spark

2025-10-14 10:58:35 +08:00
parent 0db290eec5
commit a7525abf6b
2 changed files with 343 additions and 0 deletions
--- a/的代理机制.md
+++ b/的代理机制.md
@@ -0,0 +1,177 @@
+## spark kerberos认证与 YARN 的代理机制
+
+在 Spark 中，**自行实现 Kerberos 认证**与依赖**YARN 的代理认证机制**存在本质区别，尤其当 YARN 本身已启用 Kerberos 时，需要明确两者的协作方式。以下是详细说明：
+
+
+### **一、Spark 自行认证 vs YARN 代理认证的核心区别**
+
+| **维度**               | **Spark 自行实现认证**                              | **YARN 代理认证机制**                              |
+|------------------------|---------------------------------------------------|---------------------------------------------------|
+| **认证主体**           | 直接使用 Spark 应用的 Kerberos Principal（如 `spark@EXAMPLE.COM`） | YARN 作为代理，使用 YARN 的 Principal 替 Spark 完成认证 |
+| **凭证管理**           | 由 Spark 应用手动加载 Keytab 并定期刷新 TGT（如通过定时任务） | YARN 自动为 Spark 分配临时凭证（Delegation Token），并管理生命周期 |
+| **适用场景**           | - 长期运行的应用（如 Streaming）<br>- 非 YARN 模式（Standalone/K8s）<br>- 需要细粒度控制认证逻辑 | - 短期批处理作业<br>- YARN 集群模式<br>- 依赖 YARN 统一管理凭证 |
+| **配置方式**           | 代码中手动调用 `UserGroupInformation.loginUserFromKeytab()`，需指定 Keytab 路径 | 通过 `--keytab` 和 `--principal` 提交参数，依赖 YARN 自动处理 |
+| **凭证分发范围**       | 需确保 Keytab 能被 Driver 和 Executor 访问（如通过 `--files` 分发） | YARN 自动将临时凭证分发到所有容器（Container），无需显式处理 |
+
+
+### **二、当 YARN 已启用 Kerberos 时的处理方式**
+
+若 YARN 集群本身启用了 Kerberos 认证（即访问 YARN 资源管理器需要 Kerberos 凭证），Spark 应用需要同时处理**两层认证**：
+1. **Spark 与 YARN 的认证**：证明 Spark 有权限提交作业到 YARN。
+2. **Spark 与其他服务的认证**：证明 Spark 有权限访问 HDFS、Hive、Kafka 等服务。
+
+此时需结合两种认证方式，具体配置如下：
+
+
+#### **1. 提交作业时的基础配置**
+必须通过 `--keytab` 和 `--principal` 告知 YARN 应用的身份，确保 Spark 能成功提交到 YARN 并获取资源：
+```bash
+spark-submit \
+  --master yarn \
+  --deploy-mode cluster \
+  --keytab /path/to/spark.keytab \          # Spark 应用的 Keytab
+  --principal spark@EXAMPLE.COM \           # Spark 应用的 Principal
+  --files /path/to/hive-site.xml \          # 可选：分发 Hive 配置
+  --class com.example.SparkApp \
+  your-application.jar
+```
+
+**核心作用**：
+- YARN 通过 `--keytab` 和 `--principal` 验证 Spark 提交者的身份，允许作业提交。
+- YARN 会自动为 Spark 申请访问 HDFS、Hive 等服务的临时凭证（Delegation Token），并分发给 Executor。
+
+
+#### **2. 长期运行应用的特殊处理**
+对于 Streaming 等长期运行的应用，YARN 自动分配的临时凭证可能过期（默认有效期较短，通常几小时），需结合**自行认证逻辑**刷新凭证：
+
+    
+
+```scala
+import org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation
+import org.apache.spark.sql.SparkSession
+import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
+import java.util.concurrent.{Executors, TimeUnit}
+import org.slf4j.LoggerFactory
+
+object SparkYARNKerberosApp {
+  private val logger = LoggerFactory.getLogger(SparkYARNKerberosApp.getClass)
+  
+  // 从提交参数中获取 Principal（通过 --conf 传递）
+  private def getPrincipal(spark: SparkSession): String = {
+    spark.conf.get("spark.yarn.principal")
+  }
+  
+  // 获取 YARN 分发的 Keytab 本地路径（通过 --files 分发）
+  private def getKeytabPath(): String = {
+    val keytabFileName = System.getenv("SPARK_KEYTAB_FILENAME")  // 从环境变量传入文件名
+    new java.io.File(keytabFileName).getAbsolutePath
+  }
+
+  def main(args: Array[String]): Unit = {
+    // 1. 创建 SparkSession（已通过 --keytab 和 --principal 完成 YARN 认证）
+    val spark = SparkSession.builder()
+      .appName("Spark on YARN with Kerberos")
+      .enableHiveSupport()
+      .getOrCreate()
+    
+    // 2. 获取 YARN 传递的认证信息
+    val principal = getPrincipal(spark)
+    val keytabPath = getKeytabPath()
+    logger.info(s"YARN 认证信息 - Principal: $principal, Keytab: $keytabPath")
+    
+    // 3. 启动长期任务的凭证刷新机制（处理 YARN 临时凭证过期问题）
+    startCredentialRefresh(principal, keytabPath)
+    
+    // 4. 运行长期 Streaming 任务
+    runStreamingJob(spark)
+    
+    spark.stop()
+  }
+  
+  /**
+   * 启动凭证刷新任务，同时兼容 YARN 代理凭证和手动认证
+   */
+  private def startCredentialRefresh(principal: String, keytabPath: String): Unit = {
+    val scheduler = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor()
+    
+    // 每 12 小时刷新一次（短于 YARN 临时凭证有效期）
+    scheduler.scheduleAtFixedRate(() => {
+      try {
+        val currentUser = UserGroupInformation.getCurrentUser()
+        
+        // 优先使用 YARN 代理的凭证刷新
+        if (currentUser.hasKerberosCredentials) {
+          currentUser.checkTGTAndReloginFromKeytab()
+          logger.info("通过 YARN 代理刷新凭证成功")
+        } else {
+          // YARN 凭证失效时，手动重新登录
+          logger.warn("YARN 代理凭证失效，尝试手动登录")
+          UserGroupInformation.loginUserFromKeytab(principal, keytabPath)
+        }
+      } catch {
+        case e: Exception =>
+          logger.error("凭证刷新失败，强制重新登录", e)
+          UserGroupInformation.loginUserFromKeytab(principal, keytabPath)
+      }
+    }, 0, 12, TimeUnit.HOURS)
+    
+    // 应用退出时关闭线程池
+    sys.addShutdownHook {
+      scheduler.shutdown()
+    }
+  }
+  
+  /**
+   * 示例：访问需要认证的服务（Hive/Kafka 等）
+   */
+  private def runStreamingJob(spark: SparkSession): Unit = {
+    import spark.implicits._
+    
+    // 从 Hive 读取数据（依赖 YARN 分配的 Hive 凭证）
+    val hiveDF = spark.sql("SELECT * FROM secure_db.secure_table")
+    
+    // 写入 HDFS（依赖 YARN 分配的 HDFS 凭证）
+    val query = hiveDF.writeStream
+      .outputMode("append")
+      .format("parquet")
+      .option("path", "hdfs:///user/spark/streaming/output")
+      .trigger(Trigger.ProcessingTime("5 minutes"))
+      .start()
+    
+    query.awaitAnyTermination()
+  }
+}
+
+```
+
+
+
+
+
+#### **3. 关键配置说明**
+- **YARN 代理凭证的局限性**：YARN 分配的临时凭证（如 HDFS Delegation Token）有有效期（通常由 `dfs.delegation.token.lifetime` 控制，默认 7 天），长期运行的应用需主动刷新。
+- **双重认证的协作**：
+  - 短期作业：仅依赖 YARN 代理认证即可（无需手动处理）。
+  - 长期作业：需在代码中添加定时刷新逻辑，优先使用 YARN 代理凭证，失效时通过 Keytab 重新登录。
+- **安全配置传递**：确保 `hive-site.xml`、`core-site.xml` 等配置文件通过 `--files` 或 `HADOOP_CONF_DIR` 传递给 Spark，避免认证配置缺失。
+
+
+### **三、常见问题与解决方案**
+
+1. **YARN 提交失败：`No valid credentials`**
+   - 原因：未通过 `--keytab` 和 `--principal` 提供 Spark 应用的身份，或 Keytab 权限错误。
+   - 解决：确保 Keytab 权限为 `600`，且 `--principal` 与 Keytab 中的主体一致。
+
+2. **长期运行后 HDFS 访问失败：`Token expired`**
+   - 原因：YARN 分配的 HDFS 临时凭证过期，且未手动刷新。
+   - 解决：在代码中添加定时刷新逻辑（如示例中的 `startCredentialRefresh` 方法）。
+
+3. **Executor 认证失败：`Keytab not found`**
+   - 原因：Keytab 未通过 `--files` 分发到 Executor，或路径硬编码导致无法访问。
+   - 解决：通过 `--files` 分发 Keytab，代码中通过当前工作目录动态获取路径（如 `new File(keytabFileName).getAbsolutePath`）。
+
+
+### **总结**
+- **短期作业**：直接依赖 YARN 代理认证（`--keytab` + `--principal`），无需额外代码处理。
+- **长期作业**：需结合 YARN 代理认证和手动刷新逻辑，确保凭证不过期。
+- **核心原则**：YARN 负责 Spark 与集群资源的认证，Spark 自行处理与其他服务的长期认证，两者协作实现全链路安全访问。