Hadoop安全 大数据平台隐私保护 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 本·斯派维，乔伊·爱彻利维亚（Ben，Spivey，Joey，Echeverria） 著，赵双，白波 译

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 安全
• 隐私保护
• 数据安全
• 权限管理
• Kerberos
• HDFS安全
• 数据脱敏
• 数据治理

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115467713

版次：01

商品编码：12202691

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2017-09-01

页数：240

正文语种：中文

编辑推荐

　　随着使用Hadoop存储并处理大量数据的企业不断增多，Hadoop安全性日益凸显，尤其是在金融和医疗等涉及敏感信息的行业。本书两位作者均来自Hadoop安全防范一线，书中详细论述了身份验证、加密、密钥管理等诸多重要主题，并给出了具体处理建议和案例分析，读者可以从中了解搭建和使用Hadoop的架构师是如何安全管理大数据的。
　　- 了解分布式系统，尤其是Hadoop所面临的安全挑战
　　- 学习如何尽可能确保Hadoop集群硬件的安全性
　　- Kerberos网络认证协议概览
　　- 身份验证、授权和审计原则在Hadoop中的应用
　　- 静态数据和动态数据的加密
　　- 客户端访问和数据提取过程的安全防护措施

内容简介

　　《Hadoop安全 大数据平台隐私保护》阐述了Hadoop从早期开放的消费互联网时代到现在作为敏感数据可信平台的演变历程，介绍了包括身份验证、加密、密钥管理和商业实践在内的诸多主题，并在实际环境下加以讨论。第1章是介绍性内容，随后分为四大部分：第一部分是安全架构，第二部分是验证、授权和安全审计，第三部分是数据安全，第四部分是归纳总结。最后介绍了几个使用案例，融合了书中诸多概念。
　　《Hadoop安全 大数据平台隐私保护》适合对Hadoop感兴趣的读者，有大数据平台保护需求的读者。

作者简介

Ben Spivey
Cloudera解决方案架构师，曾在多家世界500强企业工作，涉及金融服务、零售、医疗等多个行业。在于客户的Hadoop集群进行规划、安装、配置以及安全保护方面有丰富经验。
Joey Echeverria
Rocana软件工程师，负责在Apache Hadoop平台下构建一代IT运行分析系统。Hadoop生态系统数据API Kite SDK的贡献者，并为Flume、Hadoop、HBase等多个Apache项目做过了贡献。

精彩书评

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目录

序 xi
前言 xii
第1 章　引言 1
1．1　安全概览 1
1．1．1　机密性 2
1．1．2　完整性 2
1．1．3　可用性 2
1．1．4　验证、授权和审计 3
1．2　Hadoop 安全：简史 5
1．3　Hadoop 组件和生态系统 5
1．3．1　Apache HDFS 6
1．3．2　Apache YARN 7
1．3．3　Apache MapReduce 8
1．3．4　Apache Hive 9
1．3．5　Cloudera Impala 9
1．3．6　Apache Sentry 10
1．3．7　Apache　HBase 11
1．3．8　Apache Accumulo 11
1．3．9　Apache Solr．13
1．3．10　Apache Oozie 13
1．3．11　Apache ZooKeeper 13
1．3．12　Apache Flume ．13
1．3．13　Apache Sqoop ．14
vi ｜ 目录
1．3．14　Cloudera　Hue 14
1．4　小结 ．14
第一部分　安全架构
第2 章　保护分布式系统 ．16
2．1　威胁种类 17
2．1．1　非授权访问／伪装 17
2．1．2　内在威胁 ．17
2．1．3　拒绝服务 ．18
2．1．4　数据威胁 ．18
2．2　威胁和风险评估 18
2．2．1　用户评估 ．19
2．2．2　环境评估 ．19
2．3　漏洞 ．19
2．4　深度防御 20
2．5　小结 ．21
第3 章　系统架构 22
3．1　运行环境 22
3．2　网络安全 23
3．2．1　网络划分 ．23
3．2．2　网络防火墙 24
3．2．3　入侵检测和防御 ．25
3．3　Hadoop 角色和隔离策略 27
3．3．1　主节点 28
3．3．2　工作节点 ．29
3．3．3　管理节点 ．29
3．3．4　边界节点 ．30
3．4　操作系统安全 31
3．4．1　远程访问控制 31
3．4．2　主机防火墙 31
3．4．3　SELinux 33
3．5　小结 ．34
第4 章　Kerberos 35
4．1　为什么是Kerberos ．35
4．2　Kerberos 概览 36
4．3　Kerberos 工作流：一个简单示例 ．37
目录 ｜ vii
4．4　Kerberos 信任 38
4．5　MIT Kerberos ．39
4．5．1　服务端配置 41
4．5．2　客户端配置 44
4．6　小结 ．46
第二部分　验证、授权和审计
第5 章　身份和验证 ．48
5．1　身份 ．48
5．1．1　将Kerberos 主体映射为用户名 ．49
5．1．2　Hadoop 用户到组的映射 50
5．1．3　Hadoop 用户配置 54
5．2　身份验证 54
5．2．1　Kerberos 55
5．2．2　用户名和密码验证 56
5．2．3　令牌 56
5．2．4　用户模拟 ．59
5．2．5　配置 60
5．3　小结 ．70
第6 章　授权 71
6．1　HDFS 授权 71
HDFS 扩展ACL ．72
6．2　服务级授权 ．74
6．3　MapReduce 和YARN 的授权 ．85
6．3．1　MapReduce（MR1） 86
6．3．2　YARN　(MR2)　 87
6．6　HBase 和Accumulo 的授权 95
6．6．1　系统、命名空间和表级授权 95
6．6．2　列级别和单元级别授权 ．99
6．7　小结 ．99
第7 章　Apache Sentry（孵化中） 100
7．1　Sentry 概念 100
7．2　Sentry 服务 102
7．3　Hive 授权 105
7．4　Impala 授权 110
7．5　Solr 授权 112
viii ｜ 目录
7．6　Sentry 特权模型 113
7．6．1　SQL 特权模型 114
7．6．2　Solr 特权模型 ．116
7．7　Sentry 策略管理 118
7．7．1　SQL 命令 118
7．7．2　SQL 策略文件 121
7．7．3　Solr 策略文件 ．123
7．7．4　策略文件的验证和校验 124
7．7．5　从策略文件迁移 126
7．8　小结 127
第8 章　审计 ．128
8．1　HDFS 审计日志 ．129
8．2　MapReduce 审计日志 ．130
8．3　YARN 审计日志132
8．4　Hive 审计日志 134
8．5　Cloudera　Impala 审计日志 134
8．6　HBase 审计日志 135
8．7　Accumulo 审计日志 137
8．8　Sentry 审计日志 139
8．9　日志聚合 140
8．10　小结 141
第三部分　数据安全
第9 章　数据保护 ．144
9．1　加密算法 144
9．2　静态数据加密 ．145
9．2．1　加密和密钥管理 146
9．2．2　HDFS 静态数据加密 ．146
9．2．3　MapReduce2 中间数据加密 151
9．2．4　Impala 磁盘溢出加密 152
9．2．5　全盘加密 152
9．2．6　文件系统加密 154
9．2．7　Hadoop 中重要数据的安全考虑 ．155
9．3　动态数据加密 ．156
9．3．1　传输层安全 ．156
9．3．2　Hadoop 动态数据加密 157
目录 ｜ ix
9．4　数据销毁和删除 162
9．5　小结 163
第10 章　数据导入安全 ．164
10．1　导入数据的完整性 165
10．2　数据导入的机密性 166
10．2．1　Flume 加密 167
10．2．2　Sqoop 加密 173
10．3　导入工作流 178
10．4　企业架构 ．179
10．5　小结 180
第11 章　数据提取和客户端访问安全 181
11．1　Hadoop 命令行接口 ．182
11．2　保护应用安全 183
11．3　HBase 184
11．3．1　HBase shell 184
11．3．2　HBase REST 网关 186
11．3．3　HBase Thrift 网关 189
11．4　Accumulo 190
11．4．1　Accumulo shell 190
11．4．2　Accumulo 代理服务 192
11．5　Oozie ．192
11．6　Sqoop ．194
11．7　SQL 访问 195
11．7．1　Impala ．195
11．7．2　Hive ．200
11．8　WebHDFS/HttpFS　 208
11．9　小结 209
第12 章　Cloudera Hue ．210
12．1　Hue HTTPS 211
12．2　Hue 身份验证 212
12．2．1　SPNEGO 后端 212
12．2．2　SAML 后端 ．213
12．2．3　LDAP 后端 ．215
12．3　Hue 授权 ．218
12．4　Hue SSL 客户端配置 219
12．5　小结 219
x ｜ 目录
第四部分　综合应用
第13 章　案例分析 ．222
13．1　案例分析：Hadoop 数据仓库 222
13．1．1　环境搭建 223
13．1．2　用户体验 226
13．1．3　小结 ．229
13．2　案例分析：交互式HBase　Web 应用 ．230
13．2．1　设计与架构 ．230
13．2．2　安全需求 231
13．2．3　集群配置 232
13．2．4　实现中的注意事项 ．236
13．2．5　小结 ．237
后记 ．238
关于作者 ．240
关于封面 ．240

《数据安全与隐私的边界：守护数字世界的信任基石》 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业发展的核心动力。从个人通信、金融交易到科学研究、国家安全，数据的产生、存储、传输和使用无处不在，其规模和复杂性以前所未有。然而，伴随而来的，是日益严峻的数据安全威胁和对个人隐私日益增长的担忧。个人信息泄露、商业机密窃取、关键基础设施被攻击等事件层出不穷，不仅给组织带来巨大的经济损失和声誉损害，更严重侵蚀了社会成员的信任根基。 《数据安全与隐私的边界：守护数字世界的信任基石》一书，正是为应对这一挑战而生。它并非聚焦于特定技术平台或工具，而是从宏观视角出发，深入探讨了数据安全与隐私保护的根本性问题、核心原则、关键技术、法律法规以及伦理考量。本书旨在为读者勾勒出一幅全面而深刻的数据安全与隐私保护图景，帮助读者理解其中的复杂性，掌握应对策略，并最终构建一个更加安全、可信赖的数字未来。 第一部分：理解数据安全的本质与挑战 在数字化浪潮下，我们首先需要清晰地认识什么是数据安全。本书将从数据生命周期的各个阶段出发，剖析潜在的安全风险。数据从产生的那一刻起，就需要受到保护，包括采集过程的合规性、传输过程的完整性与保密性、存储过程的访问控制与备份恢复，以及最终的销毁。每一个环节都可能成为攻击者突破的口子。 本书将详细阐述当前数据安全面临的主要挑战，这些挑战是多维度、不断演进的： 日益增长的网络攻击复杂性： 从传统的病毒、木马，到如今的勒索软件、APT攻击（高级持续性威胁）、供应链攻击，攻击手段日新月异，隐蔽性更强，破坏力更大。 海量数据的管理难题： 大数据环境下，数据的规模、速度和多样性都呈指数级增长，如何有效地识别、分类、保护这些海量数据，成为巨大的挑战。 内部威胁的隐患： 除了外部攻击，组织内部人员的不当操作、恶意行为，甚至是无意识的疏忽，都可能导致数据泄露。 新兴技术的安全风险： 物联网（IoT）、人工智能（AI）、云计算、边缘计算等新技术在带来便利的同时，也引入了新的安全漏洞和隐私风险。例如，海量物联网设备可能成为攻击的入口；AI模型可能被投毒或对抗性攻击；云计算中的多租户环境可能存在数据隔离风险。 全球化与合规性的挑战： 数据跨境流动日益频繁，各国在数据保护方面的法律法规差异巨大，如何在复杂的全球化环境中满足合规性要求，成为企业面临的严峻考验。 第二部分：构建坚实的数据安全防护体系 理解了挑战，本书将着重介绍如何构建一套系统而有效的安全防护体系。这并非单一技术的堆砌，而是一个多层次、纵深防御的战略。 身份与访问管理（IAM）： 明确谁可以访问什么数据，何时可以访问，以及以何种方式访问。本书将深入讲解身份验证（Authentication）和授权（Authorization）机制，包括强密码策略、多因素认证（MFA）、基于角色的访问控制（RBAC）、基于属性的访问控制（ABAC）等。 数据加密技术： 无论是静态数据（存储在硬盘上的数据）还是动态数据（在网络中传输的数据），加密都是保护其机密性的关键手段。本书将介绍对称加密、非对称加密、哈希函数等基本概念，以及如何在实际应用中选择合适的加密算法和密钥管理策略。 网络安全防护： 防火墙、入侵检测/防御系统（IDS/IPS）、虚拟专用网络（VPN）、安全网关等传统网络安全设备依然重要，本书将探讨它们在现代网络环境中的作用和局限性。同时，也会关注网络分段、零信任架构等更先进的防护理念。 终端安全： 保护PC、移动设备、服务器等终端节点免受恶意软件感染、未经授权的访问。这包括防病毒软件、端点检测与响应（EDR）、移动设备管理（MDM）等。 安全审计与监控： 记录所有访问和操作行为，以便进行事后追溯、异常检测和威胁分析。本书将强调建立全面的日志管理系统和实时监控平台的重要性。 数据备份与恢复： 确保在发生数据丢失或损坏时，能够快速有效地进行恢复，最大限度地减少业务中断。 漏洞管理与补丁更新： 定期扫描系统和应用程序的漏洞，并及时应用安全补丁，是防止已知攻击的关键。 安全意识培训： 人是安全链条中最薄弱的一环。本书将强调对员工进行持续的安全意识教育，包括如何识别网络钓鱼、如何安全使用密码、如何处理敏感信息等。 第三部分：深入探索隐私保护的维度 数据安全与隐私保护是相互关联但又有所区别的概念。数据安全是保护数据不受未经授权的访问、泄露、篡改或破坏，而隐私保护则是确保个人信息在使用过程中符合法律法规、用户意愿和社会伦理，防止个人信息被滥用或不当披露。本书将深入探讨隐私保护的多个层面。 个人身份信息（PII）的识别与管理： 明确哪些数据属于个人身份信息，并采取相应的保护措施。 隐私的法律框架： 详细介绍全球主要的隐私保护法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、美国的《加州消费者隐私法案》（CCPA）以及中国日益完善的《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等。理解这些法律法规的要求，对于组织合规运营至关重要。 数据最小化原则： 强调只收集和处理必要的个人信息，不为特定目的而收集不相关的信息。 目的限制与告知同意： 个人信息的收集和使用必须明确告知用户，并获得用户的同意，且不得超出告知的目的范围。 匿名化与假名化技术： 介绍如何通过数据处理技术，去除或替换数据中的个人身份标识，以降低隐私风险，同时仍能用于统计分析等目的。 差分隐私： 深入讲解这一先进的隐私保护技术，它能够在数据集的统计查询结果中加入噪声，从而保护个体数据的隐私，使其无法被识别。 差分公平性： 探讨如何在数据分析中避免算法对不同群体产生歧视性结果。 用户权利的保障： 包括访问权、更正权、删除权、限制处理权、可携权等，以及如何设计机制来响应用户的这些请求。 第四部分：数据安全与隐私保护的伦理与社会责任 除了技术和法律层面，本书还将触及数据安全与隐私保护背后的伦理考量和社会责任。 数据伦理的困境： 探讨在数据收集、使用和共享过程中可能出现的道德争议，例如，AI算法中的偏见与歧视，大规模监控对个人自由的影响，以及企业在数据利用与用户权益之间的平衡。 透明度与问责制： 强调组织在数据处理方面应保持高度的透明度，明确告知用户数据的使用方式，并建立有效的问责机制，确保在发生问题时能够追究责任。 利益相关者的视角： 从个人、企业、政府、研究机构等不同利益相关者的角度，分析他们对数据安全与隐私的不同需求和关切。 构建信任的文化： 强调数据安全与隐私保护不仅是技术或合规问题，更是一种企业文化和价值观的体现，能够赢得用户的信任，建立长期的合作关系。 第五部分：面向未来的展望 最后，本书将对数据安全与隐私保护的未来发展趋势进行展望。 AI驱动的安全： 探讨人工智能在威胁检测、漏洞分析、身份认证等方面的应用，以及AI本身带来的新的安全和隐私挑战。 零信任架构的普及： 介绍“从不信任，始终验证”的零信任模型，以及它如何重塑安全边界。 区块链在数据安全中的潜力： 探讨区块链技术如何应用于数据溯源、身份管理、安全共享等方面。 隐私计算的兴起： 介绍多方安全计算（MPC）、联邦学习（Federated Learning）等技术，它们允许在不暴露原始数据的情况下进行数据分析和模型训练，为数据共享和隐私保护带来新的可能。 持续演进的合规性要求： 预测未来法律法规将如何发展，以及组织需要如何保持敏捷性以适应不断变化的合规环境。 《数据安全与隐私的边界：守护数字世界的信任基石》旨在成为一本集理论深度、实践指导和前瞻性思考于一体的权威著作。它将帮助读者建立起对数据安全与隐私保护的系统认知，掌握应对复杂挑战的工具和方法，并最终在数字时代中，成为构建一个更加安全、公平和值得信赖的社会的重要参与者。本书适合所有关注数据安全与隐私保护的专业人士，包括信息安全工程师、IT管理者、法律合规人员、数据科学家、产品经理，以及对数字世界安全与隐私充满好奇的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是很吸引我，封面采用了深邃的蓝色调，点缀着抽象的科技线条，给人一种神秘而又强大的感觉。拿到手里，纸张的质感也很不错，厚实且有韧性，散发着淡淡的油墨香，这是很多电子书无法带来的触感体验。我当时是在书店里偶然翻到的，封面上“Hadoop安全，大数据平台隐私保护”几个大字，让我一下子就联想到了如今信息爆炸时代，个人隐私和数据安全所面临的严峻挑战。我平时对科技类的书籍比较感兴趣，但又不是技术专家，所以当我看到这个书名的时候，脑海中立刻涌现出各种关于黑客攻击、数据泄露、个人信息被滥用的新闻画面，感觉这本书可能会揭示一些深层次的秘密，或者提供一些解决方案。我对这本书的期待，更多的是它能否让我理解，在浩瀚如烟的大数据洪流中，我们的信息是如何被保护的，或者说，又可能面临怎样的风险。它的封面传递出一种专业感，但又不至于过于冰冷，似乎在暗示着，即便是在复杂的科技领域，也存在着人文关怀和对个体权利的重视。我尤其喜欢它那种沉静而又充满力量的设计风格，仿佛在告诉我，这本书里蕴含着能够驾驭复杂技术、守护数字财富的智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书脊设计很朴实，没有花哨的图案，但“Hadoop安全 大数据平台隐私保护”几个字却显得格外醒目。我最近一直在思考，在科技飞速发展的今天，我们享受着大数据带来的种种便利，但个人隐私似乎正面临着前所未有的挑战。各种社交媒体、购物平台、智能设备都在不断地收集和分析我们的信息，这些信息一旦被滥用，后果不堪设想。因此，我非常关注大数据平台在安全和隐私保护方面的技术和策略。我希望这本书能够深入浅出地讲解Hadoop这类大数据平台在安全方面的核心原理，以及如何构建一个真正能够保护用户隐私的体系。我不太懂具体的技术细节，更希望通过这本书，能够理解大数据安全背后的逻辑，了解有哪些关键的技术点需要被关注，以及在隐私保护方面，我们普通用户又能做些什么。这本书的出现，让我感觉找到了一个了解这个复杂领域，并寻求安全解决方案的入口，我对它充满了期待，希望能从中获得有价值的知识和启示。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的封面设计并没有特别抓人眼球，但书名《Hadoop安全 大数据平台隐私保护》却足够让我驻足。我一直对信息安全领域抱有极大的关注，尤其是在当今这个数据驱动的时代，隐私的边界变得越来越模糊。从新闻报道中频发的个人信息泄露事件，到各种App过度索取权限的现象，都让我对大数据平台在隐私保护方面的能力产生了深深的忧虑。这本书的出现，恰如其分地触及了我内心深处对数字时代安全感的渴望。我期待它能够系统地梳理大数据平台在安全方面所面临的挑战，并提供一些切实可行的解决方案，让普通读者也能理解，我们的数据是如何被保护的，以及我们自身应该如何去做，才能最大限度地规避风险。我并非技术科班出身，因此，我更希望这本书的内容能够有一定的前瞻性，同时又不失通俗易懂的阐述方式，能够帮助我建立起对大数据安全的基本认知，从而在日常生活中做出更明智的选择。它的存在，仿佛是一种警示，也是一种期盼，期盼着在科技飞速发展的今天，我们的隐私能够得到应有的尊重和保护。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《Hadoop安全 大数据平台隐私保护》，第一印象是它的分量不轻。打开书页，排版布局很清晰，字体大小适中，阅读起来不费眼。书中的图表和案例分析的引入，也让我觉得内容会比较生动，不会是枯燥的技术堆砌。我最近一直在关注人工智能和大数据的发展，尤其对它们在实际应用中的伦理问题和安全隐患很感兴趣。这本书的书名直接戳中了我的痛点，因为我一直在思考，当我们享受大数据带来的便利时，我们的个人信息究竟有多安全？会不会被不法分子利用，或者被商业机构过度挖掘？我希望这本书能够解答我这些疑问，让我对大数据平台在隐私保护方面的运作机制有一个更深入的了解。我不太懂具体的编程技术，但对大数据背后的逻辑和安全策略很感兴趣。所以，我期待这本书能够用一种相对易懂的方式，解释复杂的安全概念，并且能够结合一些实际的案例，让我体会到大数据安全的重要性，以及它在现实生活中是如何被应用的。这本书的出现，恰好迎合了我对这个领域的好奇心和求知欲，我迫不及待地想通过它来打开一扇新的认知大门，去了解那些隐藏在数字背后的安全故事。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《Hadoop安全 大数据平台隐私保护》，我第一眼就被它那种沉稳的蓝色封面所吸引，上面印着交错的几何图形，仿佛象征着复杂的数据网络和严密的防护体系。我一直对科技发展及其可能带来的社会影响很感兴趣，特别是当大数据技术渗透到我们生活的方方面面时，个人隐私的边界就变得愈发模糊。每一次看到关于数据泄露的新闻，都会让我对现有的大数据平台在安全方面的能力产生疑问。我之所以会选择这本书，是因为它直接点出了“安全”和“隐私保护”这两个我非常关注的议题。我期待这本书能从宏观的角度，帮我梳理出大数据平台在构建安全体系时所面临的挑战，以及当前主流的技术手段是如何应对这些挑战的。我希望它能让我理解，究竟是什么构成了大数据的安全壁垒，以及在享受数据便利的同时，我们的隐私是如何被守护的，又存在哪些潜在的风险。这本书的出现，在我看来，就像是为我揭示这个科技洪流中至关重要的一面，让我能够更清晰地认识到，在享受技术红利的同时，我们对安全的关注也同样重要。

评分☆☆☆☆☆

书包有薄膜，保护完好，内容还不错，值得好好看看

评分☆☆☆☆☆

筹钱买的，扫下盲点了

评分☆☆☆☆☆

可以的可以的可以的可以的

评分☆☆☆☆☆

可以的可以的可以的可以的

评分☆☆☆☆☆

好好学习技术充实自己的业余时间

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可以的可以的可以的可以的

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好好学习技术充实自己的业余时间

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好好学习，天天向上！

评分☆☆☆☆☆

书很不错，一直在京东上买书，送货也很快