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Ranger的中文释义是“园林管理员”。正如其名，Apache Ranger很好的承担了Hadoop这个大园林的管理员职责。Ranger提供了一个集中式的安全管理框架，用户可以通过操作Ranger控制台来配置各种策略，从而实现对Hadoop生态组件如HDFS、Hive、HBase、Yarn等进行细粒度的数据访问控制。
根据Apache Ranger官网所述，Ranger主要实现以下功能：
（1）通过统一的中心化管理界面或者REST接口来管理所有安全任务，从而实现集中化的安全管理；
（2）通过统一的中心化管理界面，对Hadoop组件/工具的操作/行为进行细粒度级别的控制；
（3）提供了统一的、标准化的授权方式；
（4）支持基于角色的访问控制、基于属性的访问控制等多种访问控制手段；
（5）支持对用户访问和（与安全相关的）管理操作的集中审计。
目前，Ranger的最新版本是2.1.0，广泛使用的版本是1.2.0。
（一）Ranger的架构
Ranger主要由以下三个组件构成：
（1）Ranger Admin：Ranger Admin是Ranger的核心模块，它内置了一个Web管理页面，用户可以通过这个Web管理界面或者REST接口来制定安全策略。
（2）Agent Plugin：Agent Plugin是嵌入到Hadoop生态组件中的插件，它定期从Ranger Admin拉取策略并执行，同时记录操作记录以供审计。
（3）User Sync：User Sync将操作系统用户/属组（Users/Groups）的权限数据同步到Ranger的数据库中。
它们之间的关系如下图所示：
（二）Ranger的工作流程
Ranger Admin是Apache Ranger和用户交互的主要界面。当用户登录Ranger Admin时，可以针对不同的Hadoop组件制定不同的安全策略；当策略制定好并保存之后，Agent Plugin定期（默认是30秒）从Ranger Admin拉取该组件配置的所有策略，并缓存到本地。这样，当有用户来请求Hadoop组件的数据服务时，Agent Plugin就提供鉴权服务，并将鉴权结果反馈给相应的组件，从而实现了数据服务的权限控制功能。当用户在Ranger Admin中修改配置策略后，Agent Plugin会拉取新策略并更新；如果用户在Ranger Admin中删除了配置策略，那么Agent Plugin的鉴权服务也无法继续使用。
以Hive为例。Hive提供了2个接口给开发者实现自己的授权策略，分别是org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.plugin.HiveAuthorizerFactory和org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.plugin.HiveAuthorizer。其中，HiveAuthorizerFactory用来生成HiveAuthorizer的相关实例。HiveAuthorizer在初始化时，会启动一个PolicyRefresher线程定时的从Ranger Admin拉取所有Hive相关的策略，写入本地临时json文件并更新缓存，当需要授权时直接根据缓存的策略进行授权。具体流程如下图所示：
（三）Ranger运维实战
人员，角色和权限一直是系统设计和运维重点关注的领域。如果不建立一套完善的人员、角色和权限关系，那么一个“非法用户”就有可能轻易地访问甚至篡改系统的资源和数据。相比于Unix/Linux系统简单的用“用户/用户组”来设定权限，Apache Ranger提供了界面更友好的、操作更方便的Web页面来建立一套完善的人员、角色和权限关系，让经过授权的用户可以合法地访问已授权的资源和数据，而将那些未经授权的“非法用户”彻底“拒之门外”。
此外Ranger还支持临时策略创建，实现对其他用户的临时授权。当临时授权的用户完成相关操作后，再删除这些临时策略，从而方便、快捷地实现用户的临时授权。
以HDFS为例。我们在Ranger Admin中选择Services Manager，然后再点击HDFS组件，就能进入HDFS策略编辑页面。如下图所示：
点击Add New Policy按钮，就可以开始制定安全策略了。在实际生产环境上，我们制定的一个具体安全策略如下图所示：
从上图可以看到，这个策略是允许应用系统的admin、test0822-2等用户，访问HDFS组件的/user、/user/rangerpath/、/user/rangerpath/data、/user/rangerpath/data/allday等路径、并在路径下执行命令的策略。需要注意的是，由于我们在制定策略时未打开recursive（递归）开关，所以用户能访问/user目录，并不能保证他有权限访问该目录的下一层目录。因此我们依次指定了这些用户能访问的具体目录。
在Audit标签，我们可以很清晰的看到审计和状态信息，如系统登录记录、策略鉴权记录、Agent Plugin状态等，如下图所示：
Ranger对Hive的支持也非常完善。它不仅支持表级的访问控制，还能细化到字段级的访问控制。同时，Ranger还支持字段级的加密和行级别的过滤。这些手段非常适合临时授权时，限制临时用户的访问权限。
制定Hive策略的方式与HDFS基本一致。我们制定的访问策略如下图所示：
在Masking标签页，可以制定字段级的加密策略。如下图所示：
在上图中，我们制定的策略是：不让Hadoop属组的damp用户，看到foodmart数据库customer表lname字段的真实数据。这个字段的数据，将以hash值的方式展现给damp用户。当damp访问这张表时，他查询的结果如下图所示：
在Row Level Filter标签页，我们可以制定行级的过滤策略。我们制定了一个简单的策略：不让damp用户，看到customer表fname是Sheri的记录，如下图所示：
此时，damp用户无法看到customer表fname=’Sheri’的记录：
需要注意的是，Ranger通过Usersync组件，将操作系统的用户同步到了hive组件中。因此在配置Hive组件的策略时，需要用hive管理员对应的操作系统账号登录Ranger Admin，才能配置成功。否则会提示：
（四）Ranger策略的批量操作
随着信息化进程的加快和深入，信息系统的应用范围逐步拓宽，信息系统的使用人员也越来越多，对用户权限的需求也越来越多。此外，大数据思维逐渐深入人心，对数据的临时访问需求也随之增多。如果用传统手工的方式逐一添加安全策略，会造成极大的人力浪费，也很容易发生错误。针对这一场景，我们用java程序，对Ranger的安全策略进行批量的增、删、改、查，极大的提升了运维效率。
我们先实现一个访问Ranger Api的基础类，代码如下所示：
public ApiResult execRangerApi(String url, String method, String requestBody) {
HadoopConfig.Ranger ranger = this.hadoop.getRanger();
String baseUrl = ranger.getApiBaseUrl();
String user = ranger.getUser();
String password = ranger.getPassword();
String fullUrl = baseUrl + url;
String auth = user + ":" + password;
String authInfo = DatatypeConverter.printBase64Binary(auth.getBytes());
HttpRequest request = null;
if (method.equalsIgnoreCase("GET")) {
request = HttpRequest.get(fullUrl);
} else if (method.equalsIgnoreCase("POST")) {
request = HttpRequest.post(fullUrl);
} else if (method.equalsIgnoreCase("PUT")) {
request = HttpRequest.put(fullUrl);
} else if (method.equalsIgnoreCase("DELETE")) {
request = HttpRequest.delete(fullUrl);
}
((HttpRequest)((HttpRequest)((HttpRequest)request.header("Authorization", "Basic " + authInfo))
.header("Accept", "application/json"))
.header("Content-Type", "application/json"))
.header("X-XSRF-HEADER", "valid");
if (requestBody != null && !requestBody.isEmpty())
request.body(requestBody);
HttpResponse response = request.execute();
ApiResult result = new ApiResult(this);
result.setHttpCode(response.getStatus());
result.setBodyRaw(response.body());
return result;
}
基于这个基础类，我们可以进一步设计出增加、删除、修改和查询Ranger策略的实现类，基础代码如下：
public void savePolicy(String policyName, List<String> paths, boolean isPathAdd, String appUser, List<PolicyAccess> accesses, boolean isReclusive) {
ApiResult result = null;
Policy policy = getPolicyByName(policyName);
......
Gson gson = new Gson();
if (isNewPolicy) {
logger.info("create policy, content：" + gson.toJson(policy));
result = execRangerApi("/public/v2/api/policy/", "POST", gson.toJson(policy));
if (result.getHttpCode() != 200)
throw new DMCException(String.format("create policy failed! ranger return : %d, %s", new Object[] { Integer.valueOf(result.getHttpCode()), result.getBodyRaw() }));
logger.info("create policy ok! " + policyName);
} else {
logger.info("edit policy, content：" + gson.toJson(policy));
result = execRangerApi("/public/v2/api/policy/" + policy.getId(), "PUT", gson.toJson(policy));
if (result.getHttpCode() != 200)
throw new DMCException(String.format("edit policy failed! ranger return : %d, %s", new Object[] { Integer.valueOf(result.getHttpCode()), result.getBodyRaw() }));
logger.info("edit policy ok! " + policyName);
}
}
最后，我们可以通过curl命令，将我们制定的安全策略传给Ranger Admin，从而实现安全策略的批量处理。参考命令如下所示：
curl -H "Content-Type:application/json" -H "X-Token:token-name" -X POST "http://web-url&appUser=user-name" -d"[\"ranger-policy"]"
综上所述，Apache Ranger提供了丰富的Hadoop组件，帮助我们更好地实现各种安全策略。同时，Ranger策略的定制方便快捷、简单易懂，并且可以“用后即焚”，非常适用于临时授权的场景。我们有理由相信，随着Hadoop生态圈的不断扩大，Ranger会受到越来越多运维人员的青睐和使用。
