报告的核心观点 - 大数据技术的行业应用广度与深度持续加大，成为决定企业竞争力的重要因素 [3] - 开源趋势下，大数据传统工具已经成熟，个性化新型工具不断加入 [5] - 合理的工具选型是搭建大数据平台的前提 [8] 报告内容总结 大数据开源工具发展背景 - 大数据技术在各主要行业中有广泛应用,如医疗保健、零售、金融服务等 [4] - 开源生态下狭义与广义大数据工具包括前端、人工智能、云原生、大数据等多个层面 [5] - 大数据领域具备较好的技术稳健性,新型工具不断向个性化、定制化发展 [7] 大数据开源工具热力趋势 - 数据存储从二进制、列存储发展到云上数据湖 [10] - 大数据框架从批处理发展到实时计算、流处理 [11] - 数据库从关系型到云原生、向量数据库 [11][12] - 数据管理从数据目录到元数据治理、数据质量保证 [13] - 查询与连接从批量到实时,支持多数据源 [14] - 流处理及消息管理从简单消息处理到适应混合场景 [15] - 编排从批处理任务依赖到模块化架构与云服务集成 [16] - 在线分析从批量抓取到云原生实时高并发 [17][18] - 机器学习运维从基础开发生命管理到以AI指标为核心 [19][20] - 记录与监测从日志管理到数据观测栈 [20] - 可视化从静态本地到高互动性云化、融合AI [21] - 数据安全从基础监控到细粒度访问控制 [23][24] 云厂商开源大数据工具支持度比较 - AWS在基础设施覆盖、云计算优化、开源配套服务方面优势较大 [27] 热力值说明 - 热力值反映开发者在开源社区的关注、参与、讨论、贡献程度 [30] - 通过对Github事件数据的定量分析,综合Star、Fork、Issue、Commit、PR五项指标计算得出 [31][33][34][35]