开启 Kerberos 安全认证的大数据环境中如何正确指定 HS2 的 jdbc url 地址?

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 开启 Kerberos 安全认证的大数据环境中如何正确指定 HS2 的 jdbc url 地址?

1 Kerberos 环境中 HS2 的认证方式概述

大家知道,HIVE 的认证方式可以通过参数 hive.server2.authentication 在服务端进行统一配置,而在开启了 Kerberos 安全认证的大数据环境中:

  • 我们可以配置 hive.server2.authentication=kerberos,代表配置 HS2 使用 Kerberos安全认证;
  • 我们可以配置 hive.server2.authentication=ldap,代表配置 HS2 使用 Kerberos和LDAP的双重认证。

更多详细信息,可以查看前期博文《大数据生态安全框架的实现原理与最佳实践》。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/564337736

2 Kerberos 认证模式下HS2 的 jdbc url 地址格式

在 HS2 的 Kerberos 认证模式下(hive.server2.authentication=kerberos),HS2 的 jdbc url 地址格式为 jdbc:hive2://:/;principal=<Server_Principal_of_HiveServer2>,其中 hs2地址部分的host可以指定为具体域名或Ip,principal部分的 Server_Principal_of_HiveServer2可以指定为具体域名,具体IP或特殊字符“_HOST”,所以所有排列组合下的可能值如下:

  • beeline -u "jdbc:hive2://uf30-1:10000/default;principal=hive/uf30-1@xxx.com";
  • beeline -u jdbc:hive2://100.116.3.228:10005/default;principal=hive/192.168.71.70@xxx.com";
  • beeline -u "jdbc:hive2://uf30-1:10000/default;principal=hive/_HOST@xxx.com";
  • beeline -u "jdbc:hive2://192.168.71.70:10000/default;principal=hive/uf30-1@xxx.com";
  • beeline -u "jdbc:hive2://100.116.3.228:10005/default;principal=hive/192.168.71.70@xxx.com";
  • beeline -u "jdbc:hive2://100.116.3.228:10005/default;principal=hive/_HOST@xxx.com";

3 Kerberos 认证模式下因 HS2 jdbc url 地址格式使用错误带来的常见问题

在 Kerberos 认证模式下,HS2 jdbc url 地址格式中 hs2地址部分的host可以指定为具体域名或具体IP,principal部分的 Server_Principal_of_HiveServer2可以指定为具体域名,具体IP或特殊字符“_HOST”,所以所有排列组合下的可能值共有6种;在具体使用过程中,因为各个环境中 kerberos kdc 中配置的差异,很容易出现连接失败问题,某次连接失败时详细的报错日志如下:

Connecting to jdbc:hive2://192.168.71.70:10000/default;principal=hive/_HOST@CDH.COM
23/05/04 15:06:01 [main]: ERROR transport.TSaslTransport: SASL negotiation failure
javax.security.sasl.SaslException: GSS initiate failed
        at com.sun.security.sasl.gsskerb.GssKrb5Client.evaluateChallenge(GssKrb5Client.java:211) ~[?:1.8.0_181]
        at org.apache.thrift.transport.TSaslClientTransport.handleSaslStartMessage(TSaslClientTransport.java:94) ~[hive-exec-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.thrift.transport.TSaslTransport.open(TSaslTransport.java:271) [hive-exec-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.thrift.transport.TSaslClientTransport.open(TSaslClientTransport.java:37) [hive-exec-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hadoop.hive.thrift.client.TUGIAssumingTransport$1.run(TUGIAssumingTransport.java:52) [hive-exec-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hadoop.hive.thrift.client.TUGIAssumingTransport$1.run(TUGIAssumingTransport.java:49) [hive-exec-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) ~[?:1.8.0_181]
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) [?:1.8.0_181]
        at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1875) [hadoop-common-3.0.0-cdh6.3.2.jar:?]
        at org.apache.hadoop.hive.thrift.client.TUGIAssumingTransport.open(TUGIAssumingTransport.java:49) [hive-exec-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hive.jdbc.HiveConnection.openTransport(HiveConnection.java:229) [hive-jdbc-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hive.jdbc.HiveConnection.<init>(HiveConnection.java:184) [hive-jdbc-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hive.jdbc.HiveDriver.connect(HiveDriver.java:107) [hive-jdbc-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at java.sql.DriverManager.getConnection(DriverManager.java:664) [?:1.8.0_181]
        at java.sql.DriverManager.getConnection(DriverManager.java:208) [?:1.8.0_181]
        at org.apache.hive.beeline.DatabaseConnection.connect(DatabaseConnection.java:145) [hive-beeline-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hive.beeline.DatabaseConnection.getConnection(DatabaseConnection.java:209) [hive-beeline-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hive.beeline.Commands.connect(Commands.java:1617) [hive-beeline-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hive.beeline.Commands.connect(Commands.java:1512) [hive-beeline-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[?:1.8.0_181]
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[?:1.8.0_181]
        at org.apache.hive.beeline.ReflectiveCommandHandler.execute(ReflectiveCommandHandler.java:56) [hive-beeline-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hive.beeline.BeeLine.execCommandWithPrefix(BeeLine.java:1290) [hive-beeline-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hive.beeline.BeeLine.dispatch(BeeLine.java:1329) [hive-beeline-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hive.beeline.BeeLine.connectUsingArgs(BeeLine.java:864) [hive-beeline-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hive.beeline.BeeLine.initArgs(BeeLine.java:768) [hive-beeline-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hive.beeline.BeeLine.begin(BeeLine.java:1004) [hive-beeline-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hive.beeline.BeeLine.mainWithInputRedirection(BeeLine.java:526) [hive-beeline-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at org.apache.hive.beeline.BeeLine.main(BeeLine.java:508) [hive-beeline-2.1.1-cdh6.3.2.jar:2.1.1-cdh6.3.2]
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[?:1.8.0_181]
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[?:1.8.0_181]
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:313) [hadoop-common-3.0.0-cdh6.3.2.jar:?]
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:227) [hadoop-common-3.0.0-cdh6.3.2.jar:?]
Caused by: org.ietf.jgss.GSSException: No valid credentials provided (Mechanism level: Server not found in Kerberos database (7) - LOOKING_UP_SERVER)
        at sun.security.jgss.krb5.Krb5Context.initSecContext(Krb5Context.java:770) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.jgss.GSSContextImpl.initSecContext(GSSContextImpl.java:248) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.jgss.GSSContextImpl.initSecContext(GSSContextImpl.java:179) ~[?:1.8.0_181]
        at com.sun.security.sasl.gsskerb.GssKrb5Client.evaluateChallenge(GssKrb5Client.java:192) ~[?:1.8.0_181]
        ... 36 more
Caused by: sun.security.krb5.KrbException: Server not found in Kerberos database (7) - LOOKING_UP_SERVER
        at sun.security.krb5.KrbTgsRep.<init>(KrbTgsRep.java:73) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.krb5.KrbTgsReq.getReply(KrbTgsReq.java:251) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.krb5.KrbTgsReq.sendAndGetCreds(KrbTgsReq.java:262) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.krb5.internal.CredentialsUtil.serviceCreds(CredentialsUtil.java:308) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.krb5.internal.CredentialsUtil.acquireServiceCreds(CredentialsUtil.java:126) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.krb5.Credentials.acquireServiceCreds(Credentials.java:458) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.jgss.krb5.Krb5Context.initSecContext(Krb5Context.java:693) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.jgss.GSSContextImpl.initSecContext(GSSContextImpl.java:248) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.jgss.GSSContextImpl.initSecContext(GSSContextImpl.java:179) ~[?:1.8.0_181]
        at com.sun.security.sasl.gsskerb.GssKrb5Client.evaluateChallenge(GssKrb5Client.java:192) ~[?:1.8.0_181]
        ... 36 more
Caused by: sun.security.krb5.Asn1Exception: Identifier doesn't match expected value (906)
        at sun.security.krb5.internal.KDCRep.init(KDCRep.java:140) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.krb5.internal.TGSRep.init(TGSRep.java:65) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.krb5.internal.TGSRep.<init>(TGSRep.java:60) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.krb5.KrbTgsRep.<init>(KrbTgsRep.java:55) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.krb5.KrbTgsReq.getReply(KrbTgsReq.java:251) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.krb5.KrbTgsReq.sendAndGetCreds(KrbTgsReq.java:262) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.krb5.internal.CredentialsUtil.serviceCreds(CredentialsUtil.java:308) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.krb5.internal.CredentialsUtil.acquireServiceCreds(CredentialsUtil.java:126) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.krb5.Credentials.acquireServiceCreds(Credentials.java:458) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.jgss.krb5.Krb5Context.initSecContext(Krb5Context.java:693) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.jgss.GSSContextImpl.initSecContext(GSSContextImpl.java:248) ~[?:1.8.0_181]
        at sun.security.jgss.GSSContextImpl.initSecContext(GSSContextImpl.java:179) ~[?:1.8.0_181]
        at com.sun.security.sasl.gsskerb.GssKrb5Client.evaluateChallenge(GssKrb5Client.java:192) ~[?:1.8.0_181]
        ... 36 more
23/05/04 15:06:01 [main]: WARN jdbc.HiveConnection: Failed to connect to 192.168.71.70:10000
Unknown HS2 problem when communicating with Thrift server.
Error: Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://192.168.71.70:10000/default;principal=hive/_HOST@CDH.COM: GSS initiate failed (state=08S01,code=0)

image.png

  • 查看kdc 服务端日志可见”TGS_REQ (1 etypes {17}) 192.168.71.70: LOOKING_UP_SERVER: authtime 0, dap@CDH.COM for hive/192.168.71.70@CDH.COM, Server not found in Kerberos database“:


  • 上述hs2客户端与kdc服务端日志的核心报错信息是 “Server not found in kerberos database (7) - LOOKING_UP_SERVER",其含义是 kdc 数据库中没有指定的Server_Principal_of_HiveServer2(hive/192.168.71.70@CDH.COM)对应的server;
  • 通过命令 kadmin.local -q "listprincs" |egrep -i 'hive|dap' 查看 kdc数据库,可见确实如此(KDC数据库中指定的都是具体的域名而不是IP):

image.png


4 技术背景与问题解决

  • KDC包括 Authentication Server(AS),也包括 Ticket Granting Server(TGS);KDC数据库中包括了 user/group/service/computer相关信息;KDC 可以响应客户端的AS_REQ请求(once per user login session),也可以响应客户端的TGS_REQ(once per type of service);

image.png


  • kerberos认证模式下,客户端创建到hs2的JDBC连接时,首先会通过 AS_REQ和 AS_REP向KDC校验用户身份:
  • 用户需要通过密码或keytab文件的方式提供身份凭证,如kinit user_name -kt xx.keytab;
  • 在用户身份校验通过后会获得TGT(ticket granting ticket)如krbtgt/CDH.COM@CDH.COM,并将该tgt存储在 Ticket cache 文件如 FILE:/tmp/krb5cc_0中;
  • kdc日志中可见如下信息: krb5kdc[6377](info): AS_REQ (1 etypes {17}) 192.168.71.70: ISSUE: authtime 1683341883, etypes {rep=17 tkt=17 ses=17}, dap2@CDH.COM for rbtgt/CDH.COM@CDH.COM);
  • kerberos认证模式下,客户端创建到hs2的JDBC连接时,通过 AS_REQ和 AS_REP向KDC校验用户身份通过后,会通过 TGS_REQ 和 TGS_REP 向KDC 申请 service ticket:
  • 申请service ticket 时需要使用通过AS_REQ请求获得的存储在ticket cache中的TGT;
  • 申请的具体的service ticket是用户在JDBC URL 中指定 Server_Principal_of_HiveServer2;
  • kdc日志中可见如下信息:krb5kdc[6377](info): TGS_REQ (1 etypes {17}) 192.168.71.70: ISSUE: authtime 1683341883, etypes {rep=17 tkt=17 ses=17}, dap2@CDH.COM for hive/uf30-1@CDH.COM;
  • 如果用户在 hs2 JDBC URL 中指定 Server_Principal_of_HiveServer2 使用域名或IP,则 HS2 会以用户提供的信息直接发起 TGS_REQ 请求;
  • 如果用户在 hs2 JDBC URL 中指定 Server_Principal_of_HiveServer2 使用域名或IP,且指定的域名或IP跟 HS2的地址不一致,则会报错"ERROR org.apache.thrift.transport.TSaslTransport: [HiveServer2-Handler-Pool: Thread-50705]: SASL negotiation failure javax.security.sasl.SaslException: GSS initiate failed....Caused by: org.ietf.jgss.GSSException: Failure unspecified at GSS-API level (Mechanism level: Checksum failed).... Caused by: java.security.GeneralSecurityException: Checksum failed"

image.png

  • 如果用户在 hs2 JDBC URL 中指定 Server_Principal_of_HiveServer2 为特殊字符”_HOST“,则 HS2 首先会将特殊字符”_HOST“ 替换为 hs2 JDBC URL 地址中 hs2 host的域名或IP地址,然后再向KDC发起 TGS_REQ 请求;
  • 如果 KDC 数据库中没有对应域名或IP的 principal,就会报错:Server not found in Kerberos database (7) - LOOKING_UP_SERVER;
  • The special string _HOST in the principal will be replaced automatically with the correct host name by hs2 before issue TGS_REQ;
  • Kerberos principals are traditionally defined with hostnames of the form hbase@worker3/EXAMPLE.COM, not hbase/10.10.15.1/EXAMPLE.COM,The issue of whether Hadoop should support IP addresses has been raised HADOOP-9019 & HADOOP-7510 Current consensus is no: you need DNS set up, or at least a consistent and valid /etc/hosts file on every node in the cluster.

知道了相关技术背景后,上述Server not found in Kerberos database (7) - LOOKING_UP_SERVER问题的解决方法就很清晰了:

  • 不使用特殊字符_HOST:此时在hs2 jdbc url中指定 Server_Principal_of_HiveServer2 使用hs2节点的域名而不是IP(此时hs2 host可以使用具体域名或IP);
  • 使用特殊字符_HOST:此时在hs2 jdbc url中指定 Server_Principal_of_HiveServer2 使用特殊字符 _HOST, 并指定hs2 host节点使用具体域名而不是IP;

5. 关于 LINUX 下不同用户不同终端的 linux session 和 kerberos ticket cache

  • 不同用户通过同一终端登陆 LINUX 时,对应不同会话 (SESSION),通过 kinit 向 KDC 认证后,各自获得独立的 credential cache,如:FILE:/tmp/krb5cc_0 和 FILE:/tmp/krb5cc_1004;
  • 同一用户通过不同终端登陆 LINUX 时,对应不同会话 (SESSION),但背后对应的是同一个 kerberos 的 credential cache,该用户也只需要在某个终端通过 kinit 向 kdc 认证一次即可;

image.pngimage.png

6. 相关源码:

image.png

- org.apache.hive.service.auth.KerberosSaslHelper#createSubjectAssumedTransport
- org.apache.hive.service.auth.KerberosSaslHelper#getKerberosTransport
- org.apache.hive.jdbc.HiveConnection#createBinaryTransport
- org.apache.hive.jdbc.HiveConnection#HiveConnection(java.lang.String, java.util.Properties, org.apache.hive.jdbc.saml.IJdbcBrowserClientFactory)


相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
相关文章
|
Java
Java开发实现图片URL地址检验,如何编码?
【10月更文挑战第14天】Java开发实现图片URL地址检验,如何编码?
470 4
|
4月前
|
数据采集 搜索推荐 Java
Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育虚拟学习环境构建与用户体验优化中的应用(221)
本文探讨 Java 大数据在智能教育虚拟学习环境中的应用,涵盖多源数据采集、个性化推荐、实时互动优化等核心技术,结合实际案例分析其在提升学习体验与教学质量中的成效,并展望未来发展方向与技术挑战。
|
4月前
|
传感器 分布式计算 大数据
“用大数据盯着天看地”——聊聊环境监测的精准化升级
“用大数据盯着天看地”——聊聊环境监测的精准化升级
121 0
|
5月前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
Java 大视界 -- Java 大数据在智能农业温室环境调控与作物生长模型构建中的应用(189)
本文探讨了Java大数据在智能农业温室环境调控与作物生长模型构建中的关键应用。通过高效采集、传输与处理温室环境数据,结合机器学习算法,实现温度、湿度、光照等参数的智能调控,提升作物产量与品质。同时,融合多源数据构建精准作物生长模型,助力农业智能化、精细化发展,推动农业现代化进程。
|
SQL 机器学习/深度学习 分布式计算
大数据-81 Spark 安装配置环境 集群环境配置 超详细 三台云服务器
大数据-81 Spark 安装配置环境 集群环境配置 超详细 三台云服务器
699 1
|
Java 大数据 数据库连接
大数据-163 Apache Kylin 全量增量Cube的构建 手动触发合并 JDBC 操作 Scala
大数据-163 Apache Kylin 全量增量Cube的构建 手动触发合并 JDBC 操作 Scala
194 2
大数据-163 Apache Kylin 全量增量Cube的构建 手动触发合并 JDBC 操作 Scala
|
存储 大数据 数据处理
大数据环境下的性能优化策略
大数据环境下的性能优化策略
448 2
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据体系知识学习(一):PySpark和Hadoop环境的搭建与测试
这篇文章是关于大数据体系知识学习的,主要介绍了Apache Spark的基本概念、特点、组件,以及如何安装配置Java、PySpark和Hadoop环境。文章还提供了详细的安装步骤和测试代码,帮助读者搭建和测试大数据环境。
445 1
|
JSON 前端开发 中间件
React读取properties配置文件转化为json对象并使用在url地址中
本文介绍了如何在React项目中读取properties配置文件,将其内容转化为JSON对象,并在请求URL地址时使用这些配置。文章详细说明了异步读取文件、处理字符串转换为JSON对象的过程,并提供了一个封装函数,用于在发起请求前动态生成配置化的URL地址。
366 1
|
Java Spring
JAVA获取重定向地址URL的两种方法
【10月更文挑战第17天】本文介绍了两种在Java中获取HTTP响应头中的Location字段的方法:一种是使用HttpURLConnection,另一种是使用Spring的RestTemplate。通过设置连接超时和禁用自动重定向,确保请求按预期执行。此外,还提供了一个自定义的`NoRedirectSimpleClientHttpRequestFactory`类,用于禁用RestTemplate的自动重定向功能。
734 0