好的，下面我将结合代码示例，展示如何在现代云原生数据平台的不同层面上进行操作。代码将涉及到数据存储、数据处理、数据分析和查询等几个关键领域，以帮助你更好地理解如何在云原生架构中实现和利用数据平台。

1. 数据存储层：使用 AWS S3 对象存储

在云原生数据平台中，对象存储（如 AWS S3）常用于存储大量非结构化数据，如日志、图片、备份等。以下是如何使用 Python 和 boto3 库在 AWS S3 上进行操作的示例代码：

示例：上传文件到 S3 存储

import boto3
from botocore.exceptions import NoCredentialsError

# 配置 AWS S3 客户端
s3_client = boto3.client('s3', aws_access_key_id='YOUR_ACCESS_KEY', aws_secret_access_key='YOUR_SECRET_KEY', region_name='us-west-2')

# 上传文件到指定的 S3 存储桶
def upload_file_to_s3(file_path, bucket_name, object_name=None):
    if object_name is None:
        object_name = file_path

    try:
        s3_client.upload_file(file_path, bucket_name, object_name)
        print(f"File {file_path} uploaded to {bucket_name}/{object_name}")
    except FileNotFoundError:
        print(f"File {file_path} not found.")
    except NoCredentialsError:
        print("Credentials not available.")
    except Exception as e:
        print(f"Error: {str(e)}")

# 示例：上传文件
upload_file_to_s3('local_file.txt', 'my-bucket', 'uploaded_file.txt')

示例：从 S3 下载文件

def download_file_from_s3(bucket_name, object_name, download_path):
    try:
        s3_client.download_file(bucket_name, object_name, download_path)
        print(f"File {object_name} downloaded from {bucket_name} to {download_path}")
    except Exception as e:
        print(f"Error: {str(e)}")

# 示例：下载文件
download_file_from_s3('my-bucket', 'uploaded_file.txt', 'downloaded_file.txt')

2. 数据处理层：使用 Apache Spark 进行批处理

Apache Spark 是一个强大的大数据处理引擎，可以处理大量数据，并且支持批处理和流处理。在云原生数据平台中，可以使用 Spark 处理存储在 S3 或其他云存储中的数据。

示例：使用 PySpark 进行数据处理

from pyspark.sql import SparkSession

# 初始化 Spark 会话
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Cloud-Native Data Platform") \
    .getOrCreate()

# 从 S3 读取数据
df = spark.read.csv('s3a://my-bucket/path/to/data.csv', header=True, inferSchema=True)

# 进行数据处理：过滤出年龄大于 30 的用户
df_filtered = df.filter(df['age'] > 30)

# 输出结果到新的 S3 路径
df_filtered.write.csv('s3a://my-bucket/path/to/output_data.csv', header=True)

# 显示部分数据
df_filtered.show()

3. 数据分析与查询层：使用 Amazon Redshift

Amazon Redshift 是一种云数据仓库解决方案，适用于大规模数据分析。通过 SQL 查询，可以在云数据仓库中执行复杂的数据分析。

示例：使用 Python 和 psycopg2 连接并查询 Amazon Redshift

import psycopg2

# 配置 Amazon Redshift 连接
conn = psycopg2.connect(
    dbname='mydb',
    user='myuser',
    password='mypassword',
    host='mycluster.xyz.us-west-2.redshift.amazonaws.com',
    port='5439'
)

# 创建游标
cur = conn.cursor()

# 执行查询：查询某个表的数据
cur.execute("SELECT * FROM users WHERE age > 30")

# 获取查询结果
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

# 关闭连接
cur.close()
conn.close()

4. 数据集成与治理层：使用 AWS Glue 进行数据转换（ETL）

AWS Glue 是一个完全托管的 ETL（提取、转换、加载）服务，用于将数据从一个存储位置提取，进行转换，并加载到另一个存储位置。

示例：使用 AWS Glue 执行简单的数据转换任务

import boto3

# 创建 AWS Glue 客户端
glue_client = boto3.client('glue', region_name='us-west-2')

# 定义 Glue ETL 作业
def create_glue_job():
    response = glue_client.create_job(
        Name='MyETLJob',
        Role='AWSGlueServiceRole',
        Command={
            'Name': 'glueetl',
            'ScriptLocation': 's3://my-bucket/scripts/etl_script.py'
        },
        MaxCapacity=10.0,  # 最大并行作业容量
        Timeout=60  # 超时设置
    )
    print("Glue Job created:", response)

# 创建 Glue ETL 作业
create_glue_job()

5. 安全与监控层：使用 Amazon CloudWatch 进行日志和监控

Amazon CloudWatch 提供了日志记录和监控功能，帮助你跟踪应用程序和基础设施的状态，及时响应异常情况。

示例：将日志推送到 Amazon CloudWatch

import boto3
import logging

# 设置 CloudWatch Logs 客户端
logs_client = boto3.client('logs', region_name='us-west-2')

# 配置日志记录
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

# 创建日志组和日志流
log_group_name = 'my-log-group'
log_stream_name = 'my-log-stream'

# 获取 CloudWatch 日志流
response = logs_client.create_log_stream(
    logGroupName=log_group_name,
    logStreamName=log_stream_name
)

# 写入日志
logger.info("This is a log message sent to CloudWatch.")
logs_client.put_log_events(
    logGroupName=log_group_name,
    logStreamName=log_stream_name,
    logEvents=[
        {
            'timestamp': int(time.time() * 1000),
            'message': "This is a log message sent to CloudWatch."
        }
    ]
)

6. 数据治理与元数据管理：使用 Apache Atlas 管理元数据

Apache Atlas 是一个开源项目，提供了数据治理和元数据管理的功能，帮助组织管理和跟踪数据资产。

示例：将数据资产添加到 Apache Atlas

from atlasclient.client import AtlasClient
from atlasclient.models import EntityHeader, AtlasEntity

# 创建 Atlas 客户端
atlas = AtlasClient(host='http://atlas-server:21000')

# 创建数据资产
entity = AtlasEntity(
    typeName='hive_table',
    attributes={
        'name': 'my_table',
        'qualifiedName': 'my_database.my_table',
        'description': 'This is an example table in Hive.'
    }
)

# 将实体注册到 Atlas
response = atlas.entity.create(entity)
print("Entity registered in Atlas:", response)

总结

通过上述示例代码，我们展示了如何在现代云原生数据平台中使用常见的云服务和开源工具来实现数据存储、数据处理、数据分析、数据集成与治理、以及日志与监控等功能。云原生数据平台的核心优势在于其高度的可扩展性、灵活性以及能无缝集成云服务和开源大数据技术，支持从大数据存储到实时数据处理的全流程工作负载。

你可以根据自己的需求和使用的云平台选择合适的技术栈，设计和实现适合自己业务的数据平台架构。