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数据管理技术已经发展了50多年，大数据技术是基于数据管理技术，面向大规模数据分析技术栈，它主要是分布式架构设计思想，通过并行计算的方式提高处理效率，同时具有较高的扩展能力，根据业务需要随时扩展..经过约15年的发展，大数据的技术栈逐渐成熟，然而近年来，云计算，人工智能等技术的发展，以及底层芯片和内存的变化，以及视频等应用的普及，给大数据技术带来了新的要求..未来，大数据技术将沿着异构计算、批量流融合、云化、与AI兼容、内存计算以及5G和物联网应用的成熟方向不断变革，并将带来海量的视频和物联网数据，支持这些数据的处理也将是大数据技术未来发展的方向。
2014年以后，整体的大数据技术堆栈已经稳定下来，由于云计算，人工智能技术的发展，以及在芯片的变化，内存方面，大数据技术也随之改变。概括起来，有几个趋势：
首先流结构的变化，**个大批量数据的生态是没有办法统一和流量计算仅使用LAMBDA架构，拥有一批计算引擎，采用流计算引擎，使用MapReduce的诸如批量处理流任务批处理任务，流量计算使用风暴。从统**批量处理和批量处理的透视后火花尝试，火花流使用微巴赫的想法来处理数据流。近年来，纯码流结构弗林克异军突起，因为它的建筑设计，合理，生态健康，尤其是近几年的快速发展。星火*近放弃了自己的微架构批次，转向纯流架构结构流，流计算的未来霸主尚未见分晓。
第三，异构计算的要求，近年来，除了通用CPU，GPU，FPGA，ASIC等芯片的飞速发展，不同的芯片良好的计算任务，例如良好的GPU处理的图像数据，根据不同的技术，大数据开始尝试任务调用不同的芯片，提高了数据处理的效率。
四是兼容智能类的应用，随着深度学习的兴起，AI类的应用越来越广泛，大数据的技术栈正尝试兼容AI的能力，通过一站式做数据分析和AI应用的能力，让开发者可以在工具站内编写SQL任务，调用机器学习和深度学习算法训练模型，完成各种数据分析任务。
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