实际 利用当中，“大数据” 仿佛 时常被 误会 。大数据 确切存储并 解决大量的数据 集中，但其 特点体现远不止于此 。而大数据架构和平台算是新事物，并且还在以一种非凡的速度不停进展着 。商业和开源的开发团队 几乎每月都在公布其平台的新 性能 。

当今的大数据集群将会与 将来我们看到的数据集群有极大不同 。适应这种新 困苦的安全工具也将 产生 变迁 。假如安全成为大数据集群进展过程中的一种主要需要，集群就不方便被黑客 毁坏 。

大数据 景象由三个大趋向的 交加所推进：包括珍贵信息的大量数据、便宜的计算资源、 几乎免费的 综合工具 。如今，有众多特殊 重视不同数据类型的大数据治理系统 。这些系统 使用多种不同的 查问模式、不同的数据存储模式、不同的 使命治理和协调、不同的资源治理工具 。 固然大数据常被 形容为“反关系型”的，但这个概念还 无奈抓住大数据的 性质 。为了幸免性能问题，大数据 确切放弃了许多关系型数据库的核心 性能，却也没犯什么 舛误：有些大数据环境提供关系型 构造、业务延续性和 构造化 查问 解决 。

传统的定义 无奈抓住大数据的 性质， 不妨依据构成大数据环境的 要害 因素思量一下大数据 。这些 要害 因素 使用了许多 分布式的数据存储和治理节点 。这些 因素存储多个数据副本，在多个节点中间将数据变成“碎片” 。这 象征着在单一节点 产生故障时，数据 查问将会转向 解决资源可用的数据 。正是这种 可以彼此 合作的 分布式数据节点集群， 可以解决数据治理和数据 查问问题，才使得大数据如此不同 。节点的 涣散 联络带来了许多性能优势，但也带来了独特的安全 挑战 。

大数据数据库并不 使用集中化的“围墙花园”模式，内部的数据库并不 潜藏自己而使其它 利用程序 无奈 拜访 。在这儿没有“内部的”概念，而大数据并不依赖数据 拜访的集中点 。大数据将其架构 袒露给 使用它的 利用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通讯 。

嵌入式安全：在 波及大数据的疯狂 比赛中，大 部分的开发资源都用于改善大数据的可 晋级、易用性和 综合 性能上 。惟独很少的 性能用于添加安全 性能 。多数系统提供 起码的安全 性能，但缺乏以包括全部的常见 挟制 。在很大程度上，你需要自己构建安全策略 。

数据安全：存储在大数据集群中的数据 根本上都 保留在文件中 。每一个客户端 利用都 可以维持其自己的包括数据的设计，但这种数据是存储在大量节点上的 。存储在集群中的数据易于 蒙受 畸形文件方便 感化的全部 挟制， 因此需要对这些文件进行 掩护，幸免 蒙受非法的查看和复制 。

规模、实时性和 分布式 解决：大数据的 性质 特色使得保障这些系统的安全更为 困苦 。大数据集群 存在开放性和自我组织性，并 可以 运消费者与多个数据节点同时通讯 。验证哪些数据节点和哪些客户 该当 拜访信息是很 困苦的 。别忘了，大数据的 性质属性 象征着新节点自动衔接到集群中，共享数据和 查问 后果，解决客户 使命 。

利用程序：面向大数据集群的大多数 利用都是Web 利用 。它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API 。 固然全面 探讨大数据安全的这个问题超出了本文的 规模，但基于Web的 利用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的 挟制 。在 蒙受 突击或 毁坏后，它们 可以提供对大数据集群中所存储数据的无 制约 拜访 。