大数据技术丛书·大数据治理与安全：从理论到开源实践 [Big Data Governance and Security from Theory to Implementation] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

刘驰，胡柏青，谢一 等 著

图书标签:

• 大数据
• 数据治理
• 数据安全
• 开源实践
• 大数据技术
• 信息安全
• 合规性
• 数据质量
• 隐私保护
• Hadoop生态

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111579977

版次：1

商品编码：12191561

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

外文名称：Big Data Governance and Security from Theory to Implementation

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用

内容简介

　　《大数据技术丛书·大数据治理与安全：从理论到开源实践》主要从理论和实践两个部分对大数据治理与安全技术展开详尽描述。其中理论篇主要从大数据治理的概念、作用、重要性，以及大数据治理的原则、范围及评估内容做出了详细介绍；之后从大数据安全、隐私和审计三个方面，探讨了大数据安全所面临的挑战，以及解决这些问题的技术与方案、作用与意义。开源实践篇分别从Apache的四个开源组件Falcon、Atlas、Ranger和Sentry以及Kerberos软件框架与工具介绍其在大数据治理与安全方面的功能与实践应用方案。
　　《大数据技术丛书·大数据治理与安全：从理论到开源实践》适用于大数据应用技术爱好者以及具有一定开发经验的读者，也可以作为大数据相关课程的教学参考书，供云计算、大数据相关专业方向的本科生、研究生阅读，亦可作为相关从业人员与一线软件开发人员的参考资料。

作者简介

教授、博导、北京理工大学软件学院副院长。先后入选2015年度国家人社部“高层次留学人才回国资助计划”和第八批陕西省百人计划（短期）。分别于清华大学和英国帝国理工学院获得学士和博士学位，后在德国电信研究院（柏林）、美国IBM TJ Watson研究中心和IBM中国研究院任博士后研究员和研究主管。主要研究方向是：绿色物联网大数据高效传输与处理技术。发表高水平SCI/EI论文80余篇，授权国内外发明专利7项，编著中英文书籍8本/节。主持了国家自然科学基金、工信部2013年电子商务集成创新试点工程等20余省部级重点项目，现任国际信息处理联合会（IFIP）云计算专委会副主席、中国自动化学会大数据专委会委员、中国工程院聘中国信息与电子工程科技发展战略研究中心特聘专家（计算机应用领域）等。

内页插图

目录

Contents 目　　录
前　言
第一篇　理论篇
第1章　大数据治理技术2
1.1　概述2
1.1.1　大数据治理的基本概念2
1.1.2　大数据治理的意义和重要作用5
1.2　框架7
1.2.1　大数据治理框架概述7
1.2.2　大数据治理的原则9
1.2.3　大数据治理的范围11
1.2.4　大数据治理的实施与评估14
第2章　大数据安全、隐私保护和审计技术19
2.1　大数据安全19
2.1.1　大数据安全的意义和重要作用19
2.1.2　大数据安全面临的问题与挑战21
2.1.3　大数据安全防护技术23
2.2　大数据隐私保护26
2.2.1　大数据隐私保护的意义和重要作用26
2.2.2　大数据隐私保护面临的问题与挑战28
2.2.3　大数据隐私保护技术31
2.3　大数据治理审计34
2.3.1　大数据治理审计概述34
2.3.2　大数据治理审计内容37
2.3.3　大数据治理审计方法和技术39
2.3.4　大数据治理审计流程43
第二篇　开源实现篇
第3章　大数据治理之Apache Falcon48
3.1　Apache Falcon概述48
3.1.1　Apache Falcon技术概况49
3.1.2　Apache Falcon发展近况50
3.1.3　Apache Falcon技术优势50
3.1.4　Apache Falcon架构51
3.2　Apache Falcon的使用53
3.2.1　Oozie的安装与配置56
3.2.2　Falcon的安装与配置61
3.2.3　实体XML的创建与声明63
3.3　Apache Falcon场景设计与实现74
3.3.1　数据管道74
3.3.2　结构化数据导入分布式文件系统82
3.3.3　结构化数据库与数据仓库的交互89
3.3.4　跨集群数据传输104
3.3.5　数据镜像109
3.3.6　数据仓库中的数据操作113
3.4　Apache Falcon优化与性能分析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优化122
3.5　Apache Falcon应用举例123
3.5.1　InMobi基于Falcon的数据治理123
3.5.2　Expedia基于Falcon的数据治理125
3.6　本章小结126
第4章　大数据治理之Apache Atlas127
4.1　Apache Atlas概述127
4.1.1　Apache Atlas技术概况127
4.1.2　Apache Atlas发展近况130
4.1.3　Apache Atlas技术优势133
4.1.4　Apache Atlas架构136
4.2　Apache Atlas的配置与使用143
4.2.1　安装配置Apache Atlas143
4.2.2　添加或修改Atlas Web UI的登录账户158
4.2.3　配置Hive通过Hive HOOK导入数据159
4.2.4　配置Sqoop通过Sqoop HOOK导入数据163
4.2.5　配置Storm通过Storm HOOK导入数据167
4.2.6　配置Falcon通过Falcon HOOK导入数据173
4.3　Apache Atlas的场景设计176
4.3.1　Atlas总场景介绍176
4.3.2　Atlas非实时数据场景178
4.3.3　Atlas实时数据场景183
4.3.4　Hive数据表操作183
4.4　Apache Atlas优化与性能分析190
4.5　本章小结193
第5章　大数据安全之Apache Ranger194
5.1　Apache Ranger概述194
5.1.1　Ranger技术概况194
5.1.2　Ranger发展史及近况196
5.1.3　Ranger的特点和作用197
5.1.4　Ranger架构199
5.1.5　Ranger应用场景200
5.2　Apache Ranger的安全认证配置201
5.2.1　Ranger安装与部署201
5.2.2　安全及访问权限控制机制206
5.2.3　Ranger集成HDFS的安全认证机制与配置208
5.2.4　Ranger集成YARN的安全认证机制与配置213
5.2.5　Ranger集成Hive的安全认证机制与配置217
5.2.6　Ranger集成HBase的安全认证机制与配置221
5.2.7　Ranger集成Kafka的安全认证机制与配置228
5.2.8　Ranger集成Atlas的安全认证机制与配置235
5.2.9　Ranger集成Storm的安全认证机制与配置238
5.2.10　Ranger集成Solr的安全认证机制与配置246
5.3　Apache Ranger的功能配置254
5.3.1　Tag同步验证254
5.3.2　各类Policy验证255
5.4　Apache Ranger优化与性能分析262
5.5　本章小结263
第6章　大数据安全之Apache Sentry265
6.1　Apache Sentry 概述265
6.1.1　Apache Sentry技术概况265
6.1.2　Apache Sentry发展近况267
6.1.3　Apache Sentry技术优势269
6.1.4　Apache Sentry架构272
6.2　Apache Sentry的安装与配置274
6.2.1　先决条件274
6.2.2　Impala的安装与调试274
6.2.3　Apache Sentry的安装和配置282
6.2.4　Apache Sentry与Impala的集成286
6.3　Apache Sentry场景设计之Sentry对Impala的控制288
6.3.1　场景数据准备288
6.3.2　基于文件存储元数据的场景验证288
6.3.3　基于数据库存储元数据的场景验证292
6.4　Apache Sentry场景设计之Sentry对Hive的控制296
6.4.1　Hive与Sentry的集成配置296
6.4.2　准备实验数据298
6.4.3　基于文件存储方式的数据表操作298
6.4.4　基于数据库存储方式的数据表操作301
6.5　本章小结305
第7章　大数据安全之Kerberos认证306
7.1　Kerberos概述306
7.1.1　Kerberos技术概况306
7.1.2　Kerberos发展史及近况307
7.1.3　Kerberos架构308
7.1.4　Kerberos的认证流程309
7.1.5　Kerberos的风险与缺陷311
7.1.6　Kerberos应用举例312
7.2　Kerberos使用操作说明314
7.2.1　名词解释314
7.2.2　KDC

前言/序言

Preface 前　　言在大数据时代，随着信息量与日俱增，数据价值也得到越来越多人的认可。但大数据在迅猛发展的同时也带来不少问题，如怎样管理数据、实现数据价值最大化等，这些问题始终未得到完美的解答。在不同时间段，针对不同业务需求，数据的价值也不尽相同。为了最大化大数据的价值，互联网数据共享不可避免。然而，由于各个企业和部门之间相互独立，数据所在的系统甚至数据存储结构存在较大差异，数据之间难以进行信息共享，从而造成信息孤岛这一普遍现象。同时，互联网庞大的使用群体，也使得互联网数据在实现共享时，难以保障数据的安全性以及数据隐私。
为了解决这些问题，大数据治理与安全成为当下学术界与工业界最热门的研究领域之一。大数据治理主要在于建立一个统一标准化平台，从不同数据源中获取数据，在对数据进行生命周期管理的同时允许各方对数据进行相应操作（例如数据审计、数据筛选以及数据迁移等），从而实现数据价值最大化。而在数据业务流程中，这个统一标准化平台能够针对不同用户，根据不同的时间点以及IP地址，对不同的元数据进行权限设置，以保证数据使用的安全性。
本书总体分为两部分。第一篇：理论篇，包括第1章和第2章。第1章从大数据治理的概念以及作用两方面，阐述大数据治理的重要性，并对大数据治理的原则、范围及评估内容做了详尽介绍。第2章从大数据安全、隐私和审计三个方面出发，探讨了大数据安全所面临的挑战与问题，以及解决这些问题的技术与方案。
第二篇：开源实现篇，包括第3～7章。作者对开源社区中的大数据治理与安全相关的开源项目做了充分的介绍和实践，将内容根据不同组件分类，汇总成为该篇的主要内容。该篇全面介绍了Apache Falcon、Apache Atlas、Apache Ranger、Apache Sentry与Kerberos等大数据治理与安全开源组件的技术概况、配置与使用、场景设计与实现以及具体应用举例等多方面的内容。
第3章深入介绍建立在Hadoop环境下的数据过程及数据集管理系统Apache Falcon的技术概况与架构特点。在此基础上，对集群上进行数据保留、生命周期管理、数据血统及追踪等功能进行介绍。并且设计与实现了日常生产环境中可能用到的数据处理场景，可作为相关从业者的参考。最后作者举例说明了Falcon在数据流程管理领域的使用前景。
第4章全面介绍元数据管理框架Apache Atlas的技术概况、配置使用与具体使用场景等核心内容。本章首先介绍Apache Atlas在元数据管理方面的突出优势，进而对Hive、Sqoop、Storm及Falcon等多种元数据导入方式进行了介绍，并对元数据的管理做了十分深入的阐述。在此基础上，对Atlas的实时数据、非实时数据等元数据管理场景进行了设计与实现，可以作为类似场景下构建与使用的参考。
第5章讲述安全认证框架Apache Ranger的技术概况、发展近况、插件集成和功能验证等内容。本章首先介绍Apache Ranger在Hadoop生态系统中实施安全认证的优势和特点，并对Hadoop生态组件如HDFS、Hive、HBase等如何进行安全数据访问控制做出详细阐述。最后给出了Ranger四种不同策略的实际场景，对其安全功能进行了验证。
第6章对Cloudera公司发布的高度模块化的权限管理组件Apache Sentry做了深入的介绍，弥补了Hadoop文件系统HDFS缺乏对数据和元数据细粒度权限访问支持的问题。从Sentry的特点、优势、发展近况三个方面，对其架构中的Binding、Policy Engine和Policy Provider三大核心组件进行了详细的阐述。并介绍了Sentry的搭建与部署步骤，以及其与Impala的集成步骤和在各类场景下Sentry的设计与使用方法。
第7章除了对网络认证协议Kerberos的特点与组成、架构与应用等做了介绍以外，还对大数据应用下的诸多组件与Kerberos的集成做了详细的实践介绍，包括HDFS、Yarn、Zookeeper、Hive、HBase、Sqoop、Hue、Spark、Solr、Kafka、Storm与Impala，几乎涵盖了大部分学术界与工业界所涉及的各类组件，能够为高校科研人员与企业开发人员提供有效的参考与帮助。
作者认为大数据治理与安全理论部分已经有一些书籍进行了较好的阐述，而实践应用部分却十分匮乏。因此本书着重在实践部分使用大量篇幅进行详细的讲解描述。若读者想要查阅大数据治理与安全的相关理论内容，作者推荐桑尼尔·索雷斯的《大数据治理》和张邵华的《大数据治理与服务》两本书作为进一步的参考。
本书的作者除了封面和内封提到的六位之外，还有王文杰、段雄、吴琪、方久鑫、童楚云、陈超源、徐杰、陈喆、吴岳秋、吴成、张晶。
大数据发展迅速，而大数据治理与安全作为其分支，发展更是日新月异。由于作者水平有限，书中难免有不足与谬误之处，若读者发现问题并不吝告知，不胜感激。
本书讲述的相关组件，请读者到www.bitlinc.cn进行下载。
刘驰lincbit@gmail.com

大数据治理与安全：赋能数据价值，守护数字未来 在数据爆炸式增长的数字时代，大数据已成为驱动各行各业创新发展的核心引擎。然而，伴随海量数据的涌现，数据治理和安全问题也日益凸显，成为阻碍数据价值充分释放、威胁企业可持续发展的关键挑战。本书正是为了回应这一时代需求而生，旨在为广大从业者、研究者和学习者提供一套系统、深入、实用的指南，帮助他们理解大数据治理与安全的核心理念，掌握前沿技术与方法，并将其成功应用于实际工作中，构建安全可靠、高效可信的大数据生态。 本书的独特价值与核心视角： 本书并非简单地罗列技术名词或堆砌解决方案，而是力求从理论到实践，从概念到落地，以一种全局化、体系化的视角来审视大数据治理与安全。我们深刻理解，成功的治理与安全并非孤立的技术问题，而是需要与业务战略、组织架构、技术架构紧密结合的系统工程。因此，本书的核心价值在于： 1. 理论的深度与广度： 我们将深入剖析大数据治理与安全背后的基本原理、核心概念和演进逻辑，涵盖数据生命周期管理的各个阶段，从数据采集、存储、处理、分析到最终的销毁。理论部分的阐述将力求严谨、清晰，并融入最新的行业洞察与学术研究成果。 2. 实践的落地与可行性： 理论最终要回归实践。本书将大量篇幅用于介绍实际可行的技术方案、工具选型、实施流程和最佳实践。我们关注的不仅仅是“是什么”，更是“怎么做”，力求为读者提供可以直接借鉴和应用的指导。 3. 开源技术的赋能： 在开源技术蓬勃发展的今天，拥抱开源已成为提升效率、降低成本、加速创新的必然选择。本书将重点关注当前业界主流的大数据治理与安全领域开源项目，从实际案例出发，解析其架构、功能、配置与部署，帮助读者掌握利用开源工具解决实际问题的能力。 4. 风险与挑战的预判： 大数据安全与治理并非一成不变，随着技术的发展和威胁的演变，新的风险与挑战层出不穷。本书将预判未来可能出现的问题，并提供相应的应对策略，帮助读者建立前瞻性的思维。 5. 融合与协同的理念： 我们强调数据治理与数据安全并非相互独立的模块，而是需要相互协作、相互促进的整体。安全的保障是治理的基础，而良好的治理能够有效地降低安全风险。本书将深入探讨两者之间的有机联系与协同机制。 本书内容概览： 本书内容结构清晰，层层递进，旨在构建一个完整的大数据治理与安全知识体系。 第一部分：大数据治理的基石与原则 大数据治理的定义、目标与重要性： 深入解析大数据治理的内涵，阐述其在提升数据质量、保障数据合规性、驱动业务创新等方面的核心作用。 数据生命周期管理： 全面剖析数据从产生到销毁的各个环节，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据共享和数据归档/销毁，并针对每个环节提出相应的治理要求。 数据质量管理： 探讨数据质量的重要性，介绍数据质量维度（准确性、完整性、一致性、及时性、有效性等），以及数据质量问题的识别、度量、分析、改进和监控方法。 数据标准与元数据管理： 讲解制定和执行数据标准的重要性，包括业务元数据、技术元数据和操作元数据的定义、采集、存储、管理和应用。 数据目录与数据血缘： 介绍数据目录作为数据资产的“导航仪”的作用，以及数据血缘追踪如何帮助理解数据的来源、转换过程和影响范围，从而提高数据可信度和可追溯性。 数据模型与数据架构： 探讨构建清晰、灵活、可扩展的数据模型和数据架构，以支持多样化的数据应用需求，并满足治理和安全的要求。 数据所有权与数据责任： 明确数据所有者、数据管理员、数据使用者等角色职责，建立清晰的数据责任划分机制。 第二部分：大数据安全的核心威胁与防御体系 大数据安全威胁概述： 全面分析大数据面临的各类安全威胁，包括数据泄露、数据篡改、拒绝服务攻击、内部威胁、隐私侵犯等。 数据安全技术体系： 深入探讨大数据安全的核心技术，如数据加密（静态加密、传输加密、使用中加密）、访问控制（RBAC、ABAC、LDAP集成）、身份认证与授权、数据脱敏、安全审计等。 数据隐私保护： 关注个人信息保护的法律法规（如GDPR、CCPA等），以及在技术层面如何实现匿名化、假名化、差分隐私等技术手段，确保数据使用合规。 数据安全合规与监管： 分析不同行业面临的数据安全合规要求，以及如何通过技术和管理手段满足合规性要求。 安全审计与事件响应： 建立完善的安全审计机制，记录所有关键操作，及时发现异常行为。同时，构建有效的安全事件响应流程，将损失降至最低。 网络安全与数据隔离： 探讨大数据平台在网络层面的安全防护，包括防火墙、入侵检测/防御系统，以及如何通过虚拟化、容器化等技术实现数据隔离。 安全风险评估与管理： 强调定期进行安全风险评估，识别潜在漏洞，并制定相应的风险缓解措施。 第三部分：主流开源大数据治理与安全技术实践 Apache Ranger： 深入解析Apache Ranger在细粒度访问控制方面的强大能力，从策略定义、组件集成到实际部署，全面展示其在Hadoop生态中的应用。 Apache Atlas： 详解Apache Atlas在元数据管理、数据血缘追踪方面的功能，包括其模型定义、数据捕获、可视化展示等，以及如何与其他大数据组件集成。 Apache Sentry： 探讨Apache Sentry在Hadoop生态中提供声明式授权服务的功能，以及如何管理Hive、HBase等组件的安全策略。 Apache Kerberos： 讲解Kerberos在分布式系统中的身份认证机制，以及如何在Hadoop集群中部署和配置Kerberos，实现安全的用户认证。 数据脱敏工具（如Deid、Aegis等）： 介绍主流的数据脱敏开源工具，分析其不同的脱敏算法和应用场景，并提供实践案例。 安全监控与日志管理（如ELK Stack、Splunk等）： 探讨如何利用开源日志管理和分析平台（如Elasticsearch、Logstash、Kibana）来实现对大数据平台的安全监控和威胁检测。 其他相关开源项目： 介绍和分析其他在大数据治理与安全领域扮演重要角色的开源项目，例如用于数据治理的 Apache NiFi、用于数据安全审计的工具等。 第四部分：大数据治理与安全的综合应用与未来展望 端到端的数据治理与安全解决方案设计： 结合前述理论与技术，指导读者如何根据自身业务需求，设计一套完整、可行的大数据治理与安全解决方案。 大数据治理与安全在不同行业（金融、医疗、零售、工业等）的应用案例分析： 通过实际的行业案例，展示大数据治理与安全在不同场景下的挑战与成功实践。 DevOps与数据治理/安全的融合： 探讨如何在敏捷开发流程中融入数据治理与安全的要求，实现“安全左移”和“治理内嵌”。 人工智能与大数据安全： 分析AI技术如何赋能大数据安全，例如在异常检测、威胁情报分析、自动化响应等方面的应用。 新兴技术趋势下的治理与安全挑战： 探讨物联网、区块链、边缘计算等新兴技术对大数据治理与安全带来的新机遇与新挑战。 构建企业级大数据治理与安全文化： 强调技术工具与管理制度、组织文化相结合的重要性，培养全员的数据安全与治理意识。 本书的目标读者： 大数据工程师与架构师： 希望提升大数据平台治理能力和安全防护水平。 数据科学家与分析师： 需要确保数据使用的合规性与安全性，并理解数据来源的可靠性。 IT安全从业者： 致力于构建和维护企业大数据环境的安全体系。 企业数据治理与合规负责人： 寻求系统性的方法来管理和规范企业数据资产。 高校师生与科研人员： 希望深入了解大数据治理与安全领域的理论与技术前沿。 对大数据技术感兴趣的读者： 希望全面掌握大数据治理与安全的核心知识。 本书承诺： 我们承诺本书内容严谨、前沿、实用，避免空泛的理论说教，注重实际操作指导。通过阅读本书，您将能够： 深刻理解大数据治理与安全的核心概念与价值。 掌握实现大数据治理与安全所需的核心技术与方法。 熟练运用主流的开源大数据治理与安全工具。 构建一套符合自身业务需求的安全可靠的大数据体系。 有效应对大数据时代不断演变的安全威胁与合规挑战。 赋能您的组织充分释放数据价值，引领数字化转型。 我们相信，通过本书的学习，您将具备应对大数据治理与安全挑战的信心与能力，为企业数据资产的安全保驾护航，为数字经济的健康发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计风格相对比较传统，偏向学术和技术类书籍的严谨感。书名中的“大数据技术丛书”系列让我觉得它可能是一个比较有分量和体系化的系列著作。我本人从事数据分析工作多年，对于数据挖掘、机器学习等技术理论比较熟悉，也用过不少现成的分析工具。但近来随着数据量的激增和业务需求的复杂化，我越来越发现，仅仅掌握技术工具是远远不够的。数据的质量、数据的来源、数据的归属权、数据的使用规范，这些“看不见”的环节，往往决定了我们最终分析结果的可靠性和业务应用的有效性。特别是涉及到敏感数据，如何进行合规化的处理和使用，一直是让我头疼的问题。这本书提到了“治理与安全”，我觉得这正是解决我目前瓶颈的关键。我特别好奇的是，它会如何将理论概念转化为可执行的操作步骤，以及在“开源实践”部分，会介绍哪些具体的工具和方法。我希望这本书能够帮助我建立起对大数据安全与治理的整体认知，并提供一些实用的技术指导，让我能够在新项目中更自信地应对数据相关的风险。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《大数据治理与安全：从理论到开源实践》时，我首先被它厚实的体积和精炼的标题所吸引。大数据这个概念近几年实在是太火了，几乎所有的行业都在谈论，都在尝试利用它来驱动业务增长、优化决策。然而，伴随而来的数据泄露、隐私侵犯、数据质量参差不齐等问题也越来越凸显，让人不禁担忧。这本书的书名直接点出了核心——“治理与安全”，这正是我近期工作中遇到的最大痛点。我一直在思考，如何在海量数据的洪流中，既能释放数据的价值，又能确保数据的合规性、可靠性和安全性？传统的IT安全手段似乎难以完全应对大数据带来的新挑战，例如数据在不同节点、不同系统之间的流动，如何保证全程的安全？数据脱敏、访问控制、权限管理等在大规模分布式环境下的实现复杂度，也是我非常关心的问题。这本书承诺从理论到实践，甚至涵盖了开源方案，这让我非常期待。我希望它能提供一套系统性的框架，帮助我理解大数据治理的完整生命周期，以及如何在实际操作中落地安全措施，并且能够借鉴一些成熟的开源工具来降低实施成本和技术门槛。

评分☆☆☆☆☆

最近公司在大力推行大数据战略，要求将更多的数据接入大数据平台进行分析和应用。作为一名IT项目经理，我在推进项目的过程中，一方面要关注项目的进度和技术实现，另一方面，也越来越感到数据治理和安全方面的挑战。我们面临的数据来源多样，格式不一，如何确保数据质量？用户访问数据的权限如何有效管控，防止越权访问？数据的敏感性如何识别和保护？这些问题让我感到压力很大。我一直在寻找一本能够提供清晰指导的书籍，帮助我理解大数据治理的整体框架和关键要素，以及如何构建一个稳健的数据安全体系。这本书的名称《大数据治理与安全：从理论到开源实践》正好符合我的需求。我非常希望这本书能提供一套可行的路线图，指导我们在实际项目中如何规划和实施数据治理和安全措施。特别是“开源实践”的部分，我希望能够了解到一些成熟的开源大数据安全和治理解决方案，以及如何在我们的环境中落地应用，从而提高项目的成功率，并有效规避潜在的风险。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初入大数据领域的研究生，我正在努力构建自己对大数据技术栈的全面理解。在学习过程中，我接触到了各种各样的大数据框架和工具，比如Hadoop、Spark、Kafka等等，但总觉得缺乏一个能够将这些技术串联起来的“全局观”。我尤其关注数据在整个技术体系中的流动和管理，以及如何确保数据的合规性和安全性。这本书的标题《大数据治理与安全：从理论到开源实践》非常吸引我，它似乎能够填补我在这方面的知识空白。我希望这本书能够从宏观的治理理念入手，解释为什么数据治理如此重要，它涉及到哪些核心的原则和方法。然后，再逐步深入到具体的安全技术和实现方案，例如数据加密、访问控制、审计日志等。最后，能够通过“开源实践”的部分，让我看到这些理论如何在实际的开源大数据环境中落地，比如如何利用开源工具来构建一个安全、合规、可信的大数据平台。我希望能从中获得理论上的指导和实践上的启发，为我的毕业论文和未来的职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新技术保持高度好奇心的数据工程师，长期以来，我在工作中主要关注如何构建高效的数据管道、优化数据存储和处理的性能。然而，随着数据量的爆炸式增长和合规性要求的日益严格，我逐渐意识到，缺乏有效的治理和安全措施，大数据项目很容易陷入混乱甚至带来严重的法律风险。我一直在寻找一本能够系统性地介绍大数据治理框架和安全策略的书籍，并且最好能够包含一些实用的开源工具的实践案例。这本书的书名《大数据治理与安全：从理论到开源实践》恰好击中了我的需求。我非常期待书中能够深入剖析数据生命周期中的各个环节，比如数据的采集、存储、处理、分析、共享和销毁，在每一个环节应该采取哪些治理措施来保证数据的准确性、一致性和可用性，以及如何部署有效的安全防护机制来防止数据泄露、篡毁和滥用。尤其是“开源实践”这部分，我希望能够看到关于Apache Atlas、Ranger、Kerberos等在实际大数据平台中的应用案例，学习如何利用这些成熟的开源技术来构建一个安全可靠的大数据生态系统。

评分☆☆☆☆☆

内容看起来很不容易，比较慢

评分☆☆☆☆☆

大数据治理入门书籍，书里不错，质量不错，值得买来一看

评分☆☆☆☆☆

很多语句不通，经不起推敲，很不好理解，感觉就一个普通码农的文字水平，很怀疑这是一个教授出的书。

评分☆☆☆☆☆

一本不错的书，值得一看。

评分☆☆☆☆☆

实战演练，实例练习，不错。

评分☆☆☆☆☆

还不错，折扣力度很给力， 物流也相当快！

评分☆☆☆☆☆

产品质量好，真的不错，值得推荐

评分☆☆☆☆☆

此用户未填写评价内容

评分☆☆☆☆☆

及时雨，收到很高兴，很满意的一次购买