❶ 大數據面試題及答案誰能分享一下
大數據時代才剛剛開始。隨著越來越多的公司傾向於大數據運營，人才需求達到歷史最高水平。這對你意味著什麼？如果您想在任何大數據崗位上工作，它只能轉化為更好的機會。您可以選擇成為數據分析師，數據科學家，資料庫管理員，大數據工程師，Hadoop大數據工程師等。在本文中，慧都網將介紹與大數據相關的前10大數據面試問題。
以下是最重要的大數據面試問題以及具體問題的詳細解答。對於更廣泛的問題，答案取決於您的經驗，我們將分享一些如何回答它們的提示。
10個大數據面試入門級問題
無論何時進行大數據采訪，采訪者都可能會詢問一些基本問題。無論您是大數據領域的新手還是經驗豐富，都需要基礎知識。因此，讓我們來介紹一些常見的基本大數據面試問題以及破解大數據面試的答案。
1.您對「大數據」一詞有何了解？
答：大數據是與復雜和大型數據集相關的術語。關系資料庫無法處理大數據，這就是使用特殊工具和方法對大量數據執行操作的原因。大數據使公司能夠更好地了解其業務，並幫助他們從定期收集的非結構化和原始數據中獲取有意義的信息。大數據還允許公司採取數據支持的更好的業務決策。
2.大數據的五個V是什麼？
答：大數據的五個V如下：
Volume -Volume表示體積大，即以高速率增長的數據量，即以PB為單位的數據量
Velocity -Velocity是數據增長的速度。社交媒體在數據增長速度方面發揮著重要作用。
Variety -Variety是指不同的數據類型，即各種數據格式，如文本，音頻，視頻等。
Veracity -Veracity是指可用數據的不確定性。由於大量數據帶來不完整性和不一致性，因此產生了准確性。
Value -價值是指將數據轉化為價值。通過將訪問的大數據轉換為價值，企業可以創造收入。
ResourceManager-該組件接收處理請求，並根據處理需要相應地分配給各個NodeManager。
NodeManager-它在每個單個數據節點上執行任務
處理
數據採集
HDFS在一組計算機上運行，而NAS在單個計算機上運行。因此，數據冗餘是HDFS中的常見問題。相反，復制協議在NAS的情況下是不同的。因此，數據冗餘的可能性要小得多。
在HDFS的情況下，數據作為數據塊存儲在本地驅動器中。在NAS的情況下，它存儲在專用硬體中。
YARN的兩個主要組成部分：
7.為什麼Hadoop可用於大數據分析？
答：由於數據分析已成為業務的關鍵參數之一，因此，企業正在處理大量結構化，非結構化和半結構化數據。在Hadoop主要支持其功能的情況下，分析非結構化數據非常困難
此外，Hadoop是開源的，可在商用硬體上運行。因此，它是企業的成本效益解決方案。
8.什麼是fsck？
答：fsck代表文件系統檢查。它是HDFS使用的命令。此命令用於檢查不一致性以及文件中是否存在任何問題。例如，如果文件有任何丟失的塊，則通過此命令通知HDFS。
9. NAS（網路附加存儲）和HDFS之間的主要區別是什麼？
答：NAS（網路附加存儲）和HDFS之間的主要區別 -
10.格式化NameNode的命令是什麼？
答：$ hdfs namenode -format。
歡迎咨詢慧都在線客服，我們將幫您轉接大數據專家團隊，並發送相關資料給您！
以上就是大數據面試題及答案，希望我的回答對您有幫助！
❷ (1)什麼是安全大數據
《中華人民共和國數據安全法》中第三條，給出了數據安全的定義，是指通過採取必要措施，確保數據處於有效保護和合法利用的狀態，以及具備保障持續安全狀態的能力。要保證數據處理的全過程安全，數據處理，包括數據的收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等。
信息安全或數據安全有對立的兩方面含義：
一是數據本身的安全，主要是指採用現代密碼演算法對數據進行主動保護，如數據保密、數據完整性、雙向強身份認森手證等，
二是唯扒數據防護的安全，主要是採用現代信息存儲此山嫌手段對數據進行主動防護，如通過磁碟陣列、數據備份、異地容災等手段保證數據的安全，數據安全是一種主動的保護措施，數據本身的安全必須基於可靠的加密演算法與安全體系，主要是有對稱演算法與公開密鑰密碼體系兩種。
❸ 大數據存在的安全問題有哪些
一、分布式系統
大數據解決方案將數據和操作分布在許多系統中，以實現更快的處理和分析。這種分布式系統可以平衡負載，避免單點故障。但是這樣的系統容易受到安全威脅，黑客只要攻擊一個點就可以滲透整個網路。
二.數據存取
大數據系統需要訪問控制來限制對敏感數據的訪問，否則，任何用戶都可以訪問機密數據，有些用戶可能會出於惡意使用。此外，網路犯罪分子可以入侵與大數據系統相連的系統，竊取敏感數據。因此，使用大數據的公司需要檢查和驗證每個用戶的身份。
三.數據不正確
網路犯罪分子可以通過操縱存儲的數據來影響大數據系統的准確性。因此，網路犯罪分子可以創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據系統。比如醫療機構可以利用大數據系統研究患者的病歷，而黑客可以修改這些數據，產生不正確的診斷結果。
四.侵犯隱私
大數據系統通常包含機密數據，這是很多人非常關心的問題。這樣的大數據隱私威脅已經被全世界的專家討論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據系統以破壞敏感數據。這種數據泄露已經成為頭條新聞，導致數百萬人的敏感數據被盜。
五、雲安全性不足
大數據系統收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全威脅。網路犯罪分子破壞了許多知名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，並且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。
關於大數據存在的安全問題有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
❹ 第三章 大數據存儲
一，HDFS的基本特徵與構架
1.基本特徵
（1）大規模數據分布存儲能力：以分布式存儲能力和良好的可擴展性。（基於大量分布節點上的本地文件系統，構建一個邏輯上具有巨大容量的分布式文件系統，並且整個文件系統的容量可隨集群中節點的增加而線性擴展）
（2）高並發訪問能力：提供很高的數據訪問寬頻（高數據吞吐率），並且可以把帶寬的大小等比例擴展到集群中的全部節點上
（3）強大的容錯能力：（設計理念中硬體故障被視作常態）保證在經常有節點發生硬體故障的情況下正確檢測硬體故障，並且能自動從故障中快速恢復，確保數據不丟失（採用多副本數據塊形式存儲）
（4）順序式文件訪問：（大數據批處理都是大量簡單數據記錄的順序處理）對順序讀進行了優化，支持大量數據的快速順序讀出，代價是對於隨機的訪問負載較高
（5）簡單的一致性模型（一次寫多次讀）：支持大量數據的一次寫入，多次讀取；不支持已寫入數據的更新操作，但允許在文件尾部添加新的數據
（6）數據塊存儲模式：默認的塊大小是64MB。好處：減少元數據的數量，允許這些數據塊通過隨機方式選擇節辯局睜點，分布存儲在不同地方
2.基本框架與工作過程
（1）基本組成結構與文件訪問過程
[1]HDFS；一個建立在一組分布式伺服器節點的本地文件系統之上的分布式文件系統（採用經典主-從結構）
[2]主控節點NameNode:
1）是一個主伺服器，用來管理整個文件系統的命名空間和元數據,以及處理來自外界的文件訪問請求
2）保存了文件系統的三中元數據
命名空間：整個分布式文件系統的目錄結構
數據塊與文件名的映射表
每個數據塊副本的位置信息，每一個數據塊默認有3個副本
[3]從節點DataNode：
1）用來實際存儲和管理文件的數攜歲據塊
2）為了防止數據丟失，每個數據塊默認有3個副本，且3個副本會分別復制在不同節點上，以避免一個節點失效造成一個數據塊的徹底丟失
[4]程序訪問文件時，實際文件數據流並不會通過NameNode傳送，而是從NameNode獲得所需訪問數據塊的存儲位置信息後，直接去訪問對應的DataNode獲取數據
[5]設計好處：
1）可以允許一個文件的數據能同時在不同DataNode上並發訪問，提高數據訪問的速度
2）減少NameNode的負擔，避免使NameNode成為數據訪問瓶頸
[6]基本訪問過程：
1）首先，用戶的應用程序通過HDFS的客戶端程序將文件名發送至NameNode
2）NameNode接收到文件名之後，在HDFS目錄中檢索文件名對應的數據塊，再根據數據塊信息找到保存數據塊的DataNode地址，講這些地址回送到客戶端
3）客戶端接收到這些DataNode地址之後，與這些DataNode並行的進行數據傳輸操作，同時將操作結臘兆果的相關日誌提交到NameNode
2.數據塊
（1）為了提高硬碟的效率，文件系統中最小的數據讀寫單元是數據塊
（2）HDFS數據塊的默認大小是64MB，實際部署中，可能會更多
（3）將數據塊設置大的原因是減少定址開銷的時間
（4）當應用發起數據傳輸請求：
[1]NameNode首先檢索文件對應的數據塊信息，找到數據塊對應的DataNode
[2]DataNode根據數據塊信息在自身的存儲中尋找相應的文件，進而與應用程序之間交換數據
[3]因為檢索過程是但進行，所以要增加數據塊大小，這樣就可以減少定址的頻度和時間開銷
3.命名空間
（1）文件命名遵循「目錄/子目錄/文件」格式
（2）通過命令行或者是API可以創建目錄，並且將文件保存在目錄中。可以對文件進行創建，刪除，重命名操作
（3）命令空間由NameNode管理。所有對命名空間的改動都會被記錄
（4）允許用戶配置文件在HDFS上保存的副本數量，保存的副本數稱作「副本因子」
4.通信協議
（1）採用TCP協議作為底層的支撐協議
（2）應用協議
[1]應用可以向NameNode主動發起TCP連接
[2]應用和NameNode交互協議稱為Client協議
[3]NameNode和DataNode交互的協議稱為DataNode協議
（3）用戶和DataNode的交互是通過發起遠程調用（RPC），並由NameNode響應來完成的。另外，NameNode不會主動發起遠程過程調用請求
5.客戶端：是用戶和HDFS通信最常見的渠道，部署的HDFS都會提供客戶端
二，HDFS可靠性設計
1.HDFS數據塊多副本存儲設計
（1）採用了在系統中保存多個副本的方式保存數據，且同一個數據塊的多個副本會存放在不同節點上
（2）優點：
[1]採用多副本，可以讓客戶從不同數據塊中讀取數據，加快傳輸速度
[2]HDFS的DataNode之間通過網路傳輸數據，如果採用多個副本可以判斷數據傳輸是否出錯
[3]多副本可以保證某個DataNode失效的情況下，不會丟失數據
2.可靠性的設計實現
（1）安全模式：
[1]HDFS啟動時，NameNode進入安全模式
[2]處於安全模式的NameNode不能做任何文本操作，甚至內部的副本創建不允許
[3]NameNode需要和各個DataNode通信，獲得其中保存的數據塊信息，並對數據塊信息進行檢查
[4]只有通過了NameNode檢查，一個數據塊被認為安全。當被認為安全的數據塊所佔比例達到某個閾值，NameNode退出
（2）SecondaryNmaeNode
[1]使用它來備份NameNode元數據，以便在其失效時能從中恢復出其上的元數據
[2]它充當NameNode的一個副本，本身並不處理任何請求。
[3]作用：周期性保存NameNode的元數據
（3）心跳包和副本重新創建
[1]心跳包：位於HDFS核心的NameNode，通過周期性的活動檢查DataNode的活動
[2]檢測到DataNode失效，保存在其上的數據不可用。則其上保存的副本需要重新創建這個副本，放到另外可用的地方
（4）數據一致性
[1]採用了數據校驗和機制
[2]創建文件時，HDFS會為這個文件生成一個校驗和，校驗和文件和文件本身保存在同一空間上，
[3]傳輸數據時會將數據與校驗和一起傳輸，應用收到數據後可以進行校驗
（5）租約
[1]防止同一個文件被多個人寫入數據
[2]NameNode保證同一個文件只會發放一個允許的租約，可以有效防止出現多人寫入的情況
（6）回滾
三，HDFS文件存儲組織與讀寫
1.文件數據的存儲組織
（1）NameNode目錄結構
[1]藉助本地文件系統來保存數據，保存文件夾位置由配置選項（{dfs.name.dir}/{/tmp/dfs/name}）決定
[2]在NameNode的${dfs.name.dir}之下有3個文件夾和1個文件：
1）current目錄：
文件VERSION:保存了當前運行的HDFS版本信息
FsImages:是整個系統的空間鏡像文件
Edit：EditLog編輯文件
Fstime：上一次檢查點時間
2）previous.checkpoint目錄：和上一個一致，但是保存的是上一次檢查點的內容
3）image目錄：舊版本的FsImage存儲位置
4）in_use.look:NameNode鎖，只在NameNode有效（啟動並且能和DataNode正常交互）時存在。
（2）DataNode目錄結構
[1]藉助本地文件系統來保存數據。保存文件夾位置由配置選項{dfs.data.dir}決定
[2]在其之下有4個子目錄和2個文件
1）current目錄：已經成功寫入的數據塊，以及一些系統需要的文件
a)文件VERSION：保存了當前運行的HDFS版本信息
b)subdirXX:當同一目錄下文件超過一定限制，新建一個目錄，保存多出來的數據塊和元數據
2）tmp目錄和blockBeingWritten目錄：正在寫入的數據塊，是HDFS系統內部副本創建時引發的寫入操作對應的數據塊
3）detach目錄：用於DataNode升級
4）Storage目錄：防止版本不同帶來風險
5）in_user.lock文件：DataNode鎖。只有在DataNode有效時存在。
（3）CheckPointNode目錄結構：和上一個基本一致
2.數據的讀寫過程
（1）數據讀取過程
[1]首先，客戶端調用FileSystem實例的open方法，獲得這個文件對應的輸入流，在HDFS中就是DFSInputStream
[2]構造第一步的輸入流時，通過RPC遠程調用NameNode可以獲得NameNode中此文件對應的數據塊保存位置，包括這個文件副本的保存位置（註：在輸入流中會按照網路拓撲結構，根據與客戶端距離對DataNode進行簡單排序）
[3]-[4]獲得此輸入流後，客戶端調用READ方法讀取數據。輸入流選擇最近的DFSInputStream會根據前面的排序結果，選擇最近的DataNode建立連接並讀取數據。
[5]如果已達到數據塊末端，關閉這個DataNode的連接，然後重新查找下一個數據塊
[6]客戶端調用close，關閉輸入流DFSInputStream
（2）數據輸入過程
[1]-[2]:客戶端調用FileSystem實例的create方法，創建文件。檢查後，在NameNode添加文件信息，創建結束之後，HDFS會返回一個輸出流DFSDataOutputStream給客戶端
[3]調用輸出流的write方法向HDFS中對應的文件寫入數據。
數據首先會被分包，這些分包會寫入一個輸出流的內部隊列Data隊列中，接收完整數據分包，輸出流回想NameNode申請保存文件和副本數據塊的若干個DataNode
[4]DFSDataOutputStream會（根據網路拓撲結構排序）將數據傳輸給距離上最短的DataNode，這個節點接收到數據包後傳給下一個。數據在各節點之間通過管道流通，減少傳輸開銷
[5]數據節點位於不同機器上，數據需要通過網路發送。（為保證數據節點數據正確，接收到數據的節點要向發送者發送確認包）
[6]執行3-5知道數據全部寫完，DFSDataInputStream繼續等待知道所有數據寫入完畢並確認，調用complete方法通知NameNode文件寫入完成
[7]NameNode接收到complete消息之後，等待相應數量的副本寫入完畢後，告知客戶端
傳輸過程，當某個DataNode失效，HDFS執行：
1）關閉數據傳輸的管道
2）將等待ACK隊列的數據放到Data隊列頭部
3）更新正常DataNode中所有數據塊版本。當失效的DataNode重啟，之前的數據塊會因為版本不對被清除
4）在傳輸管道中刪除失效的DataNode,重新建立管道並發送數據包
4.HDFS文件系統操作命令
（1）HDFS啟動與關閉
[1]啟動過程：
1）進入到NameNode對應節點的Hadoop安裝目錄
2）執行啟動腳本:bin/start-dfs.sh
[2]關閉過程:bin/stop-dfs.sh
（2）文件操作命令格式與注意事項
[1]基本命令格式：
1）bin/hadoop dfs-cmd <args> args-> scheme://authority/path
2）args參數基本格式前面是scheme，authority是機器地址和對應埠
a)本地文件，scheme是file
b)HDFS上文件，scheme是hdfs
（3）文件操作基本格式
[1]hadoop dfs-cat URL [URL ...]
[2]作用：將參數所指示文件內容輸出到stdout
❺ 解決數據的安全存儲的策略
解決數據的安全存儲的策略包括數據加密、用戶安全認證、數據備份、使用跟蹤過濾器、數據恢復。
1、數據加密：首先在大數據安全服務的設計中，根據數據安全存儲的需求，對大數據加密後再存儲，比如HBASE就提供了數據加密功能，該功能細致到能對某一列的隱私數據進行加密；其次可以通過鏈路加密，實現在數據集節點和應用程序之間安全地傳輸大數據。
在傳輸服務過程中，為數據流的上傳與下載提供有效保護；最後還可以通過內建的審計跟蹤和網路數據統計分析，對可能存在的惡意用戶進行識別並耐瞎族屏蔽。
❻ 大數據安全的三要素是什麼
大數據安全的三要素是安全存儲、傳輸和認證。
大數據安全的三要素包括安全存儲、安全傳輸和安全認證的使用者。只有安全存儲、安全傳輸、以及認證的使用三者有機結合，才能最大程度上保證大數據安全的使用。
簡介：
大數據時代來臨，各行業數據規模呈TB級增長，擁有高價值數據源的企業在大數據產業鏈中佔有至關重要的核心地位。
在實現大數據集中後，如何確保網路數據的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威脅影響，已成為政府機構、事業單位信息化健康發展所要考慮的核心問題。
大數據安全的防護技術有：數據資產梳理（敏感數據、資料庫等進行梳理）、資料庫加密（核心數據存儲加密）、資料庫安全運維（防運維人員惡意和高危操作）、數據脫敏（敏感數據匿名化）、資料庫漏掃（數據安全脆弱性檢測）等。
❼ 大數據關繫到網路信息安全,比較明顯的影響主要表現在哪幾個方面。( )
大數據關繫到網路信息安全，比較明顯的影響主要表現在以下幾個方面：
一、規模、實時性和分布式處理羨凱大數據的本質特徵（使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求。
例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方枯派老面）使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。
二、嵌入式安全：在涉及大數據的瘋狂競賽中，大部分的開發資源都用於改善大數據的可升級、易用性和分析功能上。
只有很少的功能用於增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大數據平台中的沒升安全功能。你希望開發人員在設計和部署階段能夠支持所需要的功能。你希望安全功能就像大數據集群一樣可升級、高性能、自組織。
三、應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。
在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。
❽ 大數據安全層面的風險包括
大數據安全層面的風險包括異常流量攻擊、信息泄露風險、傳輸過程中的安全隱患等。
三、傳輸過程中的安全隱患
1、數據生命周期安全問題。伴隨著大數據傳輸技術和應用的快速發展，在大數據傳輸生命周期的各個階段、各個環節，越來越多的安全隱患逐漸暴露出來。比如，大數據傳輸環節，除了存在泄漏、篡改等風險外，還可能被數據流攻擊者利用，數據在傳播中物兄可能出現逐步失真等。
2、又如，大數據傳輸處理環節，除數據非授權使用和被破壞的風險外，由於大數據傳輸的異構、多源、關聯等特點，即使多個數據集各自脫敏處理，數據集仍然存在因關聯分析而造成個人信息泄漏的風險。
❾ 保護大數據安全的10個要點
一項對2021年數據泄露的分析顯示，總共有50億份數據被泄露，陸指賣這對所有參與大數早逗據管道工作的人來說，從開發人員到DevOps工程師，安全性與基礎業務需求同等重要。
大數據安全是指在存儲、處理和分析過於龐大和復雜的數據集時，採用任何措施來保護數據免受惡意活動的侵害，傳統資料庫應用程序無法處理這些數據集。大數據可以混合結構化格式(組織成包含數字、日期等的行和列)或非結構化格式(社交媒體數據、PDF 文件、電子郵件、圖像等)。不過，估計顯示高達90%的大數據是非結構化的。
大數據的魅力在於，它通常包含一些隱藏的洞察力，可以改善業務流程，推動創新，或揭示未知的市場趨勢。由於分析這些信息的工作負載通常會將敏感的客戶數據或專有數據與第三方數據源結合起來，因此數據安全性至關重要。聲譽受損和巨額經濟損失是大數據泄露和數據被破壞的兩大主要後果。
在確保大數據安全時，需要考慮三個關鍵階段:
當數據從源位置移動到存儲或實時攝取(通常在雲中)時，確保數據的傳輸
保護大數據管道的存儲層中的數據(例如Hadoop分布式文件系統)
確保輸出數據的機密性，例如報告和儀錶板，這些數據包含通過Apache Spark等分析引擎運行數據收集的情報
這些環境中的安全威脅類型包括不適當的訪問控制、分布式拒絕服務(DDoS)攻擊、產生虛假或惡意數據的端點，或在大數據工作期間使用的庫、框架和應用程序的漏洞。
由於所涉及的架構和環境復雜性，大數據安全面臨著許多挑戰。在大數據環境中，不同的硬體和技術在分布式計算環境中相互作用。比如：
像Hadoop這樣的開源框架在設計之初並沒有考慮到安全性
依賴分布式計算來處理這些大型數據集意味著有更多的系統可能出逗敗錯
確保從端點收集的日誌或事件數據的有效性和真實性
控制內部人員對數據挖掘工具的訪問，監控可疑行為
運行標准安全審計的困難
保護非關系NoSQL資料庫
這些挑戰是對保護任何類型數據的常見挑戰的補充。
靜態數據和傳輸中數據的可擴展加密對於跨大數據管道實施至關重要。可擴展性是這里的關鍵點，因為除了NoSQL等存儲格式之外，需要跨分析工具集及其輸出加密數據。加密的作用在於，即使威脅者設法攔截數據包或訪問敏感文件，實施良好的加密過程也會使數據不可讀。
獲得訪問控制權可針對一系列大數據安全問題提供強大的保護，例如內部威脅和特權過剩。基於角色的訪問可以幫助控制對大數據管道多層的訪問。例如，數據分析師可以訪問分析工具，但他們可能不應該訪問大數據開發人員使用的工具，如ETL軟體。最小許可權原則是訪問控制的一個很好的參考點，它限制了對執行用戶任務所必需的工具和數據的訪問。
大數據工作負載所需要的固有的大存儲容量和處理能力使得大多數企業可以為大數據使用雲計算基礎設施和服務。但是，盡管雲計算很有吸引力，暴露的API密鑰、令牌和錯誤配置都是雲中值得認真對待的風險。如果有人讓S3中的AWS數據湖完全開放，並且對互聯網上的任何人都可以訪問，那會怎麼樣?有了自動掃描工具，可以快速掃描公共雲資產以尋找安全盲點，從而更容易降低這些風險。
在復雜的大數據生態系統中，加密的安全性需要一種集中的密鑰管理方法，以確保對加密密鑰進行有效的策略驅動處理。集中式密鑰管理還可以控制從創建到密鑰輪換的密鑰治理。對於在雲中運行大數據工作負載的企業，自帶密鑰 (BYOK) 可能是允許集中密鑰管理而不將加密密鑰創建和管理的控制權交給第三方雲提供商的最佳選擇。
在大數據管道中，由於數據來自許多不同的來源，包括來自社交媒體平台的流數據和來自用戶終端的數據，因此會有持續的流量。網路流量分析提供了對網路流量和任何潛在異常的可見性，例如來自物聯網設備的惡意數據或正在使用的未加密通信協議。
2021年的一份報告發現，98%的組織感到容易受到內部攻擊。在大數據的背景下，內部威脅對敏感公司信息的機密性構成嚴重風險。有權訪問分析報告和儀錶板的惡意內部人員可能會向競爭對手透露見解，甚至提供他們的登錄憑據進行銷售。從內部威脅檢測開始的一個好地方是檢查常見業務應用程序的日誌，例如 RDP、VPN、Active Directory 和端點。這些日誌可以揭示值得調查的異常情況，例如意外的數據下載或異常的登錄時間。
威脅搜尋主動搜索潛伏在您的網路中未被發現的威脅。這個過程需要經驗豐富的網路安全分析師的技能組合，利用來自現實世界的攻擊、威脅活動的情報或來自不同安全工具的相關發現來制定關於潛在威脅的假設。具有諷刺意味的是，大數據實際上可以通過發現大量安全數據中隱藏的洞察力來幫助改進威脅追蹤工作。但作為提高大數據安全性的一種方式，威脅搜尋會監控數據集和基礎設施，以尋找表明大數據環境受到威脅的工件。
出於安全目的監視大數據日誌和工具會產生大量信息，這些信息通常最終形成安全信息和事件管理(SIEM)解決方案。
用戶行為分析比內部威脅檢測更進一步，它提供了專門的工具集來監控用戶在與其交互的系統上的行為。通常情況下，行為分析使用一個評分系統來創建正常用戶、應用程序和設備行為的基線，然後在這些基線出現偏差時進行提醒。通過用戶行為分析，可以更好地檢測威脅大數據環境中資產的保密性、完整性或可用性的內部威脅和受損的用戶帳戶。
未經授權的數據傳輸的前景讓安全領導者徹夜難眠，特別是如果數據泄露發生在可以復制大量潛在敏感資產的大數據管道中。檢測數據泄露需要對出站流量、IP地址和流量進行深入監控。防止數據泄露首先來自於在代碼和錯誤配置中發現有害安全錯誤的工具，以及數據丟失預防和下一代防火牆。另一個重要方面是在企業內進行教育和提高認識。
框架、庫、軟體實用程序、數據攝取、分析工具和自定義應用程序——大數據安全始於代碼級別。 無論是否實施了上述公認的安全實踐，代碼中的安全缺陷都可能導致數據泄漏。 通過在軟體開發生命周期中檢測自研代碼及開源組件成分的安全性，加強軟體安全性來防止數據丟失。