增強 Apache Spark 在 Kubernetes 上的安全性：透過 Apache Ranger 的實現

引言

隨著大數據處理需求的成長，Apache Spark 在 Kubernetes 環境中的應用日益廣泛。然而，隨著多租戶架構與資料存取的複雜性增加，如何確保資料安全與資源隔離成為關鍵挑戰。本文探討如何透過 Apache Ranger 整合 Apache Spark，實現基於 Kubernetes 的安全增強方案，並深入解析其技術細節與實作策略。

主要內容

技術與架構概述

Apache Spark on Kubernetes 作為一種彈性計算框架，允許用戶透過 API 端點提交任務、查看日誌與終止應用。此架構通常搭配 Gateway 控制平面，將用戶請求轉譯為 Kubernetes 的 CRD 操作。為確保安全性，需同時保護 API 層與計算層，並支援多集群管理。

Apache Ranger 作為 Apache Foundation 的開源項目，提供強大的資料訪問控制功能，包含 Policy Server（策略存儲）、Admin Portal（策略管理介面）與 Audit Trail（活動追蹤）。其核心特性在於支援多層級存取控制，並可自訂資源類型以適應不同場景。

安全挑戰與解決方案

API 層安全

用戶需透過身份驗證（Authentication）與授權（Authorization）控制對 API 端點的訪問。例如，限制用戶僅能讀取日誌或提交應用。此問題透過 Spark Queue（AQ） 解決，將隊列抽象為團隊/專案單位，並定義用戶配額與訪問權限。

計算層安全

Spark 任務常需訪問外部儲存（如 S3、Iceberg 表），需透過 Ranger 管理資料層授權，防止未經授權的資料讀取。Ranger 支援欄位級（column-level）、表級（table-level）與資料庫級（database-level）控制，並透過 Audit Trail 記錄所有操作，用於安全事件回溯。

多租戶管理

不同用戶/團隊需資源隔離與配額管理。Ranger 透過自定義資源類型（如 Spark Queue）實現隊列級別的 API 操作權限控制，並結合 Gateway 的本地策略緩存機制，減少對 Ranger Server 的依賴，提升效能。

Apache Ranger Spark 插件實現

插件歷史與整合

Spark Ranger 插件最初整合至 Apache Spark，後因 Iceberg 支援需求重新開發，現支援 Spark 3.2 至 3.4 版本。其核心功能包含：

• 支援 Iceberg 表的資料源整合層
• 自定義資源類型配置（如表、欄位、命名空間）
• 策略綁定與精準控制

與 Catalyst 優化器整合

插件嵌入 Catalyst 優化器管道，於邏輯計劃（logical plan）階段進行資源識別。具體步驟包括：

1. 提取邏輯計劃中的資源識別符（plan identifiers）
2. 建立權限物件（Privileges Object），整合資源識別符與 Spark 操作（如 SELECT、CREATE TABLE）
3. 透過 Ranger API 驗證操作權限，並根據內存策略緩存加速驗證

Iceberg 與 Hive 元數據處理

• Hive 元數據：使用 Hive Metastore（HMS）存取表結構，支援 SHOW TABLES 等操作，預設使用 Spark Session Catalog 獲取目錄資訊。
• Iceberg 元數據：Iceberg 使用獨立目錄（Iceberg Catalog）而非 HMS，需透過 Spark SQL Catalog 存取。插件支援 Iceberg 的 CREATE TABLE、ALTER TABLE 等操作，並處理 Iceberg 特有的分區（partition）與欄位定義。

安全機制與未來改進

安全強化措施

• 實現嚴格的策略執行，防止系統漏洞（如未授權的資料存取）
• 支援實時監控與安全策略強化，例如：
  • 針對 TBM（Table-Based Management）代理進行安全加固
  • 加入 Java 應用層的額外保護機制
  • 整合身份驗證資訊，應用最小權限原則（Principle of Least Privilege）

未來發展方向

• 優化策略管理，實現單一策略支援 Hive 與 Iceberg 資源
• 增強實時監控與策略執行效能
• 支援更複雜的資料源（如 Delta Lake）與多雲環境整合
• 提升與 Kubernetes 原生安全功能（如 RBAC、Network Policies）的整合能力

技術細節與實現

邏輯計劃處理流程

Catalyst 優化器將 SQL 轉換為抽象語法樹（AST），並解析資源引用。插件在邏輯計劃階段插入驗證邏輯，提取資源識別符（如 table_name、column_name），並根據資源類型與操作類型生成對應的 Ranger 策略請求。

Iceberg 特殊處理

Iceberg 使用 catalog 管理表結構，需在 Spark SQL 中指定目錄（如 spark.sql.catalog.example_catalog）。插件支援 Iceberg 的 CREATE TABLE、ALTER TABLE 操作，並處理 Iceberg 的分區與欄位定義。

策略驗證流程

透過 Ranger API 發送策略請求，驗證操作是否符合現有策略。若策略允許，繼續執行 SQL 計畫；否則拋出錯誤（如 Access Denied）。支援內存策略緩存以減少對 Ranger 服務的頻繁請求。

總結

本文詳細說明 Apache Ranger 在 Apache Spark 中的應用，特別針對 Kubernetes 環境下的 Iceberg 與 Hive 表的存取控制。透過 Ranger 插件的整合，實現多層級的授權策略，並與 Spark 的 Catalyst 優化器深度結合，確保資料存取的安全性與效能。未來將持續優化策略管理與安全機制，以適應更複雜的資料處理需求。