Hadoop安全设计解析

"Hadoop Security Design" 这篇文档详细阐述了Hadoop安全设计的各个方面，旨在提升大数据处理平台Hadoop的安全性，防止未授权访问和恶意攻击。作者包括Owen O'Malley、Kan Zhang、Sanjay Radia、Ram Marti和Christopher Harrell，他们都是Yahoo!的员工。文档发布于2009年10月。 1. **概述** - **安全风险**：Hadoop服务缺乏用户和服务的认证，这导致了多种安全风险，如用户可以未经授权访问HDFS，黑客可能进行身份冒充，以及数据泄露。 - **需求**：文档提出了对Hadoop安全的需求，包括用户和服务的身份验证、数据保护和访问控制。 - **设计考虑**：设计时需考虑如何在不影响Hadoop性能和可扩展性的前提下增强安全性。 2. **用例** - **假设**：文档分析了设计安全机制的背景和前提。 - **高级用例**：描述了Hadoop安全设计的主要应用场景。 - **不支持的用例**：明确了某些不被当前安全设计覆盖的情况。 - **详细用例**：深入探讨了具体的安全实施情况。 3. **远程过程调用（RPC）** RPC在Hadoop中的安全实现是关键，因为许多服务间的通信依赖于它。 4. **HDFS（Hadoop分布式文件系统）** - **委托令牌（DelegationToken）**：用于用户身份验证的临时令牌，概述了其设计原理。 - **块访问令牌（BlockAccessToken）**：确保数据块的安全访问，详细介绍了需求和设计细节。 5. **MapReduce** - **作业提交**：讨论了在安全环境中如何提交MapReduce作业。 - **任务**：涵盖了JobToken，这是MapReduce任务安全运行的关键。 - **洗牌阶段（Shuffle）**：MapReduce中的数据交换过程，需要确保数据传输的安全。 - **Web UI**：Web界面的安全访问控制。 6. **高层服务** - **Oozie**：作为工作流管理系统，Oozie如何适应新的安全环境。 7. **令牌秘密总结** 对不同类型的令牌（DelegationToken、JobToken、BlockAccessToken）的使用和安全特性进行了总结。 8. **API和环境变化** 描述了为了实现这些安全改进，Hadoop API和运行环境需要做哪些调整。 这份文档是Hadoop安全设计的重要参考资料，对于理解Hadoop在大数据环境中的安全机制及其设计原则非常有价值。通过这些设计，Hadoop能够更好地保护数据，防止未授权访问，并提供一个更安全的大数据处理平台。