HiverServer2支持遠程多客戶端的並發和認證，支持通過JDBC、Beeline等連接操作。hive默認的Derby數據庫，由於是內嵌的文件數據庫，只支持一個用戶的操作訪問，支持多用戶需用mysql保存元數據。現在關心的是HiveServer如何基於mysql元數據庫管理用戶權限，其安全控制體系與Linux及Hadoop的用戶是否存在聯系。
1）remote方式部署Hive
Hive中metastore（元數據存儲）的三種方式：內嵌Derby方式、基於mysql的Local方式、基於mysql的Remote方式。顯然多用戶並發模式是采用remote方式部署，Hiveserver元數據放置在mysql數據庫並在mysql建立用戶，HiveClient遠程連接。回顧下remote方式部署Hive：
第一步：元數據庫mysql創建用戶名和數據庫；
第二步：HiveServer在 hive-site.xml 文件中配置jdbc URL、驅動、用戶名、密碼等屬性；
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://mysql server IP/hive_meta?createDatabaseIfNotExist=true</value>
<description>JDBC connect string for aJDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for aJDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hive</value>
<description>username to use againstmetastore database</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hive</value>
<description>password to use againstmetastore database</description>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<!-- base hdfs path -->
<value>/user/hive/warehouse</value>
<description>base hdfs path :locationof default database for the warehouse</description>
</property>
第三步：HiveClient在hive-site.xml 文件中配置thrift(負責client和server的通信)和存儲路徑；
<!--thrift://<host_name>:<port> 默認端口是9083 -->
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://Hiveserver IP:9083</value>
<description>Thrift uri for the remotemetastore. Used by metastore client to connect to remotemetastore.</description>
</property>
<!-- hive表的默認存儲路徑 -->
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
<description>location of defaultdatabase for the warehouse</description>
</property>
< property >
< name >hive.metastore.local</ name >
< value >false</ value>
</ property >
第四步：HiveServer啟動metastore監聽
執行命令：hive--service metastore -p <port_num> //默認端口是9083
第五步：HiveClient執行hive命令。
上述5步，下圖是很清晰的展現。
2）msyql元數據字典表
從remote方式部署的Hive看，還未體現出多用戶管理及其權限控制，需進一步深入研究下圖四個模塊的關系。
Hive早期版本是通過Linux的用戶和用戶組來控制用戶權限，無法對Hive表的CREATE、SELECT、DROP等操作進行控制。現Hive基於元數據庫來管理多用戶並控制權限。數據分為元數據和數據文件兩部分，元數據存儲在mysql，而數據文件則是HDFS，控制元數據即控制可訪問的數據文件。
Hive在mysql上的元數據表主要分為：Database相關、Table相關、數據存儲相關SDS、COLUMN相關、SERDE相關(序列化)、Partition相關(分區)、SKEW相關(數據傾斜)、BUCKET相關(分桶)、PRIVS相關(權限管理)，對數據庫-數據表、用戶有相應關系體現。其中TBL_PRIVS存儲了表/視圖的授權信息，見如下數據字典：
| 元數據表字段 |
說明 |
示例數據 |
| TBL_GRANT_ID |
授權ID |
1 |
| CREATE_TIME |
授權時間 |
1436320455 |
| GRANT_OPTION |
? |
0 |
| GRANTOR |
授權執行用戶 |
liuxiaowen |
| GRANTOR_TYPE |
授權者類型 |
USER |
| PRINCIPAL_NAME |
被授權用戶 |
username |
| PRINCIPAL_TYPE |
被授權用戶類型 |
USER |
| TBL_PRIV |
權限 |
Select、Alter |
| TBL_ID |
表ID |
22，對應TBLS表中的TBL_ID |
再看mysql中存儲Hive中所有數據庫基本信息的表DBS數據字典：
| 元數據表字段 |
說明 |
示例數據 |
| DB_ID |
數據庫ID |
2 |
| DESC |
數據庫描述 |
測試庫 |
| DB_LOCATION_URI |
數據庫HDFS路徑 |
hdfs://namenode/user/hive/warehouse/sample.db |
| NAME |
數據庫名 |
lxw1234 |
| OWNER_NAME |
數據庫所有者用戶名 |
lxw1234 |
| OWNER_TYPE |
所有者角色 |
USER |
從mysql存儲的Hive元數據表數據字典看，Hive是基於元數據mysql管理多用戶權限，用戶權限信息都存儲在元數據表中。要重點理解是，mysql只是保存Hive的元數據，mysql本身的用戶和Hive沒有關系，Hive只是把自己的用戶信息保存在mysql元數據表中。數據字典中關於權限元數據總結如下：
Db_privs:記錄了User/Role在DB上的權限
Tbl_privs:記錄了User/Role在table上的權限
Tbl_col_privs：記錄了User/Role在table column上的權限
Roles：記錄了所有創建的role
Role_map：記錄了User與Role的對應關系
3）Hive用戶權限管理
從remote部署hive和mysql元數據表字典看，已經明確hive是通過存儲在元數據中的信息來管理用戶權限。現在重點是Hive怎么管理用戶權限。首先要回答的是用戶是怎么來的，發現hive有創建角色的命令，但沒有創建用戶的命令，顯然Hive的用戶不是在mysql中創建的。在回答這個問題之前，先初步了解下Hive的權限管理機制。
第一：在hive-site.xml文件中配置參數開啟權限認證
<property>
<name>hive.security.authorization.enabled</name>
<value>true</value>
<description>enableor disable the hive clientauthorization</description>
</property>
<property>
<name>hive.security.authorization.createtable.owner.grants</name>
<value>ALL</value>
<description>theprivileges automatically granted to the ownerwhenever a table gets created. Anexample like "select,drop" willgrant select and drop privilege to theowner of the table</description>
</property>
hive.security.authorization.enabled參數是開啟權限驗證，默認為false。
hive.security.authorization.createtable.owner.grants參數是指表的創建者對表擁有所有權限。
第二：Hive的權限管理是通過用戶(User)、組(Group)、角色(Role)來定義，角色定義了權限，賦予給組或用戶，用戶歸屬於組。
角色相關命令：create role rolename、drop rolename、grant rolename to user username；
第三：Hive權限控制：
| 操作 |
解釋 |
| ALL |
所有權限 |
| ALTER |
允許修改元數據（modify metadata data of object）---表信息數據 |
| UPDATE |
允許修改物理數據（modify physical data of object）---實際數據 |
| CREATE |
允許進行Create操作 |
| DROP |
允許進行DROP操作 |
| INDEX |
允許建索引（目前還沒有實現） |
| LOCK |
當出現並發的使用允許用戶進行LOCK和UNLOCK操作 |
| SELECT |
允許用戶進行SELECT操作 |
| SHOW_DATABASE |
允許用戶查看可用的數據庫 |
例子：把select權限授權給username用戶，命令如下：
hive>grant select on database databasename to user username;
第四：為限制任何用戶都可以進行Grant/Revoke操作，提高安全控制，需事先Hive的超級管理員。在hive-site.xml中添加hive.semantic.analyzer.hook配置，並實現自己的權限控制類HiveAdmin。
<property>
<name>hive.semantic.analyzer.hook</name>
<value>com.hive.HiveAdmin</value>
</property>
com.hive.HiveAdmin類代碼如下：
package com.hive;
importorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.ASTNode;
importorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.AbstractSemanticAnalyzerHook;
importorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser;
importorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveSemanticAnalyzerHookContext;
importorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException;
importorg.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState;
publicclass HiveAdmin extendsAbstractSemanticAnalyzerHook {
privatestatic String admin = "admin";
@Override
publicASTNodepreAnalyze(HiveSemanticAnalyzerHookContextcontext,
ASTNodeast)throws SemanticException {
switch(ast.getToken().getType()) {
caseHiveParser.TOK_CREATEDATABASE:
caseHiveParser.TOK_DROPDATABASE:
caseHiveParser.TOK_CREATEROLE:
caseHiveParser.TOK_DROPROLE:
caseHiveParser.TOK_GRANT:
caseHiveParser.TOK_REVOKE:
caseHiveParser.TOK_GRANT_ROLE:
caseHiveParser.TOK_REVOKE_ROLE:
StringuserName = null;
if(SessionState.get() != null
&&SessionState.get().getAuthenticator()!= null){
userName=SessionState.get().getAuthenticator().getUserName();
}
if(!admin.equalsIgnoreCase(userName)) {
thrownewSemanticException(userName
+ " can't use ADMIN options,except " + admin +".");
}
break;
default:
break;
}
returnast;
}
}
這樣只有admin用戶這一超級管理員可以進行Grant/Revoke操作。
到此基本理解了Hive的用戶權限管理框架，但核心問題還是Hive的用戶組和用戶來自於哪里？既不是mysql中的用戶，Hive本身也不提供創建用戶組和用戶的命令。折騰一番后，突然理解Hive用戶組和用戶即Linux用戶組和用戶，和hadoop一樣，本身不提供用戶組和用戶管理，只做權限控制。
到此可以梳理下Hive用戶權限管理的簡單流程：
第一步：創建超級管理員；
第二步：新建linux用戶組和用戶，也可以在既定用戶組下建用戶，賦予用戶hive目錄權限；
第三步：超級管理員進入hive，授權新建用戶組和用戶的操作權限；
第四步：客戶端可以通過新建用戶名和密碼連接到hive執行授權內的動作；
4）Beeline工具
HiveServer2提供了一個新的命令行工具Beeline，它是基於SQLLine CLI的JDBC客戶端。Beeline工作模式有兩種，即本地嵌入模式和遠程模式。嵌入模式情況下，它返回一個嵌入式的Hive（類似於Hive CLI）；而遠程模式則是通過Thrift協議與某個單獨的HiveServer2進程進行連接通信。
%bin/beeline
beeline>!connect
jdbc:hive2://<host>:<port>/<db>;
auth=noSaslhiveuser password org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
命令中db就是在hiveserver中配置好的數據庫並授權hiveuser使用。
5）總結
首先hive用戶來自linux，和hadoop一樣，並具有組、用戶、角色的管理體系，其權限信息保存在元數據庫中。
當然hive安全認證還有很多需要進一步了解，以進一步管理hadoop集群平台。