Hadoop集群與安全

定　價(jià)：￥49.00

作　者：	（美）扎伯瑞福斯基（Danil Zburivsky），（美）娜拉燕南（Sudheesh Narayana）著；劉杰，沈鑫譯
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 信息安全

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ISBN：	9787111480624	出版時(shí)間：	2014-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	165	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　Hadoop自動(dòng)化安裝和配置的問題在于隱藏了許多Hadoop組件協(xié)同工作的重要細(xì)節(jié)，《大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書：Hadoop集群與安全》介紹如何手動(dòng)安裝和配置主要的Hadoop組件，以便高效使用Hadoop平臺(tái)。通過設(shè)置一個(gè)完全可運(yùn)行的集群，可對(duì)Hadoop內(nèi)部的運(yùn)行機(jī)制產(chǎn)生更深入的了解，并且有助于你調(diào)試任何可能發(fā)生的問題?！洞髷?shù)據(jù)技術(shù)叢書：Hadoop集群與安全》還介紹了保障基于Hadoop的大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全的實(shí)現(xiàn)方案和最佳實(shí)踐，覆蓋Kerberos安全協(xié)議和Hadoop安全機(jī)制的設(shè)計(jì)，并包括在企業(yè)內(nèi)部來確保Hadoop及其生態(tài)系統(tǒng)相關(guān)組件安全的詳細(xì)方案。通過閱讀《Hadoop集群與安全》，你將了解：·如何手動(dòng)配置主要的Hadoop組件，以及Hadoop生態(tài)系統(tǒng)?！と绾卧谠贫耸褂肏adoop，包括ElasticMapReduce和Whirr的應(yīng)用?！と绾闻渲肒erberos并建立安全的Hadoop集群?！と绾伪Ｗo(hù)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的敏感數(shù)據(jù)。

作者簡(jiǎn)介

　　扎伯瑞福斯基（DanilZburivsky），資深數(shù)據(jù)庫管理員，目前是全球數(shù)據(jù)基礎(chǔ)構(gòu)架管理公司Pythian的咨詢師，其客戶涉及金融、娛樂以及通信領(lǐng)域，主要方向是創(chuàng)建各種Hadoop集群。研究興趣包括Python編程、機(jī)器學(xué)習(xí)等。娜拉燕南（SudheeshNarayana），在大數(shù)據(jù)解決方案咨詢與實(shí)施領(lǐng)域具有豐富經(jīng)驗(yàn)的實(shí)踐者和技術(shù)戰(zhàn)略家。他在IT領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)超過15年，涉及信息管理、商務(wù)智能、大數(shù)據(jù)分析及云應(yīng)用和J2EE應(yīng)用開發(fā)等。劉杰，中國科學(xué)院軟件所副研究員，具有多年Hadoop平臺(tái)研發(fā)與實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，與團(tuán)隊(duì)一起研發(fā)基于Hadoop的可視化大數(shù)據(jù)分析工具Haflow，該工具應(yīng)用于醫(yī)療、交通等多個(gè)領(lǐng)域。研究方向包括企業(yè)數(shù)據(jù)集成、面向大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)軟件、數(shù)據(jù)挖掘等。沈鑫，畢業(yè)于同濟(jì)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系，資深網(wǎng)絡(luò)工程師，從事網(wǎng)絡(luò)安全、管理信息系統(tǒng)的開發(fā)與維護(hù)，參與開發(fā)了多個(gè)相關(guān)的項(xiàng)目。興趣愛好是網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與嵌入式技術(shù)。

圖書目錄

譯者序
作者簡(jiǎn)介
審校者簡(jiǎn)介
前言
第1章構(gòu)建Hadoop集群
1.1 選擇Hadoop集群硬件
1.1.1 選擇DataNode硬件
1.1.2 低存儲(chǔ)密度集群
1.1.3 高存儲(chǔ)密度集群
1.1.4 NameNode和JobTracker硬件配置
1.1.5 網(wǎng)關(guān)和其他輔助服務(wù)
1.1.6 網(wǎng)絡(luò)配置
1.1.7 Hadoop硬件總結(jié)
1.2 Hadoop發(fā)行版
1.2.1 Hadoop版本
1.2.2 選擇Hadoop發(fā)行版
1.2.3 Cloudera Hadoop 發(fā)行版
1.2.4 Hortonworks Hadoop發(fā)行版
1.2.5 MapR
1.3 為Hadoop集群選擇操作系統(tǒng)
1.4 小結(jié)
第2章安裝和配置Hadoop
2.1 在Hadoop集群中配置操作系統(tǒng)
2.1.1 選擇和設(shè)置文件系統(tǒng)
2.1.2 設(shè)置Java開發(fā)包
2.1.3 其他操作系統(tǒng)設(shè)定
2.1.4 設(shè)置CDH存儲(chǔ)庫
2.2 設(shè)置NameNode
2.2.1 JournalNode節(jié)點(diǎn)、ZooKeeper以及故障轉(zhuǎn)移控制器
2.2.2Hadoop配置文件
2.2.3 NameNode高可用方案配置
2.2.4 JobTracker配置
2.2.5DataNode配置
2.3 小結(jié)
第3章配置Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
3.1托管Hadoop生態(tài)項(xiàng)目
3.2 Sqoop
3.2.1安裝和配置Sqoop
3.2.2 Sqoop導(dǎo)入示例
3.2.3 Sqoop導(dǎo)出示例
3.3 Hive
3.3.1Hive架構(gòu)
3.3.2安裝Hive Metastore
3.3.3 安裝Hive客戶端
3.3.4 安裝Hive Server
3.4Impala
3.4.1 Impala架構(gòu)
3.4.2 安裝Impala state store
3.4.3 安裝Impala server
3.5 小結(jié)
第4章 Hadoop安全
4.1 Hadoop安全概述
4.2 Hadoop分布式文件系統(tǒng)安全
4.3 MapReduce安全
4.4 Hadoop服務(wù)級(jí)別驗(yàn)證
4.5 Hadoop和Kerberos
4.5.1 Kerberos概述
4.5.2 Hadoop中的Kerberos
4.6 小結(jié)
第5章監(jiān)控Hadoop集群
5.1 監(jiān)控策略介紹
5.2 Hadoop參數(shù)
5.2.1 JMX參數(shù)
5.2.2 使用Nagios監(jiān)控Hadoop
5.2.3 監(jiān)控Hadoop分布式文件系統(tǒng)
5.2.4 NameNode校驗(yàn)
5.2.5 JournalNode檢查
5.2.6 ZooKeeper檢查
5.3 監(jiān)控MapReduce
5.4 使用Ganglia監(jiān)控Hadoop
5.5 小結(jié)
第6章在云端使用Hadoop
6.1 Amazon Elastic MapReduce
6.1.1 安裝EMR命令行接口
6.1.2 選擇Hadoop版本
6.1.3 啟動(dòng)EMR集群
6.2 使用Whirr
6.3 小結(jié)
第7章 Hadoop平臺(tái)安全概述
7.1 為什么需要保障Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的安全
7.2 確保Hadoop生態(tài)系統(tǒng)安全面臨的挑戰(zhàn)
7.3 關(guān)鍵安全因素
7.4 小結(jié)
第8章 Hadoop安全體系設(shè)計(jì)
8.1 什么是Kerberos
8.1.1 Kerberos關(guān)鍵術(shù)語
8.1.2 Kerberos如何工作
8.1.3 Kerberos 的優(yōu)點(diǎn)
8.2 不采用Kerberos的Hadoop默認(rèn)安全模型
8.3 Hadoop Kerberos 安全模型實(shí)現(xiàn)
8.3.1 用戶層次的訪問控制
8.3.2 服務(wù)層次的訪問控制
8.3.3 用戶和服務(wù)認(rèn)證
8.3.4 授權(quán)令牌
8.3.5 作業(yè)令牌
8.3.6 數(shù)據(jù)塊訪問令牌
8.4 小結(jié)
第9章配置一個(gè)安全Hadoop集群
9.1 前提條件
9.2 設(shè)置Kerberos
9.3 配置Hadoop使用Kerberos認(rèn)證
9.3.1 在所有Hadoop節(jié)點(diǎn)設(shè)置Kerberos客戶端
9.3.2 配置Hadoop服務(wù)標(biāo)識(shí)
9.4 Hadoop用戶設(shè)置
9.5 安全Hadoop自動(dòng)部署
9.6 小結(jié)
第10章 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)安全保障
10.1 為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件配置Kerberos
10.1.1 Hive安全設(shè)置
10.1.2 Oozie安全設(shè)置
10.1.3 Flume安全設(shè)置
10.1.4 HBase安全設(shè)置
10.1.5 Sqoop安全設(shè)置
10.1.6 Pig安全設(shè)置
10.2 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件安全保障最佳實(shí)踐
10.3 小結(jié)
第11章集成Hadoop與企業(yè)安全系統(tǒng)
11.1 集成EIM系統(tǒng)
11.1.1 配置EIM與Hadoop集成
11.1.2 集成基于Active Directory的EIM系統(tǒng)與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
11.2 從企業(yè)網(wǎng)絡(luò)訪問安全Hadoop集群
11.2.1 HttpFS
11.2.2 HUE
11.2.3 Knox Gateway Server
11.3 小結(jié)
第12章 Hadoop中敏感數(shù)據(jù)安全保護(hù)
12.1 Hadoop中敏感數(shù)據(jù)及保護(hù)方法
12.2 小結(jié)
第13章安全事件與審計(jì)日志
13.1 Hadoop集群安全事故和事件監(jiān)控
13.2 Hadoop集群審計(jì)日志設(shè)置
13.3 小結(jié)
附錄 Hadoop安全機(jī)制解決方案