编辑“︁Apache Hadoop未来发展趋势”︁（章节）

== 核心趋势 ==

=== 1. 云原生Hadoop架构 ===
传统Hadoop部署正被云原生方案替代，主要体现为：
* '''存储计算分离'''：对象存储（如S3）替代HDFS作为持久层
* '''弹性资源调度'''：Kubernetes逐步取代YARN
* '''Serverless化'''：按需执行框架（如AWS EMR Serverless）

示例：在K8s上部署Hadoop组件
<syntaxhighlight lang="bash">
# 使用Helm部署HDFS NameNode
helm install hadoop-nn bitnami/hadoop \
  --set persistence.enabled=true \
  --set replicaCount=3
</syntaxhighlight>

=== 2. 实时分析融合 ===
批流一体化架构成为新标准：
<mermaid>
graph LR
    A[Kafka] --> B[Flink]
    B --> C{处理模式}
    C -->|批处理| D[Hive]
    C -->|流处理| E[Spark Streaming]
</mermaid>

关键技术创新：
* '''Apache Iceberg'''：支持ACID的事务性表格式
* '''Delta Lake'''：时间旅行查询能力
* '''Flink SQL'''：统一批流API

=== 3. AI/ML深度集成 ===
Hadoop与机器学习平台的协同工作流：
<math>
\begin{cases} 
\text{数据准备} & \rightarrow \text{Spark MLlib} \\
\text{特征工程} & \rightarrow \text{TensorFlowOnSpark} \\
\text{模型部署} & \rightarrow \text{HBase Serving}
\end{cases}
</math>

案例：银行风控系统
* 使用HDFS存储历史交易数据
* Spark进行异常检测模型训练
* 模型通过HBase实时服务API调用

=== 4. 边缘计算扩展 ===
新型架构满足IoT场景需求：
{| class="wikitable"
|+ 边缘-Hadoop混合架构
! 层级 !! 组件 !! 延迟要求
|-
| 边缘层 || MiniHadoop || <100ms
|-
| 汇聚层 || Flume/Kafka || <1s
|-
| 核心层 || HDFS/YARN || 分钟级
|}