现状
大数据平台中，采用hadoop的方式存储数据，hdfs本质上是文件系统，而文件系统对数据的监管能力有限，但是数据安全领域问题日渐凸显，现目前，大数据平台一般以分层结构进行授权，但是对于一线开发人员而言，是能够接触到整个大数据平台中的所有表的，那么如何实现这样一个表的结构和数据的权限控制流程就显得尤为重要。
HDFS的数据节点
节点存储
对于每个hdfs存储节点而言，存储节点被称为数据节点（Data Node）。数据节点负责实际存储数据块并执行数据的读写操作。
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数据块存储： HDFS将大文件切分成固定大小的数据块（通常为128MB或256MB）。这些数据块会被分布存储在不同的数据节点上。
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数据冗余： HDFS使用数据冗余机制来保障数据的可靠性和容错性。每个数据块的多个副本会被存储在不同的数据节点上，通常是默认的3个副本。这些副本的分布有助于防止数据丢失。
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块的复制： 当客户端写入数据到HDFS时，数据首先会写入本地数据节点。然后，数据块的副本会被自动创建并复制到其他数据节点，通常是在不同的机架上，以减少机架级别的故障对数据的影响。
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心跳和报告： 数据节点会定期向HDFS的主节点（Name Node）发送心跳信号，以通知其存活状态。此外，数据节点会发送块报告，其中包含它所持有的所有数据块的信息。这些信息帮助主节点跟踪数据块的位置和复制状态。
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故障检测和恢复： 如果数据节点发生故障，主节点可以通过块报告和心跳信息检测到。一旦主节点确定某个数据节点不再可用，它会开始复制该节点上的数据块的副本，以保持数据的冗余性。
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负载均衡： 主节点可以监视各个数据节点的负载情况，并根据需要进行数据块的重新平衡，以确保数据在集群中的分布较为均匀。
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存储路径： 每个数据节点都有一个本地文件系统路径，用于存储数据块和其他相关数据。这个路径通常在HDFS配置中指定。
那么，基于这样的架构，如何确保数据节点的安全性呢？
节点安全
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身份验证和授权：
- HDFS支持基于用户的身份验证，用户需要通过用户名和密码或者其他认证方式来访问集群。
- HDFS还支持访问控制，通过访问控制列表（ACL）和文件/目录权限，管理员可以限制用户对文件和目录的访问权限。
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Kerberos认证：
- HDFS可以与Kerberos集成，这是一种强大的网络身份验证协议，它可以提供单点登录和安全通信。
- 使用Kerberos，用户需要在访问HDFS之前获取票证，这些票证用于验证用户的身份，从而增强了安全性。
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数据加密：
- HDFS支持数据在传输和存储过程中的加密。数据传输可以通过使用SSL/TLS来加密，从而保护数据在网络上传输的安全。
- 数据存储可以通过透明数据加密（Transparent Data Encryption，TDE）来保护数据块，以防止在硬盘上存储的数据被未经授权的访问所读取。
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安全日志：
- HDFS记录各种操作和事件的日志，包括文件读写操作、用户登录、权限更改等。这些日志可以用于监控和审计目的，以及追踪异常活动。
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主节点安全：
- 主节点（Name Node）是HDFS集群的关键组件，因此需要特别保护。物理访问控制、防火墙设置、操作系统级别的安全配置等都是保护主节点安全的方法。
方案
hive sql
hive sql最终是执行的map-reduce任务，而hadoop中的map-reduce是利用java来实现的，这里能否对map-reduce的调用进行重写，利用调用时的账号信息生成token，然后再根据权限，对表名进行授权验证，从而实现对大数据平台进行表级权限控制。
Sentry
在Hadoop集群中，可以通过Apache Sentry（以前称为Hive Sentry）来实现表级权限控制。Sentry是一个用于大数据生态系统的授权和权限解决方案，它允许您在集群中实现细粒度的权限管理，包括对表的访问控制。下面是实现表级权限控制的一般步骤：
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安装和配置 Sentry： 首先，需要在Hadoop集群上安装和配置Sentry。Sentry通常与Hive一起使用，因此需要安装Hive以及Sentry的服务和插件。配置过程可能因集群版本和分发而有所不同，因此请参考官方文档以获得详细的安装和配置说明。
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定义角色和权限： 在Sentry中，可以定义不同的角色，并为这些角色分配不同的权限。可以定义角色，如"admin"、"analyst"、"user"等，然后为每个角色指定允许访问的数据库、表以及操作（如SELECT、INSERT等）。这样，可以控制用户对不同表的访问权限。
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关联角色和用户/组： 将用户或用户组与之前定义的角色进行关联。这样，当用户登录并尝试访问表时，Sentry会根据用户的角色确定他们是否有权访问该表。
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控制表级权限： 在Sentry中，可以设置表级别的权限。这意味着可以指定哪些角色可以访问特定的表以及允许的操作。通过配置表级权限，可以确保只有被授权的用户才能访问或操作特定的表格。
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测试和维护： 在设置了表级权限后，测试这些权限确保它们按预期工作。定期维护角色、权限和用户的关联，以确保权限保持最新并且符合安全要求。
请注意，Sentry的配置可能会因Hadoop生态系统的不同组件而有所不同，例如Hive、Impala等。确保阅读使用的组件的官方文档，以获得准确的配置指导。
spark sql
Sentry
同样，在使用spark sql的时候也可以使用Sentry对表级权限进行控制。
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使用Sentry进行权限控制： Apache Sentry可以用于在Spark SQL中实现表级别的权限控制，类似于在Hive中所做的方式。可以按照之前提到的步骤来安装、配置和使用Sentry，以定义角色、权限以及用户与角色之间的关联。Spark SQL可以与Sentry集成，能够通过Sentry来控制表级权限。
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配置Spark SQL连接Sentry： 在Spark SQL中，需要配置连接到Sentry服务的相关信息，以便查询请求可以与Sentry进行通信并检查用户的权限。这通常涉及指定Sentry的元数据存储位置以及连接细节。可以在Spark的配置文件中设置这些信息。
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在Spark SQL中应用权限： 一旦连接到Sentry，Spark SQL将能够检查用户角色和权限。可以在查询时，或者在表创建和访问时，添加必要的权限检查。这可以通过在SQL查询中使用Sentry的UDFs（User Defined Functions）来实现，以检查用户是否有权限执行特定的操作。
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测试和维护： 同样，测试表级权限确保它们按预期工作，并定期维护角色、权限和用户的关联，以保持安全性。
需要注意的是，Spark SQL的集成方式可能会因您的集群版本和配置而有所不同。确保查阅官方文档和指南，以获取特定版本和环境的集成说明。另外，随着时间的推移，新的安全工具和方法可能会出现，因此请随时查看最新的资源以获取最佳实践。
除了上面的方案，在你的生产生活中还有哪些技术实现，欢迎在评论区和我一起讨论。
