Hadoop 生态已经从一个单一的“大数据操作系统”演变成了一个更加云原生、数据湖化、AI/ML 友好、实时化的现代化数据平台，其核心思想也从“批处理”扩展到了“批流一体”和“统一数据湖仓”。

以下是几个关键领域的详细进展：

核心组件的演进与现代化

a. HDFS (Hadoop Distributed File System)

HDFS 依然是基石，但其演进方向是与对象存储深度融合。

• 进展:

  • Hadoop-AWS / Hadoop-Azure 集成: 这是目前最主流的演进方向，通过 S3A、ABFS 等连接器，Hadoop 应用（如 Spark、Hive、MapReduce）可以直接读写云上的 S3、ADLS 等对象存储，而无需部署 HDFS 集群,这极大地简化了云上数据湖的构建和运维成本。
  • 视图文件系统: 这是 HDFS 的一次重大架构升级，它允许 HDFS 像一个统一的文件系统一样，同时管理本地 HDFS 块和远程对象存储（如 S3）中的对象，用户看到一个统一的命名空间，但数据可以存放在成本更低的对象存储中，实现了“冷热数据分离”和“存储计算分离”。
  • EC (Erasure Coding) 的普及: 为了在保证数据可靠性的同时降低存储成本，HDFS 越来越多地使用纠删码来替代传统的 3 副本,尤其是在冷数据存储场景。

• 意义: HDFS 正在从一个“自建”的分布式文件系统，转变为一个可以无缝对接云上廉价、无限存储的“网关”或“视图层”。

  
  （图片来源网络，侵删）

b. YARN (Yet Another Resource Negotiator)

YARN 依然是资源调度中心，但其目标从“批处理调度”扩展到“全场景统一调度”。

• 进展:

  • GPU 支持: YARN 原生支持 GPU 资源的调度和管理，这使得大数据平台能够更好地服务于 AI/ML 工作负载。
  • 多租户与队列管理优化: 提供了更精细化的资源配额、资源抢占和标签管理能力,以支持不同业务部门或用户的隔离与共享。
  • 与 Kubernetes 的融合: 这是未来的大趋势，社区和各大厂商都在探索 YARN on K8s 或 K8s on YARN 的模式，试图将两者优势结合，实现统一的资源调度平台，Hadoop 3.x 已经开始支持在容器中运行 YARN 应用。

• 意义: YARN 正在从一个“大数据”的调度器，演变为一个支持大数据、AI、流处理等多种负载的企业级通用资源调度平台。

c. MapReduce

MapReduce 作为计算模型本身已经不再是主流，但其思想（分而治之）和 API（如 MapReduce API）依然存在于许多系统中。

• 进展:

  • 地位下降: 在绝大多数场景下，Spark、Flink、Presto/Trino 等新一代计算引擎已经完全取代了 MapReduce。
  • 遗留与新用途: MapReduce 主要作为 Hadoop 生态的“保底”计算引擎，用于处理一些非常特殊、容错性要求极高且对性能不敏感的离线任务，它也是学习大数据原理和 MapReduce API 的基础。

• 意义: MapReduce 的历史使命已经完成,其核心思想被更高效的引擎继承和发展。

计算引擎的“批流一体”革命

这是近年来最重大的进展，传统的“Lambda 架构”（批处理层 + 流处理层）正在被“Kappa 架构”或“统一架构”取代。

a. Spark: 事实上的大数据计算标准

Spark 已经从一个快速的批处理引擎，发展成为一个统一的大数据处理平台。

• 进展:

  • Spark 3.x: 引入了 Adaptive Query Execution (AQE)，可以动态调整查询计划，极大地提升了 SQL 和 DataFrame 的性能。
  • Spark Structured Streaming: 成为了成熟的流处理引擎，与 Spark SQL API 高度统一，实现了真正的“批流一体”,开发者可以用一套代码处理批和流。
  • GPU 加速: 通过 RAPIDS 插件，Spark 可以利用 GPU 进行加速，尤其是在数据预处理和 SQL 查询场景,性能提升可达数倍。
  • Delta Lake: 虽然是独立项目，但已成为 Spark 生态的标配，它在数据湖（如 Parquet 文件）之上增加了事务支持（ACID）、时间旅行（Time Travel）和 MERGE 操作，解决了数据湖的“脏数据”问题，使其成为真正的“数据湖仓”（Lakehouse）。

• 意义: Spark 已经成为构建现代数据平台的核心计算引擎。

b. Flink: 专业的实时计算引擎

Flink 在真正的流处理和事件驱动领域占据领先地位。

• 进展:

  • Flink SQL: 与 Spark 类似，Flink 的 SQL 和 Table API 也非常成熟，实现了批流一体的 API 体验。
  • CEP (Complex Event Processing): Flink 在复杂事件处理方面有天然优势，广泛应用于风控、IoT 等场景。
  • Table Store / Hudi/Iceberg 集成: Flink 也能很好地与数据湖格式集成，实现流式写入数据湖,构建实时数仓和数据湖仓。
  • 云原生: Flink 在 Kubernetes 上的部署和运维越来越成熟,是云原生流处理的首选之一。

• 意义: Flink 是 Spark 在低延迟、高吞吐流处理场景下的最强竞争者和互补者。

数据湖仓的崛起

这是当前最热门的架构方向，旨在打破数据湖和数据仓库之间的壁垒。

• 核心思想: 在开放的、基于对象存储的数据湖之上，构建一个支持事务、ACID、ACID、模式演进和数据治理的数据仓库功能。

• 三大开源项目 (三巨头):

  1. Apache Iceberg: 由 Netflix 开源，设计非常优雅，与计算引擎解耦，通过一个“元数据”文件来管理数据文件，支持隐藏分区、时间旅行、原子性模式变更等功能，因其优秀的架构设计，受到社区（包括 Spark、Flink、Presto、Trino 等）的广泛支持,是目前最活跃的项目。
  2. Apache Hudi: 由 Uber 开源，更侧重于流式数据摄入和更新，它支持两种表类型：写时复制和读时合并，能高效地处理 Upsert、Delete 等操作，非常适合 CDC（Change Data Capture）和流式 ETL 场景。
  3. Delta Lake: 由 Databricks 开源，与 Spark 深度绑定，它将数据存储在 Parquet 文件中，同时维护一个事务日志，其优势在于强大的 MERGE 操作和与 Spark 生态的完美集成。

• 进展:

  • 生态统一: 所有主流的计算引擎（Spark, Flink, Presto, Trino, Hive）都在积极支持这三种格式，用户可以自由选择计算引擎,而数据格式是统一的。
  • 云厂商支持: AWS (Athena, EMR), Azure (Synapse), GCP (BigQuery) 等云巨头都原生支持这些格式,将其作为构建数据湖仓的标准。

• 意义: 数据湖仓格式正在成为下一代数据平台的事实标准，解决了传统数据湖的“不可靠”和数据仓库的“封闭昂贵”问题。

云原生与 Serverless 的趋势

Hadoop 正在积极拥抱云原生技术，特别是 Kubernetes。

• 进展:

  • Hadoop on K8s: 社区正努力让 Hadoop 组件（如 HDFS, YARN）在 Kubernetes 上运行，利用 K8s 的自动化、弹性伸缩和打包能力。
  • Serverless Hadoop: 云厂商（如 AWS EMR on EKS, Azure HDInsight on AKS）提供了在 Kubernetes 上运行 Hadoop 生态的 Serverless 化服务，用户无需管理集群，按需付费,极大地降低了使用门槛。
  • 存算分离: 基于 HDFS ViewFS 和对象存储的架构，实现了计算和存储的完全分离，计算集群可以随时弹性伸缩，存储则持久化在廉价的对象存储中,这是云上成本优化的最佳实践。

• 意义: Hadoop 正从一个“自建、自维”的复杂系统，转变为一个可以在云上按需使用、弹性伸缩、按量付费的现代化数据服务。

Hadoop 技术进展全景图

Hadoop 并没有消亡，而是在经历一场深刻的“现代化”转型，它的核心思想（分布式、存储计算分离、批处理）依然是大数据的基石,但实现方式和上层应用已经发生了翻天覆地的变化。

今天的 Hadoop 生态，正围绕着“数据湖仓”这一核心架构，以“云原生”为部署形态，通过“Spark/Flink”等统一计算引擎，为“AI/ML”和“实时分析”提供强大的数据底座，对于企业和开发者而言，关注点不再是“要不要用 Hadoop”，而是“如何利用现代化的 Hadoop 生态（如数据湖仓+Spark/Flink+云）来构建下一代数据平台”。