如何杜绝 spark history server ui 的未授权访问?

1 问题背景

默认状况下，Spark history Sever ui 是没有任何访问控制机制的，任何用户只要知道 shs 对应的 url，就可以访问链接查看 spark 作业的运行状况。

在证券基金银行等金融行业中，客户大都对信息安全有着较靠的要求，上述未授权访问的情况肯定是要杜绝的。那么如何配置以杜绝上述对 shs ui 的未授权访问呢？

2 开启 kerberos 的大数据集群环境中，如何杜绝对 shs ui 的未授权访问？

在信息安全要求较高的环境中，我们推荐开启大数据集群的 kerberos 安全认证，从而对整个集群中的 hdfs/yarn/hive/hbase/kafka/zookeeper/spark 等服务提供认证保护。

此时这些服务如 hdfs/yarn/hive/hbase/kafka/zookeeper/spark 等的客户端，在使用 rpc 协议访问服务端时，只有在经过 kerberos 认证后才能访问成功；
在访问这些服务的 web ui 时，比如 namenode/resourceManager/hive hs2/spark History Server 等的 web ui，此时客户使用的客户端工具是 web 浏览器，此时为对使用浏览器基于 http/https 访问 web UI 的用户进行身份验证，可以在服务端配置是否启用 spnego（spnego 底层基于 kerberos)；
当没有启用 spnego 对访问 HTTP Web 控制台的用户进行身份验证时，任何用户都可以在不经过 kerberos 认证的情况下访问 webui;
当启用 spnego 对访问 HTTP Web 控制台的用户进行身份验证时，用户只有在成功通过了 kerberos 认证拿到了 ticket 后，才能成功访问对应服务的 web ui（需要在浏览器中做相应配置）；
可以手动在服务端后台配置文件中，通过一系列的参数配置是否启用对 hdfs/yarn/hive/spark 等服务的 web ui 的 spnego 身份验证；
在 CDH 中，可以通过 cm web ui 白屏化操作，以开启或关闭对 hdfs/yarn/hive/spark 等服务的 web ui 的 spnego 身份验证，“启用 HTTP Web 控制台的 Kerberos 身份验证”，如下所示：

结合配置以下参数，即可控制对 SHS UI 的授权访问：

spark.history.ui.acls.enable=true
spark.history.ui.admin.acls=spark
spark.history.ui.admin.acls.groups

此时，通过浏览器访问 shs web ui 时,在没有经过 kerberos 安全认证时，就会报类似如下的错误：

3 SHS UI 访问控制背后的实现机制

查阅官方文档可知，Spark UI 的认证，包括 shs ui 的认证，使用的都是 servlet 过滤器；
而 spark 本身并没有提供任何内置的认证过滤器, 大家需要根据自己的认证机制自己实现一个认证过滤器，并配置参数 spark.ui.filters 使用该过滤器；
参数 spark.ui.filters 可以配置多个过滤器，以逗号隔开即开；
注意参数 spark.authenticate：该参数控制 Spark 内部各个进程进行 rpc 通信时是否需要经过认证，而不是控制用户访问 spark webui时是否需要经过认证；
在配置了认证过滤器的基础上，就可以通过配置参数 spark.acls.enable/spark.history.ui.acls.enable 分别对 spark/shs 的 webui 开启或关闭访问控制；
访问控制列表具体包括三种，即 view acl(只具有view权限),modify acl(只具有 Modify权限) 和 admin acl(具有view和modify权限)；
配置访问控制列表时，可以配置用户也可以配置用户组；（支持配置逗号分隔的多个值，也支持配置*通配符）；

spark/shs webui的访问控制相关参数如下：

spark.acls.enable
spark.admin.acls
spark.admin.acls.groups
spark.modify.acls
spark.modify.acls.groups    
spark.ui.view.acls
spark.ui.view.acls.groups
spark.user.groups.mapping
spark.history.ui.acls.enable
spark.history.ui.admin.acls
spark.history.ui.admin.acls.groups

Hadoop 提供了一个 servlet 认证过滤器，即 org.apache.hadoop.security.authentication.server.AuthenticationFilter，和一个可以配套使用的 spnego 认证机制的实现类，即 org.apache.hadoop.security.authentication.server.KerberosAuthenticationHandler；

在开启 kerberos 的大数据集群环境中，为实现对 shs ui 的访问控制，背后即可配置使用上述 hadoop 提供的认证过滤器和spnego 认证实现类；
在 CDH/CDP 环境中，可以通过查看 shs 进程背后的配置文件，确认其正是使用了上述访问控制机制，和上述 hadoop 提供的认证过滤器和spnego 认证实现类：

详细的配置参数如下：

//通过以下配置项开启了 shs ui 的 spnego 认证
spark.ui.filters=org.apache.spark.deploy.yarn.YarnProxyRedirectFilter,org.apache.hadoop.security.authentication.server.AuthenticationFilter
spark.org.apache.hadoop.security.authentication.server.AuthenticationFilter.param.type=kerberos
spark.org.apache.hadoop.security.authentication.server.AuthenticationFilter.param.kerberos.principal=HTTP/uf30-3@CDH.COM
spark.org.apache.hadoop.security.authentication.server.AuthenticationFilter.param.kerberos.keytab=spark_on_yarn.keytab
spark.org.apache.hadoop.security.authentication.server.AuthenticationFilter.param.kerberos.name.rules=DEFAULT\u000A
//通过以下配置项，开启了 shs ui 的访问控制列表 acl，且配置了具体的 admin acl 为用户 spark 和用户组 spark
spark.history.ui.acls.enable=true
spark.history.ui.admin.acls=spark
spark.history.ui.admin.acls.groups=spark
//注意，以下配置项是 shs 在 rpc 通讯时的 kerberos 相关配置，这些配置影响的是 rpc 通信，跟是否开启 httpspnego 认证无关
spark.history.kerberos.enabled=true
spark.history.kerberos.principal=spark/uf30-3@CDH.COM
spark.history.kerberos.keytab=spark_on_yarn.keytab
//以下参数控制 Spark 内部各个进程进行 rpc 通信时是否需要经过认证，跟是否开启 http spnego 认证无关
spark.authenticate=true/false

4 未开启 kerberos 的大数据集群环境中，如何杜绝对 shs web ui 的未授权访问？

在没有开启 kerberos 的大数据集群环境中，对 shs ui 进行访问控制，仍需要使用上述 servlet 认证过滤器和访问控制列表机制；
由于 spark 本身并没有提供任何内置的认证过滤器, 大家需要根据自己的认证机制自己实现一个认证过滤器，并配置参数 spark.ui.filters 使用该过滤器；
事实上，Hadoop 提供了一个 servlet 认证过滤器，即 org.apache.hadoop.security.authentication.server.AuthenticationFilter，和几个配套的认证机制的实现类，b包括 PseudoAuthenticationHandler/KerberosAuthenticationHandler/LdapAuthenticationHandler/MultiSchemeAuthenticationHandler/JWTRedirectAuthenticationHandler；
在没有开启 kerberos 的大数据集群环境中，大家可以重点看下 hadoop 提供的 LdapAuthenticationHandler/JWTRedirectAuthenticationHandler 认证过滤器，能否满足自己对 shs ui 认证的需要；
如果上述 hadoop 提供的认证过滤去不满足自己对 shs ui 认证的需要，大家需要根据自己的认证机制自己实现一个认证过滤器；

笔者在此提供一个简单的认证过滤器，该过滤器；

package com.xxx.yyy;
import org.apache.commons.codec.binary.Base64;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.StringTokenizer;

/*
该类是一个简单的 servlet 安全过滤器，可以配置 spark history server web ui 使用该安全过滤器，以实现基本的访问控制
需要配合以下参数一起使用： 
spark.ui.filters，spark.history.ui.acls.enable，
spark.history.ui.admin.acls，spark.history.ui.admin.acls.groups

 */
public class BasicAuthenticationFilter implements Filter {

/** Logger */
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(BasicAuthenticationFilter.class);

private String username = "";

private String password = "";

private String realm = "Protected";

/*
该方法使用指定的参数初始化该安全过滤器
具体参数包括：
  用户名 username
  密码 password
  安全域 realm
 */
@Override
public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
  username = filterConfig.getInitParameter("username");
  password = filterConfig.getInitParameter("password");
  realm  = filterConfig.getInitParameter("realm");
  if ( StringUtils.isBlank( username ) ) {
    throw new ServletException( "No user provided in filter configuration" );
  }

  if ( StringUtils.isBlank( password ) ) {
    throw new ServletException( "No password provided in filter configuration" );
  }

  if ( StringUtils.isBlank( realm ) ) {
    throw new ServletException( "No realm provided in filter configuration" );
  }
}

/*
该方法对 http 请求进行安全过滤，具体过滤逻辑是：
检查 http header 中 Authorization 是否为 Basic，并提取 header 中的用户名和密码
将 header 中提取的用户名和密码，跟初始化该过滤器时使用的用户名和密码进行对比，若一致则认证通过
其他情况则认证失败
 */
@Override
public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain)
    throws IOException, ServletException {

  HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) servletRequest;
  HttpServletResponse response = (HttpServletResponse) servletResponse;

  String authHeader = request.getHeader("Authorization");
  if (authHeader != null) {
    StringTokenizer st = new StringTokenizer(authHeader);
    if (st.hasMoreTokens()) {
      String basic = st.nextToken();

      if (basic.equalsIgnoreCase("Basic")) {
        try {
          String credentials = new String(Base64.decodeBase64(st.nextToken()), "UTF-8");
          LOG.debug("Credentials: " + credentials);
          int p = credentials.indexOf(":");
          if (p != -1) {
            String _username = credentials.substring(0, p).trim();
            String _password = credentials.substring(p + 1).trim();

            if (!username.equals(_username) || !password.equals(_password)) {
              unauthorized(response, "Bad credentials");
            }

            filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse);
          } else {
            unauthorized(response, "Invalid authentication token");
          }
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
          throw new Error("Couldn't retrieve authentication", e);
        }
      }
    }
  } else {
    unauthorized(response);
  }
}

@Override
public void destroy() {
}

private void unauthorized(HttpServletResponse response, String message) throws IOException {
  response.setHeader("WWW-Authenticate", "Basic realm=\"" + realm + "\"");
  response.sendError(401, message);
}

private void unauthorized(HttpServletResponse response) throws IOException {
  unauthorized(response, "Unauthorized");
}

}

使用该认证过滤器，配合以下参数，即可实现对 shs ui 的访问控制：

//通过以下配置项开启了 shs ui 的认证 - 使用自定义认证过滤器
spark.ui.filters=org.apache.spark.deploy.yarn.YarnProxyRedirectFilter,com.hundsun.broker.BasicAuthenticationFilter
spark.com.hundsun.broker.BasicAuthenticationFilter.param.username=spark
spark.com.hundsun.broker.BasicAuthenticationFilter.param.password=spark
spark.com.hundsun.broker.BasicAuthenticationFilter.param.realm=spark
//通过以下配置项，开启 shs ui 的访问控制列表 acl
spark.history.ui.acls.enable=true
spark.history.ui.admin.acls=spark
spark.history.ui.admin.acls.groups=spark

注意在 CDH 平台中，可能是由于 CM 自身启动 shs 的机制和背后配置机制等原因，在 History Server 高级配置代码段中的配置项 “spark.ui.filters=org.apache.spark.deploy.yarn.YarnProxyRedirectFilter”，在启动 shs 时并没有生效，所以需要手动修改配置文件 spark-defaults.conf，并手动通过命令行启动 shs：

此时用户访问 shs ui 时需要提供认证信息，只有提供了正确的用户名和密码才能访问 shs ui（用户名和密码通过后台参数 spark.com.hundsun.broker.BasicAuthenticationFilter.param.username/spark.com.hundsun.broker.BasicAuthenticationFilter.param.password=spark指定，安全过滤器初始化时会读取这些参数）；
此时只有使用访问控制列表中指定的用户和用户组，才能查看 shs ui 中具体应用信息的详细信息；

如何杜绝 spark history server ui 的未授权访问?

如何杜绝 spark history server ui 的未授权访问?

1 问题背景

2 开启 kerberos 的大数据集群环境中，如何杜绝对 shs ui 的未授权访问？

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Michael_Li

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