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隨著整個IT生態的進一步發展，在2021年，IT從業人員對大數據的發展趨勢有一個普遍的共識，就是大數據和云計算的進一步深度融合的趨勢，即大數據擁抱云計算，走向云原生化。

明哥在這里，跟大家一起看下，大數據與云計算的深度融合的趨勢下，深度融合具體體現在哪些地方。

大數據與云計算的深度融合，體現在以下幾個方面：

一、應用方的大數據平臺上云：使用大數據技術的業務應用建設方，不再自建數據中心，而是將大數據平臺搬到了云上，有的是在云廠商的 IaaS 層上自建大數據平臺，現在以這種方式在云上使用大數據的案例已經比較少了，有的直接使用云廠商提供的 PaaS 層大數據相關產品，有的甚至直接使用云廠商推出的 SaaS層大數據相關產品?，F在“上云”有一點趨勢需要強調下，就是大家都很重視不 vendor-lockin，底層的云可能是多個公有云和私有的融合的 hybrid-cloud;

二、云計算廠商在不斷推出自己基于大數據的各種增值服務：為了提高自己的市場競爭力，以進一步鞏固/拓寬自己的市場地位，各大云廠商也在積極推出自己整合的大數據相關產品，有最基礎的 s3/oss, emr/e-mapreduce，有上文的aws redshift,阿里云的maxcompute，除此之外，還有各種云上數據庫，云上 serverless 形態的各種大數據服務等等，這個名單還在不斷增長中，以下截圖可見一斑：

三、各傳統大數據廠商已經轉向依托云來提供自己的產品和服務：如 elastic 很早就開始基于云交付自己的elk 技術棧了，如databricks的大數據平臺和產品一直都是基于云來向客戶提供服務的，如 cloudera 不斷探索改變自己的商業模式;

四、各個具體的大數據組件都在主動改變自身架構，積極向云原生靠攏以“云化”：從理念層面講，大數據已經從最早的強調“數據本地性”和“移動數據不如移動計算”的理念，演進到了現在的強調“存儲計算分離”的理念。各個新推出的組件和框架主動擁抱云原生，如pulsa，TiDB等都是依托于存儲計算分離的云原生架構;各個傳統的組件雖然有歷史包袱，也在不斷求新求變，如flink/spark都深度整合支持了kubernetes集群模式;如kafka也在不斷探索如花云化：包括完全去掉zookeeper依賴，包括Rebalance Protocol的 Static Membership等;正如古語所言，“順則昌不順則亡”，一些不適應云原生架構的技術組件，其市場正在不斷萎縮，如很多場景下，kubernetes都替代了yarn,對象存儲oss/s3等也在替代hdfs ，我們也注意到了apache 社區推出的Ozone，該組件在對象存儲的基礎上，也融合推出了文件系統api，該組件的背后有很多原hdfs社區的committer在貢獻代碼，在cloudera的cdp平臺中也內嵌支持了該組件。下圖展示了flink/spark跟kubernetes的深度整合：(注意不是簡單的使用k8s operator將spark/flink作業運行在k8s集群中，而是native的深度的整合)