Hadoop集群取证:大数据法医分析实战
"Big Data Forensics - Learning Hadoop Investigations" 是一本由PACKT于2015年出版的专业书籍,旨在教导读者如何利用尖端工具和技术对大规模Hadoop集群进行数字调查。这本书针对大数据法证,即在大数据环境中识别、收集和分析证据的过程。随着大数据的爆发式增长,对存储在Hadoop集群中的海量数据进行法证分析变得至关重要。 本书由Joe Sremack撰写,首先介绍了法证调查的整个过程以及需要注意的陷阱。作者深入讲解了Hadoop的内部结构和架构,帮助读者理解Hadoop存储何种类型的信息以及如何访问这些数据。书中详细阐述了识别大数据证据的方法,包括如何调查运行中的系统和如何访谈目击者。 在"www.it-ebooks.info"上可以找到该书的相关信息,读者可以通过这本书学习到: 1. **Hadoop基础**:了解Hadoop的分布式文件系统(HDFS)和MapReduce处理模型,这对理解Hadoop集群的工作原理至关重要。 2. **法证调查流程**:学习遵循法院认可的流程,从初步调查到证据保全,再到数据分析。 3. **数据采集与保全**:掌握在不破坏原始数据的情况下收集证据的技术和策略。 4. **Hadoop数据分析**:学习如何提取和解析Hadoop存储的复杂数据格式,如日志文件、用户行为数据等。 5. **取证工具**:探索适用于Hadoop环境的专门取证工具,如Cloudera Impala、Apache Hive等用于查询的工具,以及Ambari等管理工具在调查中的应用。 6. **案例研究**:通过实际案例分析,加深对Hadoop集群法证的理解,学习如何处理不同类型的犯罪或违规行为。 7. **法律合规性**:理解如何确保在整个调查过程中遵守法规,避免潜在的法律问题。 8. **现场调查技巧**:学习如何访谈相关人员以获取关键信息,以及如何在现场安全地调查Hadoop集群。 这本书对于大数据安全专家、法证分析师、信息安全专业人员以及希望深入了解大数据法证的IT从业者来说,是一本宝贵的资源。通过学习,读者将具备在大数据环境下进行有效调查和取证的能力,以应对日益复杂的数据安全挑战。
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