Flink作为新一代的大数据处理引擎，其批流一体化的设计与出色的流处理性能，在业界得到了很多头部公司的青睐。目前运行Flink的集群多采用Yarn进行资源管理，这是最成熟的方案。Yarn做为Hadoop生态系统中的工具之一，客户端通常需要经过Kerberos认证才能使用Yarn提交或管理任务。那么Flink任务是如何提交到带有Kerberos认证的Yarn集群的呢？我们先从Kerberos的原理开始说起，再说如何让Flink在带有Kerberos认证的Yarn集群上跑起来，知其然知其所以然。

为什么需要Kerberos

在Hadoop1.0.0或者CDH3以前，Hadoop集群中的所有节点几乎就是裸奔的，主要存在以下安全问题：

NameNode与JobTracker上没有用户认证，用户可以伪装成管理员入侵到一个HDFS 或者MapReduce集群上。
DataNode上没有认证：Datanode对读入输出并没有认证，如果知道block的ID，就可以任意的访问DataNode上block的数据
JobTracker上没有认证：可以任意的杀死或更改用户的jobs，也可以更改JobTracker的工作状态
没有对DataNode与TaskTracker的认证：用户可以伪装成DataNode与TaskTracker，去接受JobTracker与Namenode的任务指派。

为了解决这些问题，kerberos认证出现了，它实现的是机器级别的安全认证。

其原理是事先将集群中的机器添加到kerberos数据库中，在数据库中分别产生主机与各个节点的keytab，并将这些keytab分发到对应的节点上。通过这些keytab文件，节点可以从数据库中获得与目标节点通信的密钥防止身份被冒充。针对Hadoop集群可以解决两方面的认证

解决服务器到服务器的认证，确保不会冒充服务器的情况。集群中的机器都是是可靠的，有效防止了用户伪装成Datanode，Tasktracker，去接受JobTracker，Namenode的任务指派。
解决client到服务器的认证，防止用户恶意冒充client提交作业，也无法发送对于作业的操作到JobTracker上，即使知道datanode的相关信息，也无法读取HDFS上的数据。

对于具体到用户粒度上的权限控制，如哪些用户可以提交某种类型的作业，哪些用户不能，目前Kerberos还没有实现，需要有专门的ACL模块进行把控。

Kerberos认证过程

Kerberos认证过程会涉及以下几个基本概念：

Principal(安全个体)：被认证的个体，有一个名字和口令，每个server都对应一个principal，其格式如下，@前面部分为具体身份，后面的部分称为REALM。

component1 / component2 @ REALM

KDC(key distribution center ) : 是一个网络服务，提供ticket 和临时会话密钥。
Ticket：一个记录，客户用它来向服务器证明自己的身份，包括客户标识、会话密钥、时间戳。
AS (Authentication Server)：认证服务器，率属于KDC，用于认证Client身份。
TGS(Ticket Granting Server)：许可证服务器，率属于KDC。

事先对集群中确定的机器由管理员手动添加到kerberos数据库中，在KDC上分别产生主机与各个节点的keytab(包含了host和对应节点的名字，还有他们之间的密钥——Master Key)，并将这些keytab分发到对应的节点上。

1. AS Exchange

通过这个过程，KDC（确切地说是KDC中的Authentication Service）可以实现对Client身份的确认，并颁发给该Client一个TGT。具体过程如下：

Client向KDC的Authentication Service发送Authentication Service Request（KRB_AS_REQ）, 为了确保KRB_AS_REQ仅限于自己和KDC知道，Client使用自己的Master Key对KRB_AS_REQ的内容进行加密。KRB_AS_REQ内容主要包括：

Pre-authentication data：用于证明自己知道自己声称的那个account的Password，一般是一个被Client的Master key加密过的Timestamp。
Client信息: 可以理解为client的principal。
TGS的Server Name。

AS在接收到的KRB_AS_REQ后从Account Database中提取Client对应的Master Key对Pre-authentication data进行解密，如果是一个合法的Timestamp，则可以证明发送方的确是Client信息中声称的那个人。

验证通过之后，AS将一份Authentication Service Response（KRB_AS_REP）发送给请求方。KRB_AS_REQ主要包含两个部分：该Client的Master Key加密过的Session Key（SKDC-Client：Logon Session Key）和被自己（KDC）的Master Key加密的TGT。而TGT大体又包含以下的内容：

Session Key；
Client信息：即Client的principal；
End time: TGT到期的时间。

Client通过自己的Master Key对第一部分解密获得Session Key之后，利用TGT便可以进行Kerberos认证的下一步：TGS Exchange。

2． TGS Exchange

Client先向TGS发送Ticket Granting Service Request（KRB_TGS_REQ），其主要内容为：

被KDC的Master Key加密的TGT；
Authenticator：用于验证确认Client提供的那个TGT是否是AS颁发给它的，其内容为Client信息与Timestamp，并且用Session Key进行加密。
Client信息；
Server信息：Client试图访问的Server的Principal。

TGS收到KRB_TGS_REQ后，先使用他自己的Master Key对TGT进行解密，从而获得Session Key。随后使用该Session Key解密Authenticator，通过比较Authenticator中的Client Info和Session Ticket中的Client Info从而实现对Client的验证。

验证通过向对方发送Ticket Granting Service Response（KRB_TGS_REP）。这个KRB_TGS_REP有两部分组成：使用Logon Session Key（SKDC-Client）加密过用于Client和Server认证的Session Key（SServer-Client）和使用Server的Master Key进行加密的Ticket。该Ticket大体包含以下一些内容：

Session Key：SServer-Client；
Client信息；
End time: Ticket的到期时间。

Client收到KRB_TGS_REP，使用Logon Session Key（SKDC-Client）解密第一部分后获得Session Key（SServer-Client）。有了Session Key和Ticket，Client就可以和Server进行交互，这时无须KDC介入了。我们看看 Client是如何使用Ticket与Server怎样进行交互的。

3． CS（Client/Server ）Exchange

先是Client向Server认证自己的身份。这个过程与TGS Exchange中认证的过程类似，Client创建用于证明自己就是Ticket的真正所有者的Authenticator，并使用上一步获得的Session Key（SServer-Client）进行加密，然后将它和Ticket一起作为Application Service Request（KRB_AP_REQ）发送给Server。

除了上述两项内容之外，KRB_AP_REQ还包含一个Flag用于表示Client是否需要进行双向验证（Mutual Authentication）。

Server接收到KRB_AP_REQ之后，通过自己的Master Key解密Ticket，从而获得Session Key（SServer-Client）。通过Session Key（SServer-Client）解密Authenticator，进而验证对方的身份。验证成功，让Client访问需要访问的资源，否则直接拒绝对方的请求。

对于需要进行双向验证，Server从Authenticator提取Timestamp，使用Session Key（SServer-Client）进行加密，并将其发送给Client用于Client验证Server的身份。

Flink on Kerberos Yarn实现方式

在客户端使用Kerberos认证来获取服务时，需要经过三个步骤:

认证：客户端向认证服务器发送一条报文，并获取一个含时间戳的TGT。
授权：客户端使用TGT向TGS请求一个服务Ticket。
服务请求：客户端向服务器出示服务Ticket，以证实自己的合法性。

其关键在于获取TGT，客户端有了它就可以申请访问服务。所以第一种方式就是使用

1. 使用Delegation token

如果本地安装了Kerberos客户端，可以使用kinit命令来获取TGT，

可以使用密码来向KDC申请

kinit wanghuan70
Password for wanghuan70@IDC.XXX-GROUP.NET:

也可以直接使用keytab来获取，keytab文件中包含了密码的散列值；

kinit -kt wanghuan70.keytab wanghuan70

使用klist命令可以查看获取到的tgt的详细信息，包括Client principal、Service principal、位置、有效期等；

$ klist
Ticket cache: FILE:/tmp/krb5cc_2124
Default principal: wanghuan70@IDC.XXX-GROUP.NET

Valid starting       Expires              Service principal
08/03/2017 09:31:52  08/11/2017 09:31:52  krbtgt/IDC.XXX-    GROUP.NET@IDC.XXX-GROUP.NET
      renew until 08/10/2017 09:31:52

在Flink client上执行这一系列操作后，再在Flink配置文件flink-conf.yaml里面添加如下配置

security.kerberos.login.use-ticket-cache: true

这时Flink客户端就可以像一般情况一样直接用command向Yarn集群提交任务了。但是tgt有一个有效期，通常是一周，过期了就无法使用了，所以这种方式不适合长期任务。这就有了第二种方式——使用keytab，先获取token，后台再启动一个进程定期刷新token。

2. 使用keytab

这种方式时通过客户端将keytab提交到Hadoop集群，再通过YARN分发keytab给AM和其他 worker container，具体步骤如下

Flink客户端在提交任务时，将keytab上传至HDFS，将其作为AM需要本地化的资源。
AM container初始化时NodeManager将keytab拷贝至container的资源目录，然后再AM启动时通过UserGroupInformation.loginUserFromKeytab()来重新认证。
当AM需要申请其他worker container时，也将 HDFS 上的keytab列为需要本地化的资源，因此worker container也可以仿照AM的认证方式进行认证。
此外AM和container都必须额外实现一个线程来定时刷新TGT。

任务运行结束后，集群中的keytab也会随container被清理掉。

使用这种方式的话，Flink客户端需要持有keytab文件，并且在Flink配置文件flink-conf.yaml里面添加如下配置

security.kerberos.login.keytab: /home/hadoop_runner/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/krb5.keytab
security.kerberos.login.principal: superuser
security.kerberos.login.contexts: Client

注意：Flink客户端进行Kerberos认证是在加载集群动态配置之前进行的，所以需要在flink-conf.yaml文件中位置principal与keytab。在命令行中添加这个配置参数，实际还是用客户端的用户名作为principal进行认证，会报找不到tgt的错误。

设置Hadoop代理用户

出于于安全考虑，很多时候我们希望客户端能以某一个hadoop用户的身份去运提交任务、访问hdfs文件，目前实现方式主要有以下几种

client端root用户su为joe用户，再使用joe用户的名义提交作业，但这种方法前提是客户端已经有joe的token，并且会造成潜在的权限滥用风险。
设置环境变量或者系统变量HADOOP_USER_NAME，例如希望访问hdfs文件，并在hdfs中进行读写操作，可将用户名设置为hdfs，因为在hdfs文件系统中hdfs具有最高权限。这种方法对于带有Kerberos认证的Hadoop集群并不起作用。

 export HADOOP_USER_NAME=hdfs

设置环境变量或者系统变量HADOOP_PROXY_USER，即设置Hadoop代理用户，因为对于带有Kerberos认证的集群，都是通过UserGroupInformation进行认证的，用户名是由getLoginUser方法获取的。

    @Public
    @Evolving
    public static synchronized UserGroupInformation getLoginUser() throws IOException {
        if (loginUser == null) {
            loginUserFromSubject((Subject)null);
        }

        return loginUser;
    }    


    @Public
    @Evolving
    public static synchronized void loginUserFromSubject(Subject subject) throws IOException {
        ensureInitialized();

        try {
            if (subject == null) {
                subject = new Subject();
            }

            LoginContext login = newLoginContext(authenticationMethod.getLoginAppName(), subject, new UserGroupInformation.HadoopConfiguration());
            login.login();
            UserGroupInformation realUser = new UserGroupInformation(subject);
            realUser.setLogin(login);
            realUser.setAuthenticationMethod(authenticationMethod);
            realUser = new UserGroupInformation(login.getSubject());
            String proxyUser = System.getenv("HADOOP_PROXY_USER");
            if (proxyUser == null) {
                proxyUser = System.getProperty("HADOOP_PROXY_USER");
            }

            loginUser = proxyUser == null ? realUser : createProxyUser(proxyUser, realUser);
            String fileLocation = System.getenv("HADOOP_TOKEN_FILE_LOCATION");
            if (fileLocation != null) {
                Credentials cred = Credentials.readTokenStorageFile(new File(fileLocation), conf);
                loginUser.addCredentials(cred);
            }

            loginUser.spawnAutoRenewalThreadForUserCreds();
        } catch (LoginException var6) {
            LOG.debug("failure to login", var6);
            throw new IOException("failure to login", var6);
        }

        if (LOG.isDebugEnabled()) {
            LOG.debug("UGI loginUser:" + loginUser);
        }

    }

然而直接在客户端设置这个环境变量或者Java系统变量是不work的，因为实际访问Hadoop的Operator是在TaskManager中运行的，所以需要将这个变量传到运行tm的NodeManager中，可以通过在Flink客户端配置参数env.ssh.opts或者env.java.opts来实现。

env.java.opts: -DHADOOP_PROXY_USER=hdfs # 配置所有Flink进程的JVM启动参数
env.ssh.opts: export HADOOP_PROXY_USER=hdfs # 启动jm、tm、zookeeper等服务的额外命令

也可以通过配置containerized.master.env.与containerized.taskmanager.env.来传递环境变量。

然而，在目前版本（Flink 1.10）中，如果配置了keytab文件与Principal，Flink在后续中始终会以该Principal的名义提交任务，即便配置了HADOOP_PROXY_USER也起不到效果。针对这个issue，Uber提出了Flink on Yarn Security的改进方案，其进展详见Flink-11271，在Flink 1.11中会得到实现。

ITPub博客

Flink on Yarn with Kerberos