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2022-03-29 · 学动漫、设计、电竞、电商、短视频、软件等
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首先Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是唯一的软件框架应用程序,但作为一个并行数据处理引擎,它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程,它受到Google开发的启发。这个流程称为创建索引,它将 Web爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入,并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。
结果是对输入域中的单词进行计数,这无疑对处理索引十分有用。但是,假设有两个输入域,第一个是 one small step for man,第二个是 one giant leap for mankind。您可以在每个域上执行 Map 函数和 Reduce 函数,然后将这两个键/值对列表应用到另一个 Reduce 函数,这时得到与前面一样的结果。换句话说,可以在输入域并行使用相同的操作,得到的结果是一样的,但速度更快。这便是 MapReduce 的威力;它的并行功能可在任意数量的系统上使用
回到 Hadoop 上,它实现这个功能的方法是:一个代表客户机在单个主系统上启动的 MapReduce应用程序称为 JobTracker。类似于 NameNode,它是 Hadoop 集群中唯一负责控制 MapReduce应用程序的系统。在应用程序提交之后,将提供包含在 HDFS 中的输入和输出目录。JobTracker 使用文件块信息(物理量和位置)确定如何创建其他 TaskTracker 从属任务。MapReduce应用程序被复制到每个出现输入文件块的节点。将为特定节点上的每个文件块创建一个唯一的从属任务。每个 TaskTracker 将状态和完成信息报告给 JobTracker
通过Hadoop安全部署经验总结,开发出以下十大建议,以确保大型和复杂多样环境下的数据信息安全 [9] 。
1、先下手为强!在规划部署阶段就确定数据的隐私保护策略,最好是在将数据放入到Hadoop之前就确定好保护策略 [9] 。
2、确定哪些数据属于企业的敏感数据。根据公司的隐私保护政策,以及相关的行业法规和政府规章来综合确定 [9] 。
3、及时发现敏感数据是否暴露在外,或者是否导入到Hadoop中 [9] 。
4、搜集信息并决定是否暴露出安全风险 [9] 。
5、确定商业分析是否需要访问真实数据,或者确定是否可以使用这些敏感数据。然后,选择合适的加密技术。如果有任何疑问,对其进行加密隐藏处理,同时提供最安全的加密技术和灵活的应对策略,以适应未来需求的发展 [9] 。
6、确保数据保护方案同时采用了隐藏和加密技术,尤其是如果我们需要将敏感数据在Hadoop中保持独立的话 [9] 。
7、确保数据保护方案适用于所有的数据文件,以保存在数据汇总中实现数据分析的准确性 [9] 。
8、确定是否需要为特定的数据集量身定制保护方案,并考虑将Hadoop的目录分成较小的更为安全的组 [9] 。
9、确保选择的加密解决方案可与公司的访问控制技术互操作,允许不同用户可以有选择性地访问Hadoop集群中的数据 [9] 。
10、确保需要加密的时候有合适的技术(比如Java、Pig等)可被部署并支持无缝解密和快速访问数据
Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是唯一的软件框架应用程序,但作为一个并行数据处理引擎,它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程,它受到Google开发的启发。这个流程称为创建索引,它将 Web爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入,并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。
结果是对输入域中的单词进行计数,这无疑对处理索引十分有用。但是,假设有两个输入域,第一个是 one small step for man,第二个是 one giant leap for mankind。您可以在每个域上执行 Map 函数和 Reduce 函数,然后将这两个键/值对列表应用到另一个 Reduce 函数,这时得到与前面一样的结果。换句话说,可以在输入域并行使用相同的操作,得到的结果是一样的,但速度更快。这便是 MapReduce 的威力;它的并行功能可在任意数量的系统上使用
回到 Hadoop 上,它实现这个功能的方法是:一个代表客户机在单个主系统上启动的 MapReduce应用程序称为 JobTracker。类似于 NameNode,它是 Hadoop 集群中唯一负责控制 MapReduce应用程序的系统。在应用程序提交之后,将提供包含在 HDFS 中的输入和输出目录。JobTracker 使用文件块信息(物理量和位置)确定如何创建其他 TaskTracker 从属任务。MapReduce应用程序被复制到每个出现输入文件块的节点。将为特定节点上的每个文件块创建一个唯一的从属任务。每个 TaskTracker 将状态和完成信息报告给 JobTracker
通过Hadoop安全部署经验总结,开发出以下十大建议,以确保大型和复杂多样环境下的数据信息安全 [9] 。
1、先下手为强!在规划部署阶段就确定数据的隐私保护策略,最好是在将数据放入到Hadoop之前就确定好保护策略 [9] 。
2、确定哪些数据属于企业的敏感数据。根据公司的隐私保护政策,以及相关的行业法规和政府规章来综合确定 [9] 。
3、及时发现敏感数据是否暴露在外,或者是否导入到Hadoop中 [9] 。
4、搜集信息并决定是否暴露出安全风险 [9] 。
5、确定商业分析是否需要访问真实数据,或者确定是否可以使用这些敏感数据。然后,选择合适的加密技术。如果有任何疑问,对其进行加密隐藏处理,同时提供最安全的加密技术和灵活的应对策略,以适应未来需求的发展 [9] 。
6、确保数据保护方案同时采用了隐藏和加密技术,尤其是如果我们需要将敏感数据在Hadoop中保持独立的话 [9] 。
7、确保数据保护方案适用于所有的数据文件,以保存在数据汇总中实现数据分析的准确性 [9] 。
8、确定是否需要为特定的数据集量身定制保护方案,并考虑将Hadoop的目录分成较小的更为安全的组 [9] 。
9、确保选择的加密解决方案可与公司的访问控制技术互操作,允许不同用户可以有选择性地访问Hadoop集群中的数据 [9] 。
10、确保需要加密的时候有合适的技术(比如Java、Pig等)可被部署并支持无缝解密和快速访问数据
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