云计算的环境中资源和应用规模变化大，部署过程所支持的软件系统形式多样，系统结构各不相同，因此对快速部署的要求较高。为了进一步提高云环境中虚拟机的部署速度，则需要考虑并行部署或者协同部署技术。并行部署是同时执行多个部署任务，将虚拟机同时部署到多个物理机上，如图1所示。 并行部署可以成倍地减少部署所需时间，但存储镜像文件所在的部署服务器的读写能力或者部署系统的有限网络带宽却制约实际的并行程度即部署速度

大数据中台是一个用于整合、管理、存储和分析海量数据的平台。它的主要五大作用。

建立综合性的云计算安全框架，开展各个云安全的关键技术研究是解决云计算安全问题的当务之急。中科院软件所提出了一个参考性的云安全框架建议，该框架包括云计算安全服务体系与云计算安全标准及其测评体系两大部分，为实现云用户安全目标提供了技术支撑，如图1所示。

虚拟化是云计算的核心，虚拟化的目的是虚拟化出一个或多个相互隔离的执行环境，用于运行操作系统及应用，并且确保在虚拟出的环境中，操作系统与应用的运行情况与在真实的物理设备上运行的情况基本相同。通过虚拟化技术，可以使系统中的物理设施的资源利用率得到明显提高，有效地平衡云计算系统的性能，还可以使系统动态部署变得更加灵活、便捷。与此同时，虚拟化的网络结构令传统的分域防护变得难以实现，同时虚拟化的服务提供模式

应用软件存在大量的漏洞是当前信息安全领域面临的极大困境，云应用软件也同样如此。如何有效减少应用软件内的漏洞，提高应用软件安全是目前应用软件开发中亟待解决的问题，尤其在云计算中，应用软件安全尤为重要。在进行应用软件开发时，应充分参考安全软件开发生命周期相关模型，如下图1所示，强化应用软件在开发、部署和运行的各个阶段中的安全，建立规范化的安全开发流程。

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、

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

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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