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【技术实践】kyuubi+集成kerberos认证

2019-02-15 人浏览点击收藏：

　　kyuubi 集成kerberos认证

　　1.配置

　　创建kyuubi服务的principal(非必需):

　　#启动

　　kadmin.local

　　#在kadmin命令行增加principal

　　addprinc -randkey kyuubi/compile.bigdata@BIGDATA

　　WARNING: no policy specified for kyuubi/compile.bigdata@BIGDATA; defaulting to no policy

　　Principal "kyuubi/compile.bigdata@BIGDATA" created.

　　#导出keytab

　　xst -k /etc/security/keytabs/kyuubi.keytab kyuubi/compile.bigdata@BIGDATA

　　#检查keytab文件

　　klist -kt /etc/security/keytabs/kyuubi.keytab

　　Keytab name: FILE:/etc/security/keytabs/kyuubi.keytab

　　KVNO Timestamp Principal

　　---- ------------------- ------------------------------------------------------

　　2 11/15/2018 11:21:00 kyuubi/compile.bigdata@BIGDATA

　　修改$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf配置kerberos票据(使用hive)：

　　spark.yarn.keytab /etc/security/keytabs/hive.service.keytab

　　spark.yarn.principal hive/compile.bigdata@BIGDATA

　　spark.yarn.principal – Kerberos principal for Kyuubi server.

　　spark.yarn.keytab – Keytab for Kyuubi server principal.

　　修改$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf配置metastore的keytab(注意：hive.metastore.uris中的主机名要与principal中的HOST一致)：

　　　　hive.metastore.uris

　　thrift://compile.bigdata:9083

　　hive.metastore.warehouse.dir

　　/apps/hive/warehouse

　　hive.metastore.kerberos.keytab.file

　　/etc/security/keytabs/hive.service.keytab

　　hive.metastore.kerberos.principal

　　hive/_HOST@BIGDATA

　　hive.metastore.sasl.enabled

　　true

　　2.启动

　　kinit -kt /etc/security/keytabs/hive.service.keytab hive/compile.bigdata@BIGDATA

　　bin/start-kyuubi.sh --driver-memory 1g --conf spark.kyuubi.backend.session.init.timeout=180s \

　　--conf spark.driver.extraClassPath=$JARS \

　　--conf spark.executor.extraClassPath=$JARS \

　　--conf spark.driver.allowMultipleContexts=true \

　　--conf spark.kyuubi.authentication=KERBEROS \

　　--deploy-mode client

　　3.客户端连接

　　kinit -kt /etc/security/keytabs/hive.service.keytab hive/compile.bigdata@BIGDATA

　　bin/beeline -u "jdbc:hive2://compile.bigdata:10009/;principal=hive/compile.bigdata@BIGDATA"

　　新建用户：

　　addprinc -randkey jiadx/compile.bigdata@BIGDATA

　　xst -k /etc/security/keytabs/jiadx.keytab jiadx/compile.bigdata@BIGDATA

　　使用该用户连接：

　　#使用jiadx初始化票据

　　kinit -kt /etc/security/keytabs/jiadx.keytab jiadx/compile.bigdata@BIGDATA

　　#仍然需要用hive principal连接jdbc

　　bin/beeline –u

　　"jdbc:hive2://compile.bigdata:10009/;principal=hive/compile.bigdata@BIGDATA"

　　#查看当前已初始化票据的用户：

　　0: jdbc:hive2://compile.bigdata:10009/> select current_user(); #hive中的命令

　　+--------+--+

　　| _c0 |

　　+--------+--+

　　| jiadx |

　　+--------+--+

　　1 row selected (0.992 seconds)

　　#也可以hive.server2.proxy.user=hdfs 参数设置用户

　　bin/beeline –u

　　"jdbc:hive2://compile.bigdata:10009/;principal=hive/compile.bigdata@BIGDATA;hive.server2.proxy.user=hdfs"

　　0: jdbc:hive2://compile.bigdata:10009/> select current_user();

　　+-------+--+

　　| _c0 |

　　+-------+--+

　　| hdfs |

　　+-------+--+

　　1 row selected (0.675 seconds)

　　如果使用jiadx principal连接会有错误：

　　bin/beeline -u "jdbc:hive2://compile.bigdata:10009/;principal=jiadx/compile.bigdata@BIGDATA;auth=kerberos"

　　javax.security.sasl.SaslException: GSS initiate failed [Caused by GSSException: Failure unspecified at GSS-API level (Mechanism level: Checksum failed)]

　　at com.sun.security.sasl.gsskerb.GssKrb5Server.evaluateResponse(GssKrb5Server.java:199)

　　at org.apache.thrift.transport.TSaslTransport$SaslParticipant.evaluateChallengeOrResponse(TSaslTransport.java:539)

　　at org.apache.thrift.transport.TSaslTransport.open(TSaslTransport.java:283)

　　at org.apache.thrift.transport.TSaslServerTransport.open(TSaslServerTransport.java:41)

　　at org.apache.thrift.transport.TSaslServerTransport$Factory.getTransport(TSaslServerTransport.java:216)

　　at org.apache.hadoop.hive.thrift.HadoopThriftAuthBridge$Server$TUGIAssumingTransportFactory$1.run(HadoopThriftAuthBridge.java:739)

at org.apache.hadoop.hive.thrift.HadoopThriftAuthBridge$Server$TUGIAssumingTransportFactory$1.run(HadoopThriftAuthBridge.java:736)

　　作者：贾德星

　　职务：云服务集团云计算产品中心高级架构师

　　专业领域：大数据

　　专家简介：系统软件架构师，具备二十余年一线软件开发的工作经历，经验丰富。主持研发浪潮大数据平台产品云海InsightHD，专注于大数据Hadoop/Spark/流计算/机器学习/深度学习等相关技术组件的研究与应用及组件研发。参与起草信息技术国家标准二十余项，已正式发布12项国家标准。研发并申请9项国家专利获得授权。