[精品]基于Hadoop的非关系型数据库安全技术研究
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基于Hadoop 的非关系型数据库安全技术研究
基于Hadoop 的非关系型数据库安全技术研究
【摘要】当前对大数据的研究如火如荼，由于非关系型数据库
提供了高可扩展的大规模数据扩展方案，所以在大数据领域得到广泛
应用，与Hadoop 集成的HBase 数据库是其中的典型代表。非关系型
数据库没有schema，所以无法对数据库进行完整性验证，这就存在
数据不一致的隐患，对此本文分析非关系型数据库HBase 的安全技术。
【关键词】Hadoop；非关系型数据库；安全技术；HBase 1.Hadoop
云计算环境与HBase Hadoop 是一个分布式系统环境，能够运行
于大型集群上。Hadoop 主要包括两个方面：HDFS 文件系统和
MapReduce 计算框架。在Hadoop 中用户无需详细了解底层系统的实
现细节，即可开发分布式应用程序。在云环境的实际使用时，用户的
核心数据需要上传到云端，这就会使用户考虑云端是否能够保障这些
数据的安全性、完整性以及可用性。作为典型的一种云架构，Hadoop
环境的用户在连接服务器时无需验证即可与服务器进行通信，这就难
免存在数据的安全性问题。 Hadoop 上集成应用最多的非关系型
数据库是HBase，HBase 的架构是典型的主从结构，包括一个Master
和若干个RegionServer，另外还使用Zookeeper 作为其数据一致性
的协调程序。HBase 数据库底层存储数据时使用的是Hadoop 的HDFS
文件系统，客户端在借助HBase API 访问存储在HBase 数据库中的数
据。 Zookeeper 的作用是保证整个HBase 集群中只有一个master
节点，同时实时监控regionserver 的状态，一旦regionserver 不能
继续提供服务，zookeepe
r 会将其状态通知给HBase Master。
HBase 数据库中有两张特殊的系统表：-ROOT-和.META.。-ROOT-系统
表中存储的是.META.的分片（region）信息，.META.中则存储了所有
的用户表的分片（region）信息，每个分片都可以存储到不同的
regionserver 上。这种类似B+树的三层结构，可以实现高效的rowkey
查询，并保证HBase 数据库是一个高可靠、高可伸缩的分布式数据库。
2.非关系型数据库及其安全需求 云计算技术及电子商务的兴起，
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