云原生基础架构由应用程序来维护，而云原生应用则由基础架构来维护，两者密不可分。这就要求基础架构和应用程序设计必须是简单的。如果一个应用程序比较复杂，则应该采用微服务模式，将复杂功能拆分为细微的服务，然后通过集成这些细微服务来组装成一个应用系统。但由微服务构成的如此复杂的系统，势必无法通过人工管理，应该采用自动化管理，这也是云原生应用的一个基本特征。

（3）建立政务云安全技术体系∶ 遵循立体防护、纵深防御理念，以政务云、大数据中心、应用为防护核心，构建涵盖物理安全、平台安全、主机安全、网络安全、数据安全、应用安全的政务外网安全六层防护体系，以及提供公共安全服务组件的公共支撑体系，提升政务云的安全防护能力。基于上述政务云安全架构建设政务云安全保障体系，能够全面提升政务云的安全防护能力、隐患发现能力、风险管理能力、应急响应能力和系统恢复能力，使政务

大数据生态圈的绝大多数技术组件的源代码都是使用 Java 语言开发的，比如 Zookeeper、Hadoop、Hive、HBase、Flume、Sqoop、Flink 等，而且在大数据开发过程中经常涉及源代码的阅读与使用，所以 Java 语言是从事大数据项目开发的必备语言，也是大数据开发的主流语言。本文结合大数据技术架构与企业实际应用，梳理出大数据工程师需要掌握的技能，包括大数据主流开发语言、大数

因此，业务领域建模就成了微服务应用功能架构的核心，每个微服务都围绕业务领域概念来定义，并将实现架构及其所依赖的其他组件（如数据库等）封装在该微服务中，从而实现了高度解耦。应用实现架构有整洁架构、六边形架构和分层架构三种，我们知道这三种架构的展现方式和解决问题的出发点不一样，但其架构思想与微服务架构高内聚、低耦合的设计原则高度一致。总的来说，按照业务领域来拆分每一个微服务应用，每一个微服务都包含全技

分布式系统还内置了对数据存储和处理的优化设置，可以选择多种数据存储形式，优化设置不仅可用于原始数据的获取，还可以应用在处理数据时产生的中间值，以及数据处理后的结果数据，主要注意：文件格式、数据压缩。这类元数据可以充分加快数据分析性能，优化执行程序。（一）和逻辑数据集相关的元数据∶这类元数据记录数据集存储的位置信息、和数据集关联的模式信息、数据集的分区和排序信息，还有数据集的格式。（四）和数据获取、

在海量数据场景中，出于稳定的要求，Spark一般用于处理数据仓库上层的查询、计算和分析操作，而底层的操作由Hive完成。Hive 适合海量数据的批处理操作场景，操作简单，容错性和扩展性好，缺点是高延迟、查询和计算都比较慢，因此Hive被广泛应用在离线计算场景中，尤其是对海量数据的批处理操作和分析场景中。ClickHouse 适合海量数据的大宽表（维度和指标较多的表）的灵活和随机的查询、过滤和聚合计

这些关键举措离不开数据仓库的标准化、存储、计算和建模体系化的支撑。同时，Atlas还可以捕获各种元数据信息（如数据的产生、表的建立和执行、数据交互、数据ETL执行、数据存储、数据安全访问、数据的使用等），并支持查看元数据和血缘的可视化，便于及时发现数据的变化，快速定位数据问题。整体而言， Oozie的功能更加丰富， 比如支持Web、Rest API、Java API操作工作流，支持工作流的状态持久

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容器安全是Docker社区极为关注的一个问题，Docker是否能提供安全的环境，尤其是在公有云环境中，这直接关系到Docker是否可以大规模用于生产环境。容器安全的安全机制有哪些？包括Docker daemon在以TCP形式提供服务的同时使用传输层安全协议在构建使用镜像时会验证镜像的签名证书;通过cgroups及namespaces 来对容器进行资源限制和隔离;提供自定义容器能力（ capabil

数据存储层是云存储系统的基础，它将不同类型的存储设备连接起来，基于虚拟化技术对存储设备进行抽象，将所有存储空间集成到存储资源池中，实现从物理设备到逻辑视图的映射，同时实现对存储设备的集中管理、状态监控以及容量的动态扩展。（4）数据集中存储。云存储系统具有高度的灵活性，用户可以根据需要定制相应的存储服务和资源，云存储服务商可以按照用户需求来部署相应的存储能力、资源和服务。云存储服务是云存储系统提供的