Hadoop安全：大数据平台隐私保护

Hadoop安全-大数据平台隐私保护

Hadoop安全-大数据平台隐私保护

hadoop安全 大数据

数据安全的基础，大数据平台大多是在hadoop平台上进行开发的。

hadoop安全

本文对hadoop1.0.4和kerberos的结合使用做了详细介绍;另外对hdfs,mapreduce,hive的权限管理提出了解决方案。(原创，市面上难找的好材料)

大数据安全及隐私保护

2016高等教育信息化创新大会

大数据安全与隐私保护

大数据(Big Data)是当前学术界和产业界的研究热点，正影响着人们日常生活方式、工作习惯及思考模 式．但目前大数据在收集、存储和使用过程中面临着诸多安全风险，大数据所导致的隐私泄露为用户带来严重困 扰，虚假数据将导致错误或无效的大数据分析结果．该文分析了实现大数据安全与隐私保护所面临的技术挑战，整 理了若干关键技术及其最新进展．分析指出大数据在引入安全问题的同时，也是解决信息安全问题的有效手段．它 为信息安全领域的发展带来了新的契机．

Hadoop大数据平台安全问题和解决方案的综述

Hadoop大数据平台安全问题和解决方案的综述,可以从这里学习到处理问题的思路。

hadoop 安全设计

hadoop安全设计，kerberos、MapReduce安全面临的问题以及解决方案

大数据 安全与隐私保护

该文章较全面的分析了大数据时代所面临的安全问题

Hadoop大数据平台安全问题和解决方案的综述PDF

Hadoop大数据平台安全问题和解决方案的综述

大数据安全hadoop面临的安全挑战

大数据分析处理日渐成为企业的主流业务,而Hadoop了成为了大数据处理的主要工具,但它却存在安全风险。

Hadoop大数据云平台

该压缩包是整个Hadoop的系统架构，详细描述了Hadoop的云平台搭建过程与理论。

基于Hadoop的海量数据平台

基于Hadoop的海量数据平台

Hadoop大数据平台介绍.pdf

Hadoop大数据平台介绍.pdf

Hadoop大数据平台之谷歌MapReduce

谷歌的MapReduce实现，Hadoop大数据平台的开发技术之一MapReduce

Hadoop大数据平台架构与实践|HDFS

本文来自于简书，本文主要介绍为什么需要分布式文件系统以及HDFS对文件的存储读取和如何使用HDFS，希望对您的学习有所帮助。HDFS作为Hadoop的核心部分，是Hadoop中MapReduce框架的存储层。 当文件的大小超过了单台计算机的存储能力时，就需要将其分区存储在不同单独的计算机上。 分布式文件系统概念图文件系统的三个主要组成部分：被管理的文件、文件管理相关软件、实施文件管理所需要的数据结构将文件分布式存储后带来的问题：文件不完整，系统复杂度加大，引入网络编程

如何挑选合适的大数据或Hadoop平台？

今年，大数据在很多公司都成为相关话题。虽然没有一个标准的定义来解释何为“大数据”，但在处理大数据上，Hadoop已经成为事实上的标准。IBM、Oracle、SAP、甚至Microsoft等几乎所有的大型软件提供商都采用了Hadoop。然而，当你已经决定要使用Hadoop来处理大数据时，首先碰到的问题就是如何开始以及选择哪一种产品。你有多种选择来安装Hadoop的一个版本并实现大数据处理。本文讨论了不同的选择，并推荐了每种选择的适用场合。下图展示了Hadoop平台的多种选择。你可以只安装Apache发布版本，或从不同提供商所提供的几个发行版本中选择一个，或决定使用某个大数据套件。每个发行版本都包

Hadoop 3.0大数据平台性能

Hadoop 3.0大数据平台性能

Hadoop大数据平台架构与实践

可靠的、可扩展的、分布式计算开源软件。ApacheHadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型，在计算机集群分布式地处理大型数据集。它可以从单个服务器扩展到数千台机器，每个机器都提供本地计算和存储。每一台计算机都容易出现故障，库本身的目的是检测和处理应用层的故障，因此在一组计算机上提供高可用性服务，而不是依靠硬件来提供高可用性。HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个分布式文件系统，它提供对应用程序数据的高吞吐量访问。HadoopYARN:作业调度和集群资源管理的框架。HadoopMapReduce:基于YARN的大型数据集并行处理系统。Linux操作系

邮政大数据Hadoop平台技术标书

邮政大数据Hadoop平台技术标书

Hadoop数据与集群安全（课件）

项目源码：基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机毕业设计

项目源码：基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机毕业设计 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用Hadoop和Spark等大数据处理技术，实现招聘推荐和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍： 数据采集：系统通过各种渠道（如招聘网站、社交媒体等）获取大量的招聘相关数据，包括职位信息、公司信息、求职者信息等。这些数据以结构化或半结构化形式存在。 数据存储与处理：系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储采集到的招聘数据，并使用Hadoop生态圈中的工具（如Hive、HBase等）进行数据处理和管理。Spark作为数据处理引擎，提供高性能的批处理和实时计算能力，对招聘数据进行清洗、转换和特征提取等操作。 招聘推荐：系统利用Spark的机器学习库（如MLlib）构建候选模型，通过对求职者的个人资料、工作经历、技能等特征进行分析，匹配合适的职位和公司。系统可以根据用户的偏好和需求，向其推荐最相关的招聘信息。 可视化展示：系统利用可视化工具（如matplotlib、Plotly等）将招聘数据以各种图表、图形等形式可视化展示。

hadoop-3.3.4.tar.gz + winutils 安装环境

【开发环境】安装 Hadoop 运行环境 ( 下载 Hadoop | 解压 Hadoop | 设置 Hadoop 环境变量 | 配置 Hadoop 环境脚本 | 安装 winutils ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/132045605 一、下载 Hadoop 二、解压 Hadoop 三、设置 Hadoop 环境变量 四、配置 Hadoop 环境脚本 五、安装 winutils 六、重启电脑 七、验证 Hadoop 安装效果

基于Hadoop的电影影评数据分析

是大数据课程大作业，基于Hadoop的电影影评数据分析，需要安装Hadoop，了解MapReduce 和HDFS。

基于大数据的音乐推荐系统（适合本科毕设）

主要是用于大家对于大数据的基本处理，适合大学生本科毕设的参考。

基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 毕业设计（源码下载）

基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 毕业设计（源码下载） 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用Hadoop和Spark等大数据处理技术，实现招聘推荐和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍： 数据采集：系统通过各种渠道（如招聘网站、社交媒体等）获取大量的招聘相关数据，包括职位信息、公司信息、求职者信息等。这些数据以结构化或半结构化形式存在。 数据存储与处理：系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储采集到的招聘数据，并使用Hadoop生态圈中的工具（如Hive、HBase等）进行数据处理和管理。Spark作为数据处理引擎，提供高性能的批处理和实时计算能力，对招聘数据进行清洗、转换和特征提取等操作。 招聘推荐：系统利用Spark的机器学习库（如MLlib）构建候选模型，通过对求职者的个人资料、工作经历、技能等特征进行分析，匹配合适的职位和公司。系统可以根据用户的偏好和需求，向其推荐最相关的招聘信息。 可视化展示：系统利用可视化工具（如matplotlib、Plotly等）将招聘数据以各种图表、图形等形式可视化展示。例如，

适用于hadoop 3.3.5 3.3.6版本的winutils

winutils文件合集，Hadoop3.3.5以及3.3.6可用 winutils.exe是在windows系统上安装hadoop时所需要的winutils文件，内附多个版本，支持 hadoop-3.3.5 hadoop-3.3.6