开源一词最初是指开源软件（OSS）。开源软件是源代码可以任意获取的计算机软件，任何人都能查看、修改和分发他们认为合适的代码。

开源软件依托同行评审和社区生产，皆以分散、协作的方式开发。开源软件由社区开发，而非单个作者或公司，因此通常成本更低、更灵活，寿命比专有软件更长。

开源已成为一种超越软件生产界限的运动和工作方式。开源运动旨在利用开源软件的价值和分散的生产模型，为其社区和行业的问题寻找新的解决方法。

Redhat对于开源的定义

刚哥在软件行业摸爬滚打了二十多年了，经历了开源软件的发展，感触颇多。最早，刚开始做软件开发的时候，开源软件非常有限，很多东西都需要自己去打造，当然，程序员这个群体对于造轮子，那是情有独钟的，技术上无可厚非，但是从效率上就差了不少了。今天的软件业和软件从业人员其实是非常幸福的，开源社区提供的诸多选项极大的提高了软件开发的生产率，而云计算也使得软件的大规模部署和运行变的简单。软件从业者可以花出更多的时间来关注自己的业务，这是实实在在的进步。

 

我本人是开源软件的忠实拥护者，很早就开始在开源中国写博客，关注各种开源软件，自己贡献过一些小品级别的开源软件，每每发现了新的开源软件，也会发送给开源中国，总共投递了超过40个开源软件。我是看着开源中国从一个小网站做到今天的，希望红薯带着开源中国越办越好。

我有幸在大数据这个领域先后做了数据可视化，数据的准备和采集，机器学习，以及现在负责一个大数据软件端到端的架构，对于大数据软件领域有不少的了解，今天就来和大家分享一下我眼中，大数据软件开源领域的版图。

 

在上图中，我把大数据开源软件的版图分类为：数据摄取（data ingestion），数据流传输（data streaming），数据管道（data pipeline），元数据仓库（metastore），对象/文件存储（object/file storage），数据湖/数据格式（data format/data lake），OLAP数据仓库（OLAP/ data warehouse），即席查询（Ad hoc query），流分析（stream analytics），图数据库（graph database），时序数据库（time serials database），机器学习运维（MLOps），搜索引擎（search engine），元数据管理（metadata management），数据可视化（data visualization）。

大数据领域的开源软件数量繁多，我不可能一一覆盖，同时因为软件的功能有可能用于不同的场景，上面的分类也不一定准确。但是我们可以看到大数据开源软件的基本图景，这里做个简单的总结：

• 大数据的开源软件是大数据领域的基石，各种大数据产品和解决方案都离不开这些开源软件的支持。flink，spark，kafka，elastic是构建大数据栈的常客。
• 以为Hadoop为核心的大数据生态曾经是大数据领域的标准，但是我们看到从趋势上来看，新兴的大数据软件中，hadoop所扮演的角色越来越不重要，Hadoop的存储HDFS正在被各种以S3为主的数据湖的解决方案所取代，Mapduce的计算模型被数据仓库/Spark/Flink的计算所取代。

• 大部分的开源软件背后都是有大型软件厂商，或者独立软件开发商来运营，以开源为营销手段，扩大用户群体和知名度。但是开源厂商正在受到云计算的竞争和威胁，开源厂商迫于生计，开始通过修改软件许可证（Elastic/Mongo）来打击云厂商。
• 新兴大数据开源软件，也受到了大厂商和风险投资的关注，例如Datadog收购Vector，Databrick收购Redash。

• 国内的大数据开源产品受到关注，例如Nebula Graph，Milvus，DorisDB，Plato，TiDB（TiBD没有在本文中覆盖）等等

 

开源软件毫无疑问是大数据领域基础中的基础，各种大数据产品和解决方案都离不开这些开源软件的支持。flink，spark，kafka，elastic， zookeeper 是构建大数据栈的常客，你尽可放心大胆地选用。

 

以Hadoop为核心的大数据生态曾经是大数据领域的标准，当我们说到大数据的时候，不可避免地会涉及Hadoop生态系统。但是我们看到从趋势上来看，新兴的大数据软件中，hadoop所扮演的角色越来越不重要，Hadoop的存储HDFS正在被各种以S3为主的数据湖的解决方案所取代，Mapduce的计算模型被数据仓库/Spark/Flink的计算所取代。

Apache基金会宣布退役的Hadooop项目包含：

• Apex：基于 HadoopYARN 的统一大数据流和批处理平台
• Chukwa：基于 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）构建的，用于监视大型分布式系统的数据收集系统
• Crunch，提供了用于编写、测试和运行 MapReduce（包括 HadoopMapReduce）管道的框架
• Eagle：一种分析解决方案，可在包括 Hadoop 在内的大数据平台上迅速识别安全和性能问题
• Falcon：针对 Hadoop 的数据处理和管理解决方案，设计用于数据移动、数据管道协调、生命周期管理和数据发现
• Hama：一种用于大数据分析的框架，运行在 Hadoop 上，并且基于 BulkSynchronousParallel 范式
• Lens，提供了统一的分析界面，将 Hadoop 与传统数据仓库深度集成在一起
• Marmotta：链接数据的开放平台
• Metron：专注于实时大数据安全性
• PredictionIO：一种用于管理和部署生产就绪的预测服务的机器学习服务器
• Sentry：一种用于对 ApacheHadoop 中的数据和元数据执行细粒度授权的系统
• Tajo：Hadoop 上的大数据仓库系统
• Twill，它使用 HadoopYARN 的分布式功能和类似的编程模型来运行线程

与此同时以Hadoop运营为主的公司Cloudera，也举步维艰。最近有消息称Cloudera想卖身，可是谁会出手呢？IBM在收购红帽子后，会把Cloudera也并入旗下吗？我们拭目以待。与此相对应的，风光无限的Snowflake火热上市，如今的市值突破700亿美元的天文数字。IT圈毫无疑问也是喜新厌旧的。

 

开源软件要发展，离不开组织的力量，我们看到大数据开源软件背后的三个主要的力量：Apache基金会，大的软件厂商和创业公司。

大数据里面的明星项目大多来自apache基金会，包括我们之前提到的kafka，Spark，Flink等。

Apache软件基金会（Apache Software Foundation，简称为ASF），是专门为支持开源软件项目而办的一个非营利性组织。在它所支持的Apache项目与子项目中，所发行的软件产品都遵循Apache许可证（Apache License）。

Apache这个名字还有流传着一段有意思的故事。因为这个服务器是在NCSA HTTPd服务器的基础之上，通过众人努力，不断地修正、打补丁（Patchy）的产物，被戏称为“A Patchy Server”（一个补丁服务器）。在这裡，因为“A Patchy”与“Apache”是谐音，故最后正式命名为“Apache Server”。

另外一只主要的力量就是大的软件和互联网厂商，例如谷歌是Kubernetes和Tensorflow的拥有者，Databrick拥有Spark。Deltalake等产品。

最后就是创业公司，现在大数据行业创业公司非常多，大多数也是采用的了开源的形式来为自己的软件背书。

这三股力量并不是对立的，它们融合在一起推进开源事业的发展，大多数的厂商愿意把自己的软件贡献给apache，甚至以能入选Apache基金会的顶级项目为荣，而创业公司也会借着开源的力量走向成熟，变大变强。例如谷歌，Databrick，Elastic也都是从创业开始他们的脚步。

 

开源厂商正在受到云计算的竞争和威胁，开源厂商迫于生计，开始通过修改软件许可证来打击云厂商。这里归根结底都是商业利益，对于开源厂商，它们之所以愿意贡献他们的代码，并不是像“雷锋”一样助人为乐，不图回报的。任何的公司都是以盈利为目标的。以AWS为首的云厂商，自己本身有很强大的技术实力，把开源的东西拿过来，在云上打个服务就开始赚钱了，对于这样的“白嫖”，开源厂商自然是很不爽！这样的对抗，短期不会改变。

 

新兴的大数据软件越来越受到市场尤其是资本的追捧。Databrick收购了redash，Datadog收购vector来完善他们的大数据软件版图。国内的PinCAP/涛思/Kyligence也纷纷获得数目不小的投资。大数据软件越来越被重视。

上面的这些没有包含国内的内容，我们也看一看国内大数据开源的情况：

 

国产开源大数据软件的现状是：

• 数据库和数据仓库领域很热闹，聚集了很多玩家，其中TiDB无论从融资还是社区活跃度，都是该领域最受追捧的产品
• 在数据可视化领域，百度Echart和蚂蚁金服的AntV是该领域的领导者，完全不弱于该领域传统的开源领导者Highcharts

• 在机器学习领域，华为的Mindsopre和百度的飞浆社区活跃度很高
• 华为为开源社区贡献了不少产品，包含Apache CarbonData，Apache OpenLooKong，OpenGauss，MindSpore，其它大公司也有自己的明星产品，百度的飞浆和ECharts，蚂蚁金服的AntV，阿里的PolarDB

当然，国内和国外的划分也不一定能分得那么清楚，我们知道Flink背后有阿里巴巴，Apache Pulsar背后也是有一个国内为主的组织在运作。

对比国内和国外大数据开源软件的情况，我做了一些简单的数据分析：

 

从社区的活跃度来看，国内的大数据开源软件整体的活跃度和认知度都会低一些，在github上有1w以上star的项目有十多个，而国内只有5/6家，但是这几家都值得大家关注。

 

从语言采用的角度来看，Java/Python/C/C++是主力。未来我想也许会有越来越多的Golang/Rust的项目出现。

总结

本文对大数据开源领域的现状做了一个简要的分析，也分析了国内和国外在大数据开源软件版图上的差异。希望开源软件，尤其是国内的大数据开源软件未来有很好的发展。