先进计算产业发展联盟：大数据云原生技术发展研究报告（2023年）_53页_3mb

随着行业数据量的爆炸式增长和数字化转型需求，大数据已成为决策基础工具，但传统Hadoop架构存在交付运维成本高、资源利用率低、迭代兼容难和安全挑战等问题。云原生技术（如Kubernetes）兴起，能有效解决这些问题，推动大数据向云原生融合演进，这是一种高效转型方向。

报告核心要点

• 大数据和云原生技术的发展：数据平台从数据库、数据仓库到湖仓一体演进；云原生技术通过微服务、容器化提升灵活性和可靠性。
• 传统大数据痛点：运维复杂、资源浪费、迭代缓慢、安全不足。
• 云原生解决方案：容器化、Operator机制、弹性伸缩、统一安全和跨平台支持，能降低成本和提升效率。
• 技术架构：强调弹性、统一资源调度、元数据管理的云原生湖仓一体设计。
• 未来发展建议：推动多云融合、AI结合、自动化运维，并呼吁行业标准化和经验分享，以实现技术普及和数字化转型。

云原生大数据融合虽处于高速发展阶段，但面临调度优化、兼容性迁移和临时数据存储等新挑战，建议采用渐进式策略和共享经验，提升技术普惠。