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Hive 中的行级过滤与列屏蔽（基于 Apache Ranger 的策略）
Apache Ranger 是 Apache 开源项目中用于数据安全的重要工具之一。在 Hive 中，Ranger 提供了强大的行级过滤和列屏蔽功能，这些功能能够有效保护数据隐私并满足企业的安全需求。本文将详细介绍 Hive 中的行级过滤和列屏蔽的实现方法。
行级过滤
什么是行级过滤？
行级过滤是 Hive 中的一种安全机制，允许管理员为特定的 Hive 表设置行级访问策略。通过行级过滤，可以限制用户只查看特定的数据行，而不是整个表或视图。这种方式能够提升数据安全性，同时减轻 Table_RPCMs 的负载。
为什么要使用行级过滤？
简化查询逻辑：Hive 将访问逻辑下移至底层，仅在查询执行时应用过滤，避免在 SQL 谓词中重复逻辑。 提升查询性能：后台执行分段处理，无需显式在查询中添加过滤条件。 提高可靠性：通过将安全逻辑下移到 Hive 层，减少了元数据服务的负载压力。 行级过滤的典型应用场景
- 医疗行业：医生仅能查看其指定患者的数据。
- 金融行业：根据员工部门或角色限制数据访问，例如财务部门员工只能查看发票、付款和应计数据。
- 多租户应用：为每个租户创建逻辑隔离，确保每个租户只能看到自己关联的数据行。
行级过滤的步骤说明
进入服务管理器：访问 Hive 服务，选择已有的 Hive 服务。 启用行级过滤器：在服务管理界面选择行级过滤器选项卡，点击“添加新策略”。 配置策略详情： - 策略名称：输入一个唯一名称。
- 策略类型：默认为“正常”或“覆盖”，可根据需要选择。
- Hive 数据库和表：指定适用的数据库和表。
- 审核日志：默认启用，可以根据需求关闭。
- 描述：添加必要的说明信息。
- 有效期：指定策略的生效时间段。
选择访问组和用户：指定策略适用的组或用户，默认为“public”组。 添加过滤条件：在策略中添加有效的 Hive WHERE 子句，支持多个条件并可调整顺序。 保存策略：创建完成后保存策略，生效的时间段内限制访问。
列屏蔽（基于标记的屏蔽）
什么是列屏蔽？
基于标记的列屏蔽是 Hive 中的一种安全机制，可匿名化特定 Hive 列的数据。通过屏蔽，可以隐藏敏感信息或限制用户的数据访问。屏蔽类型包括：
- 部分显示：显示前四个或后四个字符。
- 哈希：将单元格内容替换为哈希值。
- Nullify：将单元格内容替换为空值。
- 日期：只显示日期年份。
- 自定义：定义自定义屏蔽逻辑，可使用 Hive UDF。
列屏蔽的应用条件
- 标记类型：支持基于标记的屏蔽，只能应用到明确指定的列。
- 多个标记：如果多个屏蔽策略同时应用于相同列，按字典序选择最小的策略执行。
- 审计日志：默认生成审计日志记录，可以关闭审计功能。
- 屏蔽顺序：屏蔽策略按定义顺序评估，优先执行顶部策略。
列屏蔽策略的设置步骤
进入标记管理界面：访问 Apache Ranger 的服务，选择“基于标记的策略”。 启用新屏蔽策略：点击“屏蔽”选项卡，选择“添加新策略”。 配置策略详情： - 策略类型：默认设置为“屏蔽”。
- 策略名称：输入适当名称，不能重复。
- 标记名称：选择适用的标记，例如“MASK”。
- 数据库和表：指定适用的数据库和表。
- 审核日志：默认启用，可以根据需求关闭。
- 描述：添加说明信息。
- 有效期：定义策略生效时间。
- 屏蔽条件：添加条件，可使用布尔表达式定义允许或拒绝情况。
选择用户和组：指定适用的用户和组，默认为“public”组。 添加屏蔽类型：选择适用的屏蔽类型，输入自定义值或表达式。 保存策略：创建完成后保存策略，生效时间内实施屏蔽。
行级过滤和列屏蔽的综合应用
- 行级过滤：用于限制用户的数据访问范围，适用于部门间数据共享或用户权限管理。
- 列屏蔽：用于保护敏感信息，避免数据泄露。例如，可以将 Salary 列替换为空值或显示前四个数字。
- 结合使用：在需要时同时启用行级过滤和列屏蔽，以实现更加全面的数据安全策略。
通过合理应用 Apache Ranger 的行级过滤和列屏蔽功能，可以显著提升 Hive 数据安全性，同时简化数据访问管理。
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