你的大数据安全么？“Hadoop集群遭遇勒索软件攻击 ”-低调大师

你的大数据安全么？“Hadoop集群遭遇勒索软件攻击 ”

2017-01-23 733

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近期，各大安全组织检测到勒索软件正在攻击Hadoop集群，再次表明黑客正在尝试从“大数据”中获利，你的数据资产有没有被黑客get了？

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勒索软件攻击Hadoop事件综述

最近，部分黑客组织针对几款特定产品展开了勒索攻击。截止到上周，已有至少34000多台MongoDB数据库被黑客组织入侵，数据库中的数据被黑客擦除并索要赎金。随后，在2017年1月18日当天，又有数百台ElasticSearch服务器受到了勒索攻击，服务器中的数据被擦除。安全研究人员Niall Merrigan表示，截止到目前，受攻击的ElasticSearch服务器已经超过了2711台。紧随上述两次攻击事件，目前已经有黑客将目标瞄准了Hadoop集群。这些勒索攻击的攻击模

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数据划分Partition OSS数据存储具有高可靠、低成本的特点，是海量数据存储的最佳选择之一，尤其适用于半结构化的日志存储，并可以结合E-MapReduce（使用Hive、Impala等计算引擎）通过schema-on-read方式加载数据做查询分析。日志作为一种时间序列（time-series）数据，指定年、月、日进行分析是一种常见做法。例如使用Hive来分析OSS上的日志：如果没有Partition，计算需要扫描整表（对应于OSS bucket前缀目录下的所有文件）如果用时间设置了Partition，只需要加载指定OSS日期目录下的Object即可对于大部分的日志分析而言，OSS上的日志通过Partition方式来存储，通过减少计算引擎需要扫描的数据规模可以得到三个好处：缩短了数据分析的延时免去计算引擎处理额外数据产生的开销

2017-01-22

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近期有发现一些用户在咨询，为什么数据从数据源出来后，经过了一些计算，结果不符合预期了。最常见的是说，为什么我的数据在Mysql里有xx条，怎么到MaxCompute里算了下结果变了。因为这是两个不同的系统，我们又没办法拿两边的记录直接做个full outer join看看少的是哪些数据。本文拿2个实际的例子，做了简化方便理解，给出排查过程，希望能给大家带来一些思路。问题1 场景模拟这是一个常见的场景，为什么我数据同步过来后，就直接用SQL做了count，结果就不对了。先在mysql里创建一张用户表，并插入一些数据： create table myuser(uid int,name varchar(30),regTime DATETIME ); insert into myuser(uid,name,regTime) values (1

2017-01-23

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