Hadoop时代落幕，开源大数据将何去何从？-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Hadoop时代落幕，开源大数据将何去何从？。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1、Hadoop潮起潮落

2021年10月8日，大数据行业的一个标志性事件发生：Cloudera正式宣布完成了从纳斯达克摘牌和私有化退市

Cloudera的私有化，也标志着以Hadoop为代表的大数据时代落幕了

言Cloudera必言Hadoop。十几年前，三家资金雄厚的初创公司Cloudera、Hortonworks和MapR开始围绕Hadoop开源生态系统中进行产品和服务商业化。有关Hadoop的炒作在2014年达到了巅峰

阅读本文之前，建议先阅读Hadoop与Cloudera的发展史：传送门

2、Hadoop何去何从？

大数据大概是从2003年开始发展的，开始的标志是《MapReduce》、《GFS》、《BigTable》三篇论文的发表。如果从时间维度上对比来看，数据库从70年代起步，至今大概是50年的历史；大数据至今的历史是20年；深度学习是2013年左右开始发展的，至今刚好10年

我们可以将大数据技术的发展分成三个阶段：孕育期、发展期和普惠期

第一阶段，从2003年到2013年是孕育期。大家只听过一些耳熟能详的大厂在做大数据相关的建设，比如谷歌做搜索引擎后台数据处理
第二阶段，之后的8-10年，即从2013年到2023年是发展期。发展期有两个关键事项推动了大数据的发展：其一是以Hadoop为核心的开源技术；其二是云计算。云计算相关技术的发展极大程度上降低了大数据平台的建设门槛。所以，大家可以看到目前主流的大数据平台都是在2012年前后开始发展的，例如Snowflake在那时候成立，阿里巴巴大概那个时候开始做阿里云和飞天大数据平台等
第三个阶段，普惠期。普惠期的特点有两个：其一是千帆竞发后，大部分企业被淘汰，少数企业通过竞争最终占领市场，然后逐步形成规模；其二从技术角度来看，部分技术的发展趋于成熟，如批计算、流计算和分析的一些范式被固定并广泛应用。同时，一些外延的技术比如跟AI相关技术的会持续发展

而Hadoop大数据时代刚好经历了第一阶段和第二阶段，准确的来说，Hadoop大数据时代结束于第二阶段的2021年

众所周知，此前，CDH是市场上最受欢迎的免费Hadoop版本之一。市场上免费的Hadoop版本主要有三个，分别是Apache版本（开源社区版）、Cloudera版本（简称CDH）、Hortonworks版本（简称HDP，2018年Cloudera与Hortonworks合并后归属于Cloudera)。Cloudera对HDP的技术支持已经于2021年12月结束，Cloudera还宣布今后将不再推出新版本的CDH和HDP，也就是这两个Hadoop版本不会再演进了。这就意味着，今后企业想要部署免费的Hadoop平台只能选择社区版本，这显然这会提高Hadoop部署和运维的难度和技术门槛

在Hadoop大数据时代里，企业都是自己购买机器，自己部署Hadoop及生态圈组件，自己运维管理大数据平台，自建数据中心。开源组件自建可以随业务需求修改，定制化程度较高

随着大数据新生力量云计算的崛起，以S3为代表的对象存储开始流行，云服务商结合对象存储推出的各种Hadoop云服务，相比于传统方式部署的Hadoop更简单易用，且具有更低廉的成本。购买商业服务通常意味着企业希望数据平台做到一体化、更简单、免运维

目前，国内的云平台主要有：阿里云、腾讯云、华为云等，国外有：AWS（亚马逊云）、Microsoft Azure（微软云）、Google GCP（谷歌云）等

在大数据领域，主流的云平台均提供了相应的解决方案，从分布式存储到分布式计算，从批处理框架到流式计算，从ETL到数据管道，从BI分析到数据挖掘等方面均有对应的产品来解决企业的需求

当下Hadoop主要面向的还是拥有海量数据的私有云环境，金融、电信以及部分互联网才是Hadoop真正的重度用户，它们对大数据应用需求的复杂性是云服务商比较难满足的，一般来说其应用很难迁移到公有云上

而目前，Hadoop生态体系中的很多组件正在或已经被新的技术替换，例如Spark替代MapReduce、S3替代HDFS、K8s替代Yarn等，而替代之后的Hadoop早已不是原来的Hadoop了

Hadoop不会消失，也不是所有的数据工作负载都会迁移到云端，但公有云和Kafka、Spark、Flink等技术将越来越多地定义大数据

云计算与云服务简介见文章：传送门

3、大数据的新宠儿：数据湖

从HDFS到对象存储，抛弃Hadoop，数据湖才能重获新生？Hadoop与数据湖的关系详见文章：传送门

4、大数据与云原生简介

随着大数据技术的融合发展，企业对数据平台的要求越发多元：不仅要能够整合集成、存储、管理海量的多源异构数据，还要能够提供连通业务的多样化数据服务能力，并且能够支持不同应用、不同场景中的落地。从Hadoop到Snowflake，数据平台的发展呈现出清晰的路径，在与云的结合上也探索了丰富的技术实践

目前，大数据行业内的技术路线仍然有开源组装自建，主要基于原生大数据生态组件

而企业云计算与云服务，则代表着新的一类技术方向

云原生（Cloud Native）是一种基于云计算的软件开发和部署方法论，它强调将应用程序和服务设计为云环境下的原生应用，以实现高可用性、可扩展性和灵活性

云原生的核心理念包括以下几个方面：

容器化：云原生使用容器化技术将应用程序和服务打包成容器，以实现应用程序的可移植性和可扩展性
微服务架构：云原生采用微服务架构，将应用程序和服务拆分成多个小的服务单元，从而提高应用程序的可维护性和可扩展性
自动化管理：云原生使用自动化管理技术，通过自动化的方式管理和部署应用程序和服务，从而提高效率和可靠性
分布式架构：云原生采用分布式架构，将应用程序和服务部署在多个地理位置的云环境中，从而实现高可用性和容错性
持续交付：云原生采用持续交付的方法，将应用程序和服务快速地交付给用户，以满足用户的需求

云原生的优势有：

高可用性：云原生可以实现应用程序的高可用性和容错性，以保证应用程序的稳定性和可靠性
可扩展性：云原生可以根据应用程序的需求动态地扩展计算资源，提高资源的灵活性和可用性
灵活性：云原生可以根据应用程序的需求选择不同的云服务和云平台，提高资源的灵活性和可用性
高效性：云原生可以通过自动化管理和持续交付的方法提高效率，从而节省时间和成本
安全性：云原生可以提供多层次的安全保障，保护企业的数据和隐私

云原生的应用场景有：

云原生应用开发

云原生技术可以帮助开发人员更快、更安全地构建和部署云原生应用
智能物联网

云原生技术也可以应用于智能物联网领域，通过使用容器和Kubernetes等技术，可以构建高性能、可扩展的物联网平台，实现数据处理和分析、设备管理等功能
DevOps

云原生技术也是DevOps实践的核心组成部分，通过使用云原生工具和流程，可以实现自动化的应用程序开发、测试和部署，从而加快软件交付速度，提高应用程序质量和稳定性
云原生区块链应用

云原生架构可以帮助区块链应用实现快速部署、弹性扩展、自动化运维等功能，从而提高应用程序的可靠性和可用性
大数据和机器学习

云原生技术可以帮助构建大规模、高性能的数据和机器学习平台，通过使用容器和Kubernetes等技术，可以实现更好的资源管理和弹性伸缩，从而提高应用程序性能和可靠性文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-743249.html