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这篇文章将为大家详细讲解有关 大数据安全规范的示例分析，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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大数据安全规范
大数据的安全体系分为五个层次：周边安全、数据安全、访问安全(认证 - authentication和授权 - authorization)、访问行为可见、错误处理和异常管理。下面依次说明：
1.周边安全技术即传统意义上提到的网络安全技术，如防火墙等;
2.数据安全包括对数据的加解密,又可细分为存储加密和传输加密;还包括对数据的脱敏;
3.访问安全主要是对用户的认证和授权两个方面：
用户认证(Authentication)
即是对用户身份进行核对， 确认用户即是其声明的身份， 这里包括用户和服务的认证
用户授权(Authorization)
即是权限控制，对特定资源， 特定访问用户进行授权或拒绝访问。用户授权是建立再用户认证的基础上，没有可靠的用户认证谈不上用户授权。
访问安全还包括数据验证(data validation)
1> type. int string等
2> format. phone email等
3> length.
4> range.
5> precense or absence.
6> match in lookup tables.
7> other bussiness rules
4.访问行为可见多指记录用户对系统的访问行为(审计和日志)：如查看哪个文件;运行了哪些查询;访问行为监控一方面为了进行实时报警,迅速处置危险的访问行为;另一方面为了事后调查取证，从长期的数据访问行为中分析定位特定的目的。
5.错误处理和异常管理
这个主要是针对错误发现，一般做法是建立并逐步完善的监控系统，对可能发生或已发生的情况进行预警或者告警。还包括异常攻击事件监测，目前发现的针对攻击的办法有:
1>攻击链分析，按照威胁检测的时间进行分析，描述攻击链条
2>相同类型的攻击事件进行合并统计
3>异常流量学习正常访问流量，流量异常时进行告警
在这五个层次中，第三层(访问安全)同业务的关系最为直接：应用程序的多租户,分权限访问控制都直接依赖这一层的技术实现,那么我们的重点也将放在这一层上。众所周知的是, hadoop本身提供的认证(主要是kerberos)不易维护，授权(主要是ACL)又很粗粒度，为此我们通过对两个重量级公司(Cloudera和Hortonworks)开源的关于安全的服务进行对比(参见博文)后决定使用Hortonworks开源的Ranger。 Ranger为企业级hadoop生态服务提供了许多安全套件，通过集中化权限管理为用户/组提供文件、文件夹、数据库、表及列的认证、授权控制，还可以提供审计(通过solr进行查询)，新推出的RangerKMS还支持对hdfs数据加密等
通过Ranger提供的用户/组同步功能实现认证，Ranger可以整合Unix或者LDAP进行用户认证管理
帐号分为运维帐号和开发用户帐号。
运维帐号按服务拆为多个账号，不同的账号操作不同的服务,具体如下：
服务 | 用户 |
Flume | flume |
HDFS | hdfs |
MapReduce | mapred |
HBase | hbase |
Hive | hive |
Kafka | kafka |
Oozie | oozie |
Ranger | ranger |
Spark | spark |
Sqoop | sqoop |
Storm | storm |
YARN | yarn |
ZooKeeper | zookeeper |
Ambari Metrics | ams |
开发用户账号，每个用户一个帐号，按团队分组，不同的账号或组操作不同的文件或表，如果需要操作别人的数据，需要运维进行授权
目录 | 规则 |
/source | 主要存储原始采集的日志，存储规则如下: /source/{业务名称}/{日期},其中： 业务名称: 比如发送记录等 日期： 格式统一为yyyyMMdd |
/data | 存储的规范和source一样， 数据仓库之前的文件临时目录 清理时间待定 |
/workspace | 工作空间，存储规则如下:/workspace/{团队名称}/{业务名称|产品名称} 对方 |
/user | 用户空间，存储用户私有数据，仅用户自己可以访问。按照开发人员 自己的习惯组织存储文件,用于存储用户的测试数据, 清理时间待定 |
/user/hive/warehouse | 存储hive仓库，按照团队创建库；公共日志按照业务名进行创建， 每个团队可以创建一个属于团队的hive库 |
/temp | 用来存储一些临时文件
每月清理一次 |
权限管理有2种方案，ACL方案（粗粒度）和 ranger方案（细粒度），基于我们的数据需求，先考虑使用ranger提供的细粒度权限控制
使用Ranger UI界面进行权限的管理，目前各个服务提供的权限如下：
服务 | 服务详情 | 权限 |
HDFS | hdfs path | Read、Write、Execute |
HBase | table、column family、column | Read、Write、Create、Admin |
Hive | database、table|function、column | Select、Update、Create、Drop、Alter、Index、Lock、All |
YARN | queue | Submit-job、Admin-queue |
Kafka | topic | Publish、Consume、Configure、Describe、Kafka Admin |
团队 | 团队成员组 | 服务 | 权限 |
dp(数据平台) | dp | HDFS | Read、Write、Execute |
HBase | Read、Write | ||
Hive | Select | ||
YARN | Submit-job | ||
Kafka | Publish、Consume、Configure、Describe | ||
dm(数据挖掘) | dm | HDFS | Read、Write、Execute |
HBase | Read、Write | ||
Hive | Select | ||
YARN | Submit-job | ||
da(数据应用) | da | HDFS | Read、Write、Execute |
HBase | Read、Write | ||
Hive | Select | ||
YARN | Submit-job | ||
op(运维) | hadoop管理员 | HDFS、HBase、Hive、YARN、Kafka | All |
个人帐号：在线上操作要精确到个人
每个团队的leader向管理员提出申请，经过评审通过后方可授予相应的权限
关于 大数据安全规范的示例分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。