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主要有几点发展趋势：

一是流式架构的更替，最早大数据生态没有办法统一批处理和流计算，只能采用Lambda架构，批的任务用批计算引擎，流式任务采用流计算引擎，比如批处理采用MapReduce，流计算采用Storm。后来Spark试图从批的角度统一流处理和批处理，近年来纯流架构的Flink异军突起，由于其架构设计合理，生态健康，近年来发展特别快。

二是大数据技术的云化，一方面是公有云业务的成熟，众多大数据技术都被搬到了云上，其运维方式和运行环境都发生了较大变化，带来计算和存储资源更加的弹性变化，另一方面，私有部署的大数据技术也逐渐采用容器、虚拟化等技术，期望更加精细化地利用计算资源。

三是异构计算的需求，近年来在通用CPU之外，GPU、FPGA、ASIC等芯片发展迅猛，不同芯片擅长不同的计算任务，大数据技术开始尝试根据不同任务来调用不同的芯片，提升数据处理的效率。

四是兼容智能类的应用，随着深度学习的崛起，AI类的应用越来越广泛，大数据的技术栈在努力兼容AI的能力，通过一站式的能力来做数据分析和AI应用，这样开发者就能在一个工具站中编写SQL任务，调用机器学习和深度学习的算法来训练模型，完成各类数据分析的任务。

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