大數據治理與安全：從理論到開源實踐

定　價：￥79.00

作　者：	劉馳，胡柏青，謝一等
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111579977	出版時間：	2017-09-01	包裝：
開本：	16開	頁數：	388	字數：

內容簡介

　　《大數據技術叢書·大數據治理與安全：從理論到開源實踐》主要從理論和實踐兩個部分對大數據治理與安全技術展開詳盡描述。其中理論篇主要從大數據治理的概念、作用、重要性，以及大數據治理的原則、范圍及評估內容做出了詳細介紹；之后從大數據安全、隱私和審計三個方面，探討了大數據安全所面臨的挑戰(zhàn)，以及解決這些問題的技術與方案、作用與意義。開源實踐篇分別從Apache的四個開源組件Falcon、Atlas、Ranger和Sentry以及Kerberos軟件框架與工具介紹其在大數據治理與安全方面的功能與實踐應用方案。《大數據技術叢書·大數據治理與安全：從理論到開源實踐》適用于大數據應用技術愛好者以及具有一定開發(fā)經驗的讀者，也可以作為大數據相關課程的教學參考書，供云計算、大數據相關專業(yè)方向的本科生、研究生閱讀，亦可作為相關從業(yè)人員與一線軟件開發(fā)人員的參考資料。

作者簡介

　　教授、博導、北京理工大學軟件學院副院長。先后入選2015年度國家人社部“高層次留學人才回國資助計劃”和第八批陜西省百人計劃（短期）。分別于清華大學和英國帝國理工學院獲得學士和博士學位，后在德國電信研究院（柏林）、美國IBM TJ Watson研究中心和IBM中國研究院任博士后研究員和研究主管。主要研究方向是：綠色物聯網大數據高效傳輸與處理技術。發(fā)表高水平SCI/EI論文80余篇，授權國內外發(fā)明專利7項，編著中英文書籍8本/節(jié)。主持了國家自然科學基金、工信部2013年電子商務集成創(chuàng)新試點工程等20余省部級重點項目，現任國際信息處理聯合會（IFIP）云計算專委會副主席、中國自動化學會大數據專委會委員、中國工程院聘中國信息與電子工程科技發(fā)展戰(zhàn)略研究中心特聘專家（計算機應用領域）等。

圖書目錄

Contents 目　　錄
前　言
第一篇　理論篇
第1章　大數據治理技術2
1.1　概述2
1.1.1　大數據治理的基本概念2
1.1.2　大數據治理的意義和重要作用5
1.2　框架7
1.2.1　大數據治理框架概述7
1.2.2　大數據治理的原則9
1.2.3　大數據治理的范圍11
1.2.4　大數據治理的實施與評估14
第2章　大數據安全、隱私保護和審計技術19
2.1　大數據安全19
2.1.1　大數據安全的意義和重要作用19
2.1.2　大數據安全面臨的問題與挑戰(zhàn)21
2.1.3　大數據安全防護技術23
2.2　大數據隱私保護26
2.2.1　大數據隱私保護的意義和重要作用26
2.2.2　大數據隱私保護面臨的問題與挑戰(zhàn)28
2.2.3　大數據隱私保護技術31
2.3　大數據治理審計34
2.3.1　大數據治理審計概述34
2.3.2　大數據治理審計內容37
2.3.3　大數據治理審計方法和技術39
2.3.4　大數據治理審計流程43
第二篇　開源實現篇
第3章　大數據治理之Apache Falcon48
3.1　Apache Falcon概述48
3.1.1　Apache Falcon技術概況49
3.1.2　Apache Falcon發(fā)展近況50
3.1.3　Apache Falcon技術優(yōu)勢50
3.1.4　Apache Falcon架構51
3.2　Apache Falcon的使用53
3.2.1　Oozie的安裝與配置56
3.2.2　Falcon的安裝與配置61
3.2.3　實體XML的創(chuàng)建與聲明63
3.3　Apache Falcon場景設計與實現74
3.3.1　數據管道74
3.3.2　結構化數據導入分布式文件系統82
3.3.3　結構化數據庫與數據倉庫的交互89
3.3.4　跨集群數據傳輸104
3.3.5　數據鏡像109
3.3.6　數據倉庫中的數據操作113
3.4　Apache Falcon優(yōu)化與性能分析118
3.4.1　Apache Falcon控制流118
3.4.2　分布式部署119
3.4.3　安全模式120
3.4.4　Apache Falcon優(yōu)化122
3.5　Apache Falcon應用舉例123
3.5.1　InMobi基于Falcon的數據治理123
3.5.2　Expedia基于Falcon的數據治理125
3.6　本章小結126
第4章　大數據治理之Apache Atlas127
4.1　Apache Atlas概述127
4.1.1　Apache Atlas技術概況127
4.1.2　Apache Atlas發(fā)展近況130
4.1.3　Apache Atlas技術優(yōu)勢133
4.1.4　Apache Atlas架構136
4.2　Apache Atlas的配置與使用143
4.2.1　安裝配置Apache Atlas143
4.2.2　添加或修改Atlas Web UI的登錄賬戶158
4.2.3　配置Hive通過Hive HOOK導入數據159
4.2.4　配置Sqoop通過Sqoop HOOK導入數據163
4.2.5　配置Storm通過Storm HOOK導入數據167
4.2.6　配置Falcon通過Falcon HOOK導入數據173
4.3　Apache Atlas的場景設計176
4.3.1　Atlas總場景介紹176
4.3.2　Atlas非實時數據場景178
4.3.3　Atlas實時數據場景183
4.3.4　Hive數據表操作183
4.4　Apache Atlas優(yōu)化與性能分析190
4.5　本章小結193
第5章　大數據安全之Apache Ranger194
5.1　Apache Ranger概述194
5.1.1　Ranger技術概況194
5.1.2　Ranger發(fā)展史及近況196
5.1.3　Ranger的特點和作用197
5.1.4　Ranger架構199
5.1.5　Ranger應用場景200
5.2　Apache Ranger的安全認證配置201
5.2.1　Ranger安裝與部署201
5.2.2　安全及訪問權限控制機制206
5.2.3　Ranger集成HDFS的安全認證機制與配置208
5.2.4　Ranger集成YARN的安全認證機制與配置213
5.2.5　Ranger集成Hive的安全認證機制與配置217
5.2.6　Ranger集成HBase的安全認證機制與配置221
5.2.7　Ranger集成Kafka的安全認證機制與配置228
5.2.8　Ranger集成Atlas的安全認證機制與配置235
5.2.9　Ranger集成Storm的安全認證機制與配置238
5.2.10　Ranger集成Solr的安全認證機制與配置246
5.3　Apache Ranger的功能配置254
5.3.1　Tag同步驗證254
5.3.2　各類Policy驗證255
5.4　Apache Ranger優(yōu)化與性能分析262
5.5　本章小結263
第6章　大數據安全之Apache Sentry265
6.1　Apache Sentry 概述265
6.1.1　Apache Sentry技術概況265
6.1.2　Apache Sentry發(fā)展近況267
6.1.3　Apache Sentry技術優(yōu)勢269
6.1.4　Apache Sentry架構272
6.2　Apache Sentry的安裝與配置274
6.2.1　先決條件274
6.2.2　Impala的安裝與調試274
6.2.3　Apache Sentry的安裝和配置282
6.2.4　Apache Sentry與Impala的集成286
6.3　Apache Sentry場景設計之Sentry對Impala的控制288
6.3.1　場景數據準備288
6.3.2　基于文件存儲元數據的場景驗證288
6.3.3　基于數據庫存儲元數據的場景驗證292
6.4　Apache Sentry場景設計之Sentry對Hive的控制296
6.4.1　Hive與Sentry的集成配置296
6.4.2　準備實驗數據298
6.4.3　基于文件存儲方式的數據表操作298
6.4.4　基于數據庫存儲方式的數據表操作301
6.5　本章小結305
第7章　大數據安全之Kerberos認證306
7.1　Kerberos概述306
7.1.1　Kerberos技術概況306
7.1.2　Kerberos發(fā)展史及近況307
7.1.3　Kerberos架構308
7.1.4　Kerberos的認證流程309
7.1.5　Kerberos的風險與缺陷311
7.1.6　Kerberos應用舉例312
7.2　Kerberos使用操作說明314
7.2.1　名詞解釋314
7.2.2　KDC