Hadoop安全 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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本書闡述瞭Hadoop從早期開放的消費互聯網時代到現在作為敏感數據可信平颱的演變曆程，介紹瞭包括身份驗證、加密、密鑰管理和商業實踐在內的諸多主題，並在實際環境下加以討論。第1章是介紹性內容，隨後分為四大部分：第一部分是安全架構，第二部分是驗證、授權和安全審計，第三部分是數據安全，第四部分是歸納總結。最後介紹瞭幾個使用案例，融閤瞭書中諸多概念。

Ben Spivey

目前是Cloudera的一名解決方案架構師，負責為客戶在Hadoop部署方麵提供谘詢。Ben曾在多傢世界500強企業工作，涉及金融服務、零售、醫療保健等多個行業。他的專長在於對客戶的Hadoop集群進行規劃、安裝、配置以及安全保護。

在Cloudera之前，Ben與某個國防承包商一起為美國國傢安全局（NSA）工作。在此期間，Ben的工作之一就是建立一係列應用，這些應用被集成到企業安全基礎設施中以保護敏感信息。

Joey Echeverria

是Rocana的一位軟件工程師，其工作是在Apache Hadoop平颱建立下一代IT運行分析係統。Joey還是一位Kite SDK貢獻者，Kite SDK是一個Apache許可的Hadoop生態係統數據API。Joey之前是Cloudera的軟件工程師，在Cloudera期間，他為Apache Flume、Apache Sqoop、Apache Hadoop、Apache HBase等眾多ASF項目做齣瞭貢獻。

序　　xi
前言　　xii
第1章　引言　　1
1.1　安全概覽　　1
1.1.1　機密性　　2
1.1.2　完整性　　2
1.1.3　可用性　　2
1.1.4　驗證、授權和審計　　3
1.2　Hadoop 安全：簡史　　5
1.3　Hadoop 組件和生態係統　　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
1.3.14　Cloudera　Hue　　14
1.4　小結　　14
第一部分　安全架構
第2章　保護分布式係統　　16
2.1　威脅種類　　17
2.1.1　非授權訪問／僞裝　　17
2.1.2　內在威脅　　17
2.1.3　拒絕服務　　18
2.1.4　數據威脅　　18
2.2　威脅和風險評估　　18
2.2.1　用戶評估　　19
2.2.2　環境評估　　19
2.3　漏洞　　19
2.4　深度防禦　　20
2.5　小結　　21
第3章　係統架構　　22
3.1　運行環境　　22
3.2　網絡安全　　23
3.2.1　網絡劃分　　23
3.2.2　網絡防火牆　　24
3.2.3　入侵檢測和防禦　　25
3.3　Hadoop 角色和隔離策略　　27
3.3.1　主節點　　28
3.3.2　工作節點　　29
3.3.3　管理節點　　29
3.3.4　邊界節點　　30
3.4　操作係統安全　　31
3.4.1　遠程訪問控製　　31
3.4.2　主機防火牆　　31
3.4.3　SELinux　　33
3.5　小結　　34
第4章　Kerberos　　35
4.1　為什麼是Kerberos　　35
4.2　Kerberos 概覽　　36
4.3　Kerberos 工作流：一個簡單示例　　37
4.4　Kerberos 信任　　38
4.5　MIT Kerberos　　39
4.5.1　服務端配置　　41
4.5.2　客戶端配置　　44
4.6　小結　　46
第二部分　驗證、授權和審計
第5章　身份和驗證　　48
5.1　身份　　48
5.1.1　將Kerberos 主體映射為用戶名　　49
5.1.2　Hadoop 用戶到組的映射　　50
5.1.3　Hadoop 用戶配置　　54
5.2　身份驗證　　54
5.2.1　Kerberos　　55
5.2.2　用戶名和密碼驗證　　56
5.2.3　令牌　　56
5.2.4　用戶模擬　　59
5.2.5　配置　　60
5.3　小結　　70
第6章　授權　　71
6.1　HDFS 授權　　71
HDFS 擴展ACL　　72
6.2　服務級授權　　74
6.3　MapReduce 和YARN 的授權　　85
6.3.1　MapReduce（MR1）　　86
6.3.2　YARN　(MR2)　　87
6.6　HBase 和Accumulo 的授權　　95
6.6.1　係統、命名空間和錶級授權　　95
6.6.2　列級彆和單元級彆授權　　99
6.7　小結　　99
第7章　Apache Sentry（孵化中）　　100
7.1　Sentry 概念　　100
7.2　Sentry 服務　　102
7.3　Hive 授權　　105
7.4　Impala 授權　　110
7.5　Solr 授權　　112
7.6　Sentry 特權模型　　113
7.6.1　SQL 特權模型　　114
7.6.2　Solr 特權模型　　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　策略文件的驗證和校驗　　124
7.7.5　從策略文件遷移　　126
7.8　小結　　127
第8章　審計　　128
8.1　HDFS 審計日誌　　129
8.2　MapReduce 審計日誌　　130
8.3　YARN 審計日誌　　132
8.4　Hive 審計日誌　　134
8.5　Cloudera　Impala 審計日誌　　134
8.6　HBase 審計日誌　　135
8.7　Accumulo 審計日誌　　137
8.8　Sentry 審計日誌　　139
8.9　日誌聚閤　　140
8.10　小結　　141
第三部分　數據安全
第9章　數據保護　　144
9.1　加密算法　　144
9.2　靜態數據加密　　145
9.2.1　加密和密鑰管理　　146
9.2.2　HDFS 靜態數據加密　　146
9.2.3　MapReduce2 中間數據加密　　151
9.2.4　Impala 磁盤溢齣加密　　152
9.2.5　全盤加密　　152
9.2.6　文件係統加密　　154
9.2.7　Hadoop 中重要數據的安全考慮　　155
9.3　動態數據加密　　156
9.3.1　傳輸層安全　　156
9.3.2　Hadoop 動態數據加密　　157
9.4　數據銷毀和刪除　　162
9.5　小結　　163
第10章　數據導入安全　　164
10.1　導入數據的完整性　　165
10.2　數據導入的機密性　　166
10.2.1　Flume 加密　　167
10.2.2　Sqoop 加密　　173
10.3　導入工作流　　178
10.4　企業架構　　179
10.5　小結　　180
第11章　數據提取和客戶端訪問安全　　181
11.1　Hadoop 命令行接口　　182
11.2　保護應用安全　　183
11.3　HBase　　184
11.3.1　HBase shell　　184
11.3.2　HBase REST 網關　　186
11.3.3　HBase Thrift 網關　　189
11.4　Accumulo　　190
11.4.1　Accumulo shell　　190
11.4.2　Accumulo 代理服務　　192
11.5　Oozie　　192
11.6　Sqoop　　194
11.7　SQL 訪問　　195
11.7.1　Impala　　195
11.7.2　Hive　　200
11.8　WebHDFS/HttpFS　　208
11.9　小結　　209
第12章　Cloudera Hue　　210
12.1　Hue HTTPS　　211
12.2　Hue 身份驗證　　212
12.2.1　SPNEGO 後端　　212
12.2.2　SAML 後端　　213
12.2.3　LDAP 後端　　215
12.3　Hue 授權　　218
12.4　Hue SSL 客戶端配置　　219
12.5　小結　　219
第四部分　綜閤應用
第13章　案例分析　　222
13.1　案例分析：Hadoop 數據倉庫　　222
13.1.1　環境搭建　　223
13.1.2　用戶體驗　　226
13.1.3　小結　　229
13.2　案例分析：交互式HBase　Web 應用　　230
13.2.1　設計與架構　　230
13.2.2　安全需求　　231
13.2.3　集群配置　　232
13.2.4　實現中的注意事項　　236
13.2.5　小結　　237
後記　　238
關於作者　　240
關於封麵　　240
· · · · · · (收起)