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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）

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。