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大数据产业发展趋势

2014年以后，大数据的整体技术栈趋于稳定。随着云计算、人工智能等技术的发展，以及芯片和内存端的变化，大数据技术也在发生着相应的变化。有以下几个发展趋势:

一是流式架构的替换。大数据生态早无法统一批处理和流计算，只能采用Lambda架构。批的任务使用批处理计算引擎，流式任务使用流计算引擎，例如MapReduce用于批处理，Storm用于流计算。

后来，Spark尝试从批处理的角度来统处理和批处理，Spark Streaming采用micro-bach的思想来处理流数据。

近年来，纯流架构的Flink是一股新兴的力量，由于其架构设计合理、生态健康，近年来发展尤为迅速。Spark近放弃了自己的微批处理架构，转向纯流架构Structure Streaming，流计算的未来霸主还未见分晓。

二是大数据技术的云化。一方面，公共云服务的成熟，许多大数据技术已经转移到云上，操作维护方法以及操作环境都发生了很大的变化，给计算和存储资源带来了更加灵活的变化。另一方面，私有部署的大数据技术正在逐渐采用容器、虚拟化和其他技术，希望更好地利用计算资源。

三是异构计算的需求，近年来，除了通用的CPU外，GPU、FPGA、ASIC等芯片也得到了迅速的发展，不同的芯片擅长不同的计算任务。例如，GPU擅长处理图像数据。大数据技术开始尝试根据不同的任务调用不同的芯片，来提高数据处理的效率

四是兼容智能类的应用，随着深度学习的兴起，人工智能得到越来越广泛的应用。大数据的技术栈正在努力与人工智能兼容，通过一站式功能进行数据分析和人工智能应用，以便开发人员可以在工具站编写SQL任务，调用机器学习和深度学习算法来训练模型，并完成各种数据分析任务。

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