资源来源：https://download.csdn.net/download/u011669700/10129921

下载地址：

 

相关截图：

 

资料简介：

《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：*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。*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。

 

资料目录：
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