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一文看懂大数据领域的六年巨变

2019-02-26 10:56:21  来源:简书

摘要:今年,打算将分析 Data Eng 的归档内容(这些归档可追溯到 2013 年 1 月)作为其个人项目,来析过去 6 年中的大数据的趋势和变化。
关键词: 大数据
今年,打算将分析 Data Eng 的归档内容(这些归档可追溯到 2013 年 1 月)作为其个人项目,来析过去 6 年中的大数据的趋势和变化。

为此,作者抓取并清理了 290 多期内容(使用了 Python 爬虫),保留了与技术、新闻和发布公告相关的文章片段。接下来,他对文章片段进行了一些基本的自然语?#28304;?#29702;并应用了一些基本的过滤,最后生成关键字和下下列表。

一文看懂大数据领域的六年巨变

过去六年的主要趋势

作者绘制了特定关键?#26102;?#25552;及次数的月滚动平均值,并将它们绘制在同一个图表上。下面的图表说明了这些技术大约在什么时间点变得越来越流行。

Hadoop 与 Spark

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从 2013 年 Spark 开始接管 Hadoop 的那一刻起,Hadoop 就开始稳步下滑。

Hadoop 与 Kafka

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Kafka 成为所有大数据技术栈的主要构建块。

Hadoop 与 Kubernetes

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Kubernestes 的崛起,尽管 Data Eng Weekly 并不十分关注 DevOps,但却?#24067;?#35777;了从 2017 年开始围绕 Kubernetes 在各个领域的全面炒作。

年?#28909;?#38376;关键词

我只是简单地画出在给定年份中被提及次数最多的 10 个关键词。

2013 年:Hadoop 的黄金时期!

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所有原始的 Hadoop 项目都在这里:HDFS、YARN、MR、PIG……以及两大主流发行版 CDH 和 HDP,除此之外别无其他!

2014 年:Spark 的崛起!

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Hadoop 总体上?#26377;?#20102;它的统治地位,但 Spark 在这一年推出的第一个版本成为 2014 年最热门的话题!

2015 年:Kafka 来了!

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Spark 取代 Hadoop 的一名位的置,Kafka 进入前三。大多数?#19978;?#30446;(HDFS、YARN、MR、PIG……)都没有进入前十。

2016 年:流式处理火热!

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2016 年是流式处理年,Kafka 取代了 Hadoop 第二名的位置,Spark(流式处理)继续占据主导地位。

2017:一切向流式处理看齐!

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与 2016 年的阵容相同,只是加入了 Flink。

2018 年:回到基础!

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Kubernetes 首次亮相,我们回到了基础,试图?#39029;?#22914;何管理(K8S)、调度(airflow)和运行(Spark、Kafka、存储……)我们的流。

2019 年:......

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现在对 2019 年给出任何结论还为时过早,但看起来 K8s 将在 2019 年成为主流!


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责编:pingxiaoli
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