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    大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的六年巨變

    在過去的 6 年里,本文的作者一直在關(guān)注 Data Eng Weekly(前身是 Hadoop Weekly),它是與大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)工程相關(guān)內(nèi)容的重要來源,涵蓋了非常廣泛的技術(shù)文章、產(chǎn)品公告和行業(yè)新聞。

    今年,作者打算將分析 Data Eng 的歸檔內(nèi)容(這些歸檔可追溯到 2013 年 1 月)作為其個(gè)人項(xiàng)目,來析過去 6 年中的大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和變化。

    為此,作者抓取并清理了 290 多期內(nèi)容(使用了 Python 爬蟲),保留了與技術(shù)、新聞和發(fā)布公告相關(guān)的文章片段。接下來,他對(duì)文章片段進(jìn)行了一些基本的自然語(yǔ)言處理并應(yīng)用了一些基本的過濾,最后生成關(guān)鍵字和下下列表。

    過去七年的主要趨勢(shì)

    作者繪制了特定關(guān)鍵詞被提及次數(shù)的月滾動(dòng)平均值,并將它們繪制在同一個(gè)圖表上。下面的圖表說明了這些技術(shù)大約在什么時(shí)間點(diǎn)變得越來越流行。

    Hadoop 與 Spark

    從 2013 年 Spark 開始接管 Hadoop 的那一刻起,Hadoop 就開始穩(wěn)步下滑。

    Hadoop 與 Kafka

    Kafka 成為所有大數(shù)據(jù)技術(shù)棧的主要構(gòu)建塊。

    Hadoop 與 Kubernetes

    Kubernestes 的崛起,盡管 Data Eng Weekly 并不十分關(guān)注 DevOps,但卻也見證了從 2017 年開始圍繞 Kubernetes 在各個(gè)領(lǐng)域的全面炒作。

    年度熱門關(guān)鍵詞

    我只是簡(jiǎn)單地畫出在給定年份中被提及次數(shù)最多的 10 個(gè)關(guān)鍵詞。

    ?2013 年:Hadoop 的黃金時(shí)期!

    所有原始的 Hadoop 項(xiàng)目都在這里:HDFS、YARN、MR、PIG……以及兩大主流發(fā)行版 CDH 和 HDP,除此之外別無其他!

    ?2014 年:Spark 的崛起!

    Hadoop 總體上延續(xù)了它的統(tǒng)治地位,但 Spark 在這一年推出的第一個(gè)版本成為 2014 年最熱門的話題!

    ?2015 年:Kafka 來了!

    Spark 取代 Hadoop 的一名位的置,Kafka 進(jìn)入前三。大多數(shù)舊項(xiàng)目(HDFS、YARN、MR、PIG……)都沒有進(jìn)入前十。

    ?2016 年:流式處理火熱!

    2016 年是流式處理年,Kafka 取代了 Hadoop 第二名的位置,Spark(流式處理)繼續(xù)占據(jù)主導(dǎo)地位。

    ?2017:一切向流式處理看齊!

    與 2016 年的陣容相同,只是加入了 Flink。

    ?2018 年:回到基礎(chǔ)!

    Kubernetes 首次亮相,我們回到了基礎(chǔ),試圖找出如何管理(K8S)、調(diào)度(airflow)和運(yùn)行(Spark、Kafka、存儲(chǔ)……)我們的流。

    ?2019 年:…

    現(xiàn)在對(duì) 2019 年給出任何結(jié)論還為時(shí)過早,但看起來 K8s 將在 2019 年成為主流!

    ?英文原文:https://blog.marouni.fr/bidata-trends-analysis/

    作者 | Abbass Marouni

    譯者 | 無明

    來自:?InfoQ

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    2019-02-12
    大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的六年巨變
    在過去的 6 年里,本文的作者一直在關(guān)注 Data Eng Weekly(前身是 Hadoop Weekly),它是與大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)工程相關(guān)內(nèi)容的重要來源,涵蓋了非常廣泛的技術(shù)文章、產(chǎn)品公告和行業(yè)新聞。

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