云原生的大数据技术有哪些
今天给大家分享云原生的大数据技术，其中也会对云原生的大数据技术有哪些的内容是什么进行解释。
简述信息一览：
关于云原生存算分离数据湖,你想知道的都在这里(下)
在大数据治理中，存算分离数据湖正成为越来越重要的核心与基础。据预测，至2027年，中国数据产量预计将达到25ZB，数据治理市场规模可达到870亿，原有大数据平台与数仓在面对多源异构数据时受限。数据湖的优势在于其成本优势与对多源异构数据的支持，为企业带来显著收益。
靠谱是肯定靠谱的，他们家的FastData实时湖仓平台基于存算分离架构的实时湖仓引擎，就实践了缓存（文件缓存、结果集缓存、语义缓存等）、索引（基于 Apache Iceberg 的Z-order、Bloom Filter索引）、统一元数据架构等创新技术。
数据库的未来发展趋势可以总结为以下四点：产品架构与技术创新：云原生 + 分布式 （ 弹性、高可用 ）。架构上分布式共享 存储、存储计算分离，云原生架构 +Shared Nothing 分布式架构，满足弹性、 高可用、水平拓展的能力。数据挑战：多模，结构化与非结构化数据 （ 多源异构数据 ）。
湖仓一体：数据仓库和数据湖优势结合，实现数据统一存储。 云原生、存算分离：支持弹性资源分配，底层存储多样化。 多云、混合云：管理本地与云上数据，实现跨云数据流动。
阿里云开源大数据专家陈鑫伟在7月17日的交流会上分享了关于数据湖架构及概念的深入解析。本文将概述数据湖的演进历程和云原生架构，以及阿里云在这一领域的具体实践。 数据湖演进历程：数据湖起源于2010年，初衷是解决数据仓库和集市的孤岛问题以及数据原始信息的丢失。早期，Hadoop是数据湖的代表。
大数据平台的演进及思考
1、大数据领域技术不断发展，从传统的 Hadoop 数仓架构升级到以 Flink 为核心的云原生技术架构，形成了实时化和云原生这两个技术演进趋势，我们称之为大数据平台的第二个发展阶段，即 0 时代。
2、综上，大数据平台面对的技术问题也是开放性的，或者说也是失控的，我们执着于技术和功能层面的大一统也很可能是“理性的自负”。大数据平台设计哲学的重构面对大数据，在数据和技术都失控的情况下，考虑如何强加对数据的控制和提高驾驭数据的能力都很可能是徒劳的。
3、大数据时代：Hadoop的诞生推动了大数据发展，数据平台以企业内部使用场景为主。 云数据时代：云计算普及，云数据平台如Redshift、Snowflake等出现，同时国内厂商如阿里云提供MaxCompute、PAI、EMR等云上计算引擎。云数据平台演进趋势 多元引擎：存储、计算及实时分析引擎呈现多元化趋势。
4、流媒体分析突破之年 组织处理新数据越快，业务增长越好。这是实时或流分析背后的驱动力。但是对组织来说，这样做的挑战一直是非常困难和昂贵的，但是随着组织的分析团队的成熟和技术的改进，这种情况会发生变化。
云原生应用是什么?它的特点有哪些?
而云原生应用最大的特点就是可以迅速部署新业务。在企业里，提供新的应用程序环境及部署软件新版本通常所需时间以日、周甚至以月计算。这种速度严重限制了软件发布所能承受的风险，因为犯错及改错也需要花费同样的时间成本，竞争优势就会由此产生。
云原生（Cloud-Native）是指在云计算环境中构建和运行应用的方式，以充分发挥云服务的优势。云原生技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API等，旨在构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。
那么，什么是云原生呢？目前对云原生并没有确切的定义，它是一种构建和运行应用程序的方法，是一套技术体系和方***。云原生（CloudNative）由两个词组合而成：Cloud+Native。云原生的核心要素包括微服务、容器化、DevOps和持续交付。
云原生是基于容器构建的微服务应用理念，通过持续交付方式部署在弹性云基础设施上。云原生应用以容器化为特点，相较于虚拟机，其部署更简单、运行速度更快，更适配云环境。封装成独立自治服务的容器应用，可实现独立部署，满足应用迭代需求，提高资源利用率。
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