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十年 Hadoop 退居“ju”幕“mu”后,数据『ju』云横【heng】空出世『shi』

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作者 | 王一鹏 佀鑫倩

十年 Hadoop 退居幕后,云时代下的数据平台有了新的探索偏向。

大数据领域从来都不缺乏重磅新闻。尤记得 Cloudera 与 Hortonworks 宣布合并,后又被 KKR 和 CD&R 收购并被私有化,再加上 HPE 收购 MapR,曾经依附 Hadoop 冲上云霄的三驾马车,现在风景不再。此外,今年 Apache 软件基金会(ASF)宣布将其至少 19 个开源项目撤回到 Apache Attic(用于归档的开源项目),其中有 10 个项目属于 Hadoop 生态系统。

Hadoop,这个统治大数据剖析处置领域十年的开源框架,现在虽然产物自己强壮,但相关的生态和商业化公司却过得越来越惨。市场上难免唏嘘,以 Hadoop 为代表的大数据时代已经落幕。究其缘故原由,现在的企业在数据处置方面的场景,已经和十年前泛起天翻地覆的差异:数据泉源加倍庞大;数据处置的量级大幅增进;数据消费的认知门槛在变低,更主要的是,消费数据的人也变了。

早年,数据剖析师是数据的消费者,现在一线营业职员是数据的消费者。

这种转变并不难明白。今天轰轰烈烈的数字化转型,从某种意义上来说,就是在与这个问题较量:数字化带来的数据,必须要顺应营业、赋能营业,知足营业职员的需求,否则对企业而言就很难有现实的效率提升。

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这种需求直接催生了大批的大数据云平台,好比 Kyligence Intelligent Data Cloud( Kyligence 智能数据云)、Cloudera Data Platform 等,其中又以 Kyligence 最为典型。Kyligence 由 Apache Kylin(领先的开源漫衍式 OLAP 剖析引擎)焦点团队确立,后者是第一个由国人孝顺的 Apache 顶级开源项目,最早基于 Hadoop 的 OLAP 引擎开发而来,并在 2019 年宣布完全脱离 Hadoop。

InfoQ 为此稀奇采访了 Kyligence 团结首创人兼 CTO 李扬,试图搞清晰 智能数据云到底要解决什么问题,以及若何解决这些问题。

(Kyligence 团结首创人兼CTO 李扬)

睁开全文

1让人头痛的四类问题

李扬首先举了一个很常见的需求,客户经常会问:“你有没有一个数据平台能够搞定种种剖析场景?”

这不是无理取闹,而是反映了行业的现真相形。今天的数据剖析处置行业,首先要适配庞大的数据生产场景:既要处置结构化数据,也要处置非结构化数据;既要做批式处置,也要做流式处置;数据源不是集中式的,而是“烟囱式”的。

其次,要顺应差其余基础设施。今天,上云是每一个企业都要思量的最终选择,多云、夹杂云都是常见的场景。

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    2021-08-29 00:07:06 

    来看看“河南疾控”微信民众号的几个“名排场”。这么有创意,人才啊

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