大数据权限授权管理框架：Apache Sentry与Ranger

文章结构概览

• 引言

  • 关于Sentry与Ranger的基本介绍

  • Sentry

  • • Sentry的系统结构模型
    • Sentry与Hadoop生态系统中各组件的融合应用

  • Ranger

  • • Ranger的系统架构模型

    • Ranger的策略设置方式

    • • 针对用户的访问控制列表管理
      • 对数据表中的行级过滤及列级操作

    • Ranger策略配置的可调适性

  • 参考文献

前言

在前文的后半部分，提及了当前业界广泛采用的大数据权限管理架构Apache Sentry与Ranger。这两套系统在功能层面展现出高度的相似性，然而在具体实现细节方面，前文并未进行深入阐述。本文将对这两个框架展开详细解析，并探讨其间的细微差异与共通之处。熟练掌握并合理运用这些外部权限管理工具，将其有效地整合至企业内部的大数据组件体系中，将显著增强内部系统在使用过程中的安全防护能力。

Sentry和Ranger的概述

若从源头追溯这两个项目，Sentry最初是由Cloudera公司内部研发的，其设计目标在于让用户能够对Hadoop系统中的数据实现精细化的管理（主要涉及HDFS和Hive中的数据）。因此，Sentry在HDFS、Hive以及Cloudera开发的