Hadoop安全：大数据平台隐私保护

资源名称：Hadoop安全：大数据平台隐私保护

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：*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。

资源目录：

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

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

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

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

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

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

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