同学

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俗话说，工欲善其事，必先利其器。

本专栏内容从大数据运维角度出发，指导安装大数据平台，组件调优及默认配置修改去解决内存溢出，服务器宕机，kudu超时等业务无法处理的问题。

专栏内容架构分为：

总共分为20篇文章，其中1篇理论介绍大数据平台，12篇CDH实践，7篇ambari实践。

1. CDH基础入门（1篇）+性能调优（4篇）+安全实战（7篇）

2. Ambari基础入门（1篇）+性能调优（1篇）+安全实战（5篇）

学习收获

1.理论上对知识点理解更加深入，实战案例让我们清楚知道这些知识点如何使用
2.对于大数据平台安全更深层次的理解

3.大数据调优简单易懂结合生产环境场景介绍

专栏大纲

序号

章节名称
（命名上，可参考知识点+解决的问题）


1

大数据平台是什么？为什么要安装大数据平台？



CDH篇


2

（入门）大数据平台CDH基础组件安装和部署


3

（性能压测）数据仓库之kudu性能测试及分析实战


4

（调优篇）Spark job failed because of out of memory.如何救急！！！


5

（调优篇）时常爆出 kudu-rpc 超时和 kudu 写入延时及解决方法


6

（调优篇）告别“Memorylimit exceeded”——Impala内存优化


7

（安全篇）CDH构建大数据平台-使用sentry进行权限把控！


8

（安全篇）CDH构建大数据平台-集群用户的管理与视图化权限分配


9

（安全篇）CDH构建大数据平台-高可用案例实操

（hdfs,hive,impala,sentry,hue,kudu,yarn,zookeeper）


10

（资源篇）使用Yarn按各bu线进行资源队列划分管理实战


11

（监控篇）impala实时监控，python脚本清除session和过期任务


12

（监控篇）kudu演示如何传递impala-sql查询出结果组装成自己想要的告警信息，发送到钉钉（可用于日报，钉钉告警功能）


13

（实战） StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入Kudu？　



Ambari篇


14

（入门篇）大数据平台ambari平台一键部署？So easy！


15

（性能压测篇）Hadoop分布式文件系统性能测试及分析


16

（安全篇）大数据平台安全利器kerberos?


17

（安全篇）ambari构建大数据平台-如何开启权限认证？


18

（安全篇）ambari构建大数据平台-kerberos使用knos网关？


19

（安全篇）ambari构建大数据平台-kerberos sso如何做单点登陆？　


20

（资源篇）大数据集群多用户数据资源隔离管理实战