Usando o Apache Ranger
O Oracle Big Data Service suporta o Apache Ranger para fornecer controle detalhado de acesso a dados em diferentes componentes do Ecossistema Hadoop.
Para usar o Ranger com o Big Data Service, você deve ter o Ranger instalado em seu ambiente. Clusters do Big Data Service com ODH versão 1.1.0.309 ou posterior, o Apache Ranger é instalado e configurado nos nós do cluster prontos para uso. Se você estiver usando clusters Secure e HA, ele será ativado por padrão. Iniciando o BDS 3.0.4, a auditoria do HDFS é ativada por padrão.
A versão e a versão do ODH do Big Data Service são exibidas na guia Informações do Cluster da página Detalhes do Cluster.
Propriedades de Configuração do Ranger
Propriedades de configuração do Ranger incluídas no Big Data Service 3.1.1 ou posterior.
| Configuração | Propriedade | Descrição |
|---|---|---|
ranger-env |
ranger_opts |
Opções do Ranger Java |
ranger_secure_opts |
Opções Java do Ranger se a segurança estiver ativada |
Usando Plug-ins do Ranger
O Big Data Service suporta plug-ins Ranger para impor políticas definidas no Ranger Admin para um componente específico.
O Oracle Big Data Service suporta plug-ins Ranger para HDFS, Yarn, Hive, HBase Spark, Kafka e Trino. Diferentes plugins podem ser ativados/desativados por meio do serviço Ranger na IU do Ambari. Por padrão, todos os plug-ins disponíveis no cluster Seguro estão ativados. Para configurar plug-ins do Ranger, consulte Configurando Plug-ins do Ranger no Apache Ambari.
Consulte O Job do Spark Pode Falhar com um Erro 401 ao Tentar Fazer Download das Políticas do Ranger-Spark para obter um problema conhecido com jobs do Spark que falham ao fazer download das políticas do Ranger-Spark.
Os seguintes plugins ranger estão disponíveis no Ranger:
| Nome do Componente | Versão ODH para 1.x | Versão ODH para 2.x |
|---|---|---|
| Hadoop do | 1.0 em diante | Todas as versões 2.x |
| Yarn | 1.0 em diante | Todas as versões 2.x |
| Hive | 1.0 em diante | Todas as versões 2.x |
| HBase | 1.0 em diante | Todas as versões 2.x |
| Spark | 1.0 em diante | NÃO APLICÁVEL |
| Trino | 1.1.0.351 e versões mais recentes | Todas as versões 2.x |