《2022开源大数据热力报告》发布,Flink 摘得「流处理」领域热力值 TOP1

简介: 文中附报告下载地址~

11 月 5 日,在云栖大会一体化大数据智能峰会上,由开放原子开源基金会、X-lab 开放实验室和阿里巴巴开源委员会联合出品的《2022开源大数据热力报告》重磅发布。

img

开放原子开源基金会副秘书长刘京娟

开放原子开源基金会副秘书长刘京娟对报告进行了深度解读。报告基于公开数据研究最活跃的 102 个开源大数据项目,探寻出开源大数据技术发展背后的 “摩尔定律”:每隔 40 个月,开源项目热力值就会翻一倍,技术完成一轮更新迭代。在过去 8 年里,发生了 5 次较大规模的技术热力跃迁,多元化、一体化、云原生成为当前开源大数据发展趋势的最显著特征。

定量分析 “后 Hadoop 时代” 开源趋势

Hadoop 作为开源大数据技术的起源,兴起于 2006 年,至今已有 16 年历史。报告收集了从 Hadoop 发展第 10 年(即 2015 年)至今的相关公开数据,并进行了关联分析,定义了开源项目热力值研究模型,用量化指标描述开源项目的开发迭代活跃度和受开发者欢迎程度。

报告所呈现的开源大数据热力图,从技术全景、技术栈分类以及项目维度对入围项目的热力表现进行洞察,将项目进程中的关键事件与热力表现关联分析,并访谈了开源基金会、知名开源项目等领域专家,尝试找到项目健康发展一般规律,并对有效提升项目影响力的方法论进行了归纳总结。

开源大数据技术的 “摩尔定律”

报告发现,每隔 40 个月,热力值会提升1倍,开源大数据完成一轮技术迭代升级,而且技术周期在加速缩短。在 8 年时间内,发生了多轮热力变迁,反映出背后技术的更新换代趋势。开发者对「数据查询与分析」保持了长期的开发热情,连续 8 年位居热力值榜首。2017 年,「流处理」热力值超过「批处理」,大数据处理进入实时阶段。数据规模不断扩大,数据结构也更多样化,「数据集成」从 2020 年开始爆发式增长。

三大热力趋势:多元化、一体化和云原生

用户需求多样化推动技术多元化。「数据湖」以 34% 的热力值年均复合增长率高居热力值增速第一位,「交互式分析」、「DataOps」紧随其后,分列第二、三位 。而原有 Hadoop 体系的产品迭代则趋于稳定,热力值年均复合增长率为 1%。

从 2015 年开始,计算部分率先进入「一体化」演进历程,其中的典型代表「流批一体」在 2019 年出现了第一个热力峰值。以数据湖存储为代表的存储一体化从 2019 年起进入了一个新的发展阶段,涌现了 Delta Lake、 Iceberg 和 Hudi 等热点项目。

云原生大规模重构开源技术栈。诞生于云原生时代的开源项目如雨后春笋般破土成长。「数据集成」、「数据存储」、「数据开发与管理」等领域均有重大项目更迭,新项目热力值占比已经超过了 80%。

开源大数据热力榜单 TOP30

本报告从 102 个入围项目中,评选出了 TOP30 热力榜单。Kibana 以 989.40 的热力值高居榜首。ClickHouse(数据查询与分析)、Airflow(数据调度与编排)、Flink(流处理)、Airbyte(数据集成)分别摘得各自细分领域的 TOP1。Pulsar、Doris、StarRocks、DolphinScheduler、SeaTunnel 等一众中国开源项目也表现出高热力趋势。把解决用户痛点作为核心竞争力,是这些优秀开源项目的共同特征,这一特征保证它们与时俱进,成为热力趋势中的 “常青树”。

img

感谢开源中国、InfoQ 和阿里云开发者社区的战略支持;感谢对本报告内容产出做出重要贡献的 32 位专家和贡献者;感谢 CSDN、DataFun、Segmentfault思否、开源社等社区合作。

报告下载地址:

https://developer.aliyun.com/ebook/7816/99139?spm=a2c6h.26392459.ebook-detail.4.60f6103cug1fLy


Flink Forward Asia 2022

img

时间:11月26日-27日

PC端直播观看:https://flink-forward.org.cn/点击议题,即可查看议题详情以及讲师介绍

移动端建议观看 ApacheFlink 视频号预约观看:
视频号

点击预约直播~

img

活动推荐

阿里云基于 Apache Flink 构建的企业级产品-实时计算Flink版现开启活动:
99 元试用 实时计算Flink版(包年包月、10CU)即有机会获得 Flink 独家定制卫衣;另包 3 个月及以上还有 85 折优惠!
了解活动详情:https://www.aliyun.com/product/bigdata/sc

image.png

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
相关文章
|
4月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
简介:本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享,介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展,包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向,助力构建高效实时AI管道。
846 43
|
4月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
本文整理自阿里云的高级技术专家、Apache Flink PMC 成员李麟老师在 Flink Forward Asia 2025 新加坡[1]站 —— 实时 AI 专场中的分享。将带来关于 Flink 2.1 版本中 SQL 在实时数据处理和 AI 方面进展的话题。
308 0
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
|
4月前
|
SQL 人工智能 API
Apache Flink 2.1.0: 面向实时 Data + AI 全面升级,开启智能流处理新纪元
Apache Flink 2.1.0 正式发布,标志着实时数据处理引擎向统一 Data + AI 平台迈进。新版本强化了实时 AI 能力,支持通过 Flink SQL 和 Table API 创建及调用 AI 模型,新增 Model DDL、ML_PREDICT 表值函数等功能,实现端到端的实时 AI 工作流。同时增强了 Flink SQL 的流处理能力,引入 Process Table Functions(PTFs)、Variant 数据类型,优化流式 Join 及状态管理,显著提升作业稳定性与资源利用率。
539 0
|
2月前
|
存储 消息中间件 人工智能
云栖实录|实时计算 Flink 全新升级 - 全栈流处理平台助力实时智能
本文根据 2025 云栖大会演讲整理而成,演讲信息如下 演讲人:黄鹏程 阿里云智能集团计算平台事业部实时计算Flink版产品负责人
261 1
云栖实录|实时计算 Flink 全新升级 - 全栈流处理平台助力实时智能
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
954 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
|
11月前
|
SQL 存储 大数据
Flink 基础详解:大数据处理的强大引擎
Apache Flink 是一个分布式流批一体化的开源平台,专为大规模数据处理设计。它支持实时流处理和批处理,具有高吞吐量、低延迟特性。Flink 提供统一的编程抽象,简化大数据应用开发,并在流处理方面表现卓越,广泛应用于实时监控、金融交易分析等场景。其架构包括 JobManager、TaskManager 和 Client,支持并行度、水位线、时间语义等基础属性。Flink 还提供了丰富的算子、状态管理和容错机制,如检查点和 Savepoint,确保作业的可靠性和一致性。此外,Flink 支持 SQL 查询和 CDC 功能,实现实时数据捕获与同步,广泛应用于数据仓库和实时数据分析领域。
7734 32
zdl
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
559 56
|
分布式计算 大数据 OLAP
AnalyticDB与大数据生态集成:Spark & Flink
【10月更文挑战第25天】在大数据时代,实时数据处理和分析变得越来越重要。AnalyticDB(ADB)是阿里云推出的一款完全托管的实时数据仓库服务,支持PB级数据的实时分析。为了充分发挥AnalyticDB的潜力,将其与大数据处理工具如Apache Spark和Apache Flink集成是非常必要的。本文将从我个人的角度出发,分享如何将AnalyticDB与Spark和Flink集成,构建端到端的大数据处理流水线,实现数据的实时分析和处理。
353 1

热门文章

最新文章

相关产品

  • 实时计算 Flink版