保证大数据系统安全运行应遵循哪些隔离原则

保证大数据系统安全运行应遵循以下隔离原则：

• 生产环境和测试环境的隔离：系统环境分为生产环境和测试环境。其中生产环境用于实际运营，承载真实业务数据和业务应用；测试环境用于各种功能验证和性能测试等，包括应用在上线前的功能验证。如把两个环境合用，将带来很多不确定性，测试环境容易对生产环境造成干扰，影响生产环境正常业务的提供，甚至测试环境中不成熟的应用和业务运行时可能对环境造成破坏性的影响。因此要对两个环境进行物理隔离，两者独立运行，互不干扰，防止因硬件资源的占用或者抢夺对运行造成不必要的影响。

• 不同集群的隔离：为避免可能存在的机架断电导致集群数据丢失或者停止服务，需要将属于同一个集群的不同节点分别部署到不同的机架上，通过多个机架的方式提供对服务器的承载。每个集群都基于一套独立的HDFS运行，这样从物理上和逻辑上与其他集群都进行了隔离。

• 在线应用和离线应用的隔离：在大数据平台上运行的应用分为在线应用和离线应用两大类。为保证重点在线应用的正常运行，需要单独规划HBase集群，且该集群基于一套独立的HDFS运行，从物理上和逻辑上和其他集群都进行隔离。

• 不同在线应用的隔离：对于在线应用，分为一般在线应用和重点在线应用，重点在线应用基于一套独立的HDFS运行，实现物理隔离，用于存储重要的在线数据，保证实时查询服务的持续提供。一般在线应用用于提供普通的HBase查询，对实时性的要求低于重点在线应用，所以可和离线应用部署在一个集群中。

• 不同应用数据的隔离：集群中的数据都是基于HDFS进行存放的，因此对于属于同一个集群内的应用的数据隔离，可通过设置不同的HDFS目录存放的方式实现不同应用数据的隔离，不同应用属于不同的用户，不同的应用使用不同的目录，然后通过对目录进行权限配置的方式进行隔离和共享。各个应用在自身所属的目录下设置子目录，以及数据计算所需的输入（例如：Input）和输出（例如：Output）的目录名称等。