Hadoop安全设计：Kerberos与MapReduce问题及解决方案概览

Hadoop安全设计是一项关键任务，随着Hadoop平台在大规模分布式计算中的广泛应用，确保数据的安全性和隐私成为至关重要的挑战。本文档由Yahoo!团队成员Owen O'Malley、Kan Zhang、Sanjay Radia、Ram Marti和Christopher Harrell共同撰写，旨在概述Hadoop在设计阶段面临的安全风险、需求以及相应的解决方案。 1. **概述** Hadoop的安全设计首先关注的是用户认证和数据保护。由于Hadoop服务未对用户或服务进行身份验证，存在多种潜在风险，如未经授权的访问（用户可以随意访问数据），这可能导致数据泄露、篡改或滥用。 2. **安全风险与要求** 需要解决的主要安全风险包括： - 用户认证缺失：Hadoop服务应强制实施用户身份验证，以防止未经授权的访问。 - 数据隐私：确保敏感数据在传输和存储过程中的加密，防止中间人攻击和数据泄露。 - 权限管理：实施细粒度的权限控制，根据用户角色和职责分配合适的访问权限。 3. **设计考虑** 设计Hadoop安全时，需要平衡性能与安全性，同时考虑到以下因素： - 易用性：不会对用户的日常操作造成过多复杂性。 - 可扩展性：适应Hadoop集群的动态变化和大规模环境。 - 开放标准：利用现有的安全协议（如Kerberos）并与主流IT环境无缝集成。 4. **主要组件的安全方案** - **RPC（Remote Procedure Call）**：通过Kerberos提供安全的身份验证，确保远程调用的可靠性。 - **HDFS（Hadoop Distributed File System）**： - **DelegationToken**：通过一次性令牌机制，允许用户在分布式环境中临时获得对资源的访问权，解决了跨主机的信任问题。 - **BlockAccessToken**：用于在分布式文件系统内部进行更精细的权限控制。 5. **MapReduce**： - **JobSubmission**：确保提交作业的用户具有足够的权限，并通过JobToken管理作业执行的授权。 - **Task**：任务运行阶段同样涉及权限和密钥管理，如JobToken在任务执行期间的作用。 - **Shuffle**：在数据交换阶段，要保证数据的机密性，可能采用加密技术。 - **WebUI**：提供安全的用户界面，只显示授权用户能看到的数据。 6. **更高层次的服务**： - **Oozie**：工作流管理系统，需要集成Hadoop的安全模型，确保工作流程的安全执行。 7. **Token Secrets Summary**： - **DelegationToken**：用于分布式环境中的临时授权，简化了跨主机操作。 - **JobToken**：在MapReduce作业中扮演重要角色，确保作业执行的合法性。 - **BlockAccessToken**：细化了HDFS文件系统内的权限控制。 8. **API和环境变化**： 随着Hadoop的发展，API和环境可能会发生变化，设计者需保持兼容性和前瞻性，确保安全策略能适应新版本和未来需求。 Hadoop的安全设计是一个多层面的过程，涉及到用户认证、权限管理、数据加密和信任模型的建立。通过结合Kerberos等成熟技术，并在各个组件中实施针对性的解决方案，Hadoop能够提供一个可靠且安全的大数据处理平台。