数据核对采用记录数的方式，很难做到字段内容的校验等等。机器学习算法可以分析大量数据记录，标记异常值和异常模式，帮助企业提高安全性，防范入侵者破坏，还可以在系统运行时自动、连续、无人工干预地执行修补、调优、备份和升级操作，尽可能减少人为错误或恶意行为，保障数据库持续稳定、高效运行。数据平台承载的应用种类较多，因此对数据库的处理要求很高，比如数据平台支持的常规需求：ETL批处理、固定报表查询、多维报表

云计算公司的技术经验来源于它们的主体业务，如阿里的电商、腾讯的游戏，因此它们的数字底座能够更好地向上支撑应用，通过公有云在基础设施平台的能力标准化，为广大互联网创新企业提供源源不断的算力和服务，近几年也逐渐在政企客户群体中打开了一扇门。尤其在万物互联的背景下，多模交互形态的产生，更多的数据，更多的连接，更多对智能化，对极致体验的追求，对数字底座的综合能力提出了更高的要求：数字化能力不仅要能提供稳健

在k8s中，可直接使用云原生的k8s注册中心完成服务的注册及发现，网关可使用ingress完成类似的工作，然后类似于非k8s的以服务名称调用模式完成微服务的调用。在命名空间中运行的最小单元，可将之视作一个个的虚拟机，我们的应用程序都是运行于POD中。通过不同的形态可发现，在k8s中已提供了完整的运行SpringCloud的原生生态，并且通过SpringCloudKubernetes的顶层实现，完全

基础管理模块：包括环境管理、系统管理、事件管理等，涵盖机器管理、应用管理、部署单元管理、K8s集群管理、用户管理、权限管理、角色管理、菜单管理、系统资源实验事件和应用实验事件管理等子模块。功能模块：包括测试管理、演练管理等子模块，其中测试管理模块支持测试计划的管理编排，支持发压脚本、常规实验场景、实验任务执行队列、压力机资源、监控跟踪、实验报告信息查看、测试场景信息统计分析、并发实验监控、可观测性

下图是某险企业务组件定义的7要素，通过其中第6个要素业务服务可以清晰地找到该组件的上下游组件，通过对原始业务需求与业务组件的归属分析，可以进一步识别出需求之间的关联关系，理清项目群里子项目的依赖关系，赋能需求统筹和进度统筹管理。架构遵从性管理的目的是在项目范围内管理和控制企业架构的建设方向，确保项目的实施遵从企业架构的原则和标准。架构师主要基于已经制定的企业架构的章程、原则、标准进行架构设计和架构

官方学习地址https://git-scm.com/book/zh/v2简单的代码提交流程1. git status 查看工作区代码相对于暂存区的差别；2. git add . 将当前目录下修改的所有代码从工作区添加到暂存区 . 代表当前目录；3. git commit -m ‘注释’ 将缓存区内容添加到本地仓库；4. git push origin master 将本地版本库推送到远程服务器；5

具备统一的平台监控和运维管理，涵盖资源、组件、应用的多维度管理和监控；从2012年至2019年，中电金信实现了从初探分布式架构、分布式PaaS平台1.0、2.0、金融核心项目群统一分布式技术平台，到实现解耦、组件化、跨平台、国产化的开发、运行、管控一体化分布式PaaS平台3.0的逐步进化。源启分布式PaaS平台主要由联机引擎、批量引擎、服务治理、服务路由、服务网关、分布式事务、批量调度、序列中心、

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Hive的数据迁移其实有多种方式，根据需求不同采用的迁移方式也不尽相同，每种迁移的优势也是不同的，其中数据量是影响迁移的重要因素之一。在数据量不大的情况下，Hive迁移一般常用的方式是使用Export、Import进行数据和元数据的导出导入，Export会将数据和元数据写到一起，并且元数据在恢复时是直接关联数据的，不需要再做其他的操作。同时还直接关联分区，不需要再使用MSCK进行分区修复。

这种架构技术平台最大的特点就是有自进化和自演进的功能，也就是说未来数据平台不是按照我们传统的方式，基于数据驱动、技术驱动的方式从零逐渐地去建造，而是根据应用驱动的方式，利用主动元数据技术、知识图谱技术，根据访问的情况逐步地去完善，最终形成数据平台的自进化过程。在迁移过程中我们发现，湖仓一体的架构是很多客户目前比较推崇的热点，很多客户选择在迁移项目的时候，整体的将原来的数据平台架构也一并进行升级，从