在本文中，作者将借鉴《实现领域驱动设计》的做法，介绍领域驱动设计的基本概念的同时，用一个虚拟的公司和一个虚拟的项目，把领域驱动设计进行落地实践。
Spark 是一个开源的数据处理框架，能快速处理大量数据的转换。其高性能来自Spark的分布式框架，通常一个任务会被平均分配，跨机器集群工作。但Spark本身并不管理这些计算机，他需要一个集群的管理器来管理集群。Spark定义了需要执行的任务，而管理器决定了任务将如何被分配被执行，由此可见其重要性。这个管理器需要负责任务的接收、资源的调度和分配、任务的启动、TaskTrack监控等。 传统上，我们会选择Hadoop YARN来作为资源调度管理器，并且使用spark-submit提交任务。但随着云计算的推广与容器的流行，因其需要依赖于HDFS的本地环境，YARN的部署方式显得捉襟见肘。在技术的递进下，从Spark3.3.1开始正式推出了Kubernetes的资源管理方式，其设计框架与云计算紧密结合，将Spark应用从本地HDFS集群中解耦合，赋予其更多的灵活性。
K8s 通过 Ingress / Gateway API 将网关标准化，逐步将安全网关、流量网关、微服务网关内聚，解决从单体到微服务到云原生多层网关的复杂度，合久必分，分久必合，多层网关已成过去，网关多合一成潮流，成为 K8s 开发者和微服务开发者共同关心的话题。
随着数据量和数据复杂性的不断增加，越来越多的企业开始使用OLAP（联机分析处理）引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择OLAP引擎时，性能是一个非常重要的因素。 因此，本文将使用TPC-DS基准测试的99个查询语句来对比开源的ClickHouse、Doris、Presto以及ByConity这4个OLAP引擎的性能表现，以便为企业选择合适的OLAP引擎提供参考。
