Hortonworks Data Platform 3.0.0版本，基本上集成Hadoop社区生态最新版本的强大功能特性，实现真正混合型数据平台。
如图，HDP 3.0.0 版本核心功能特性。
我们上篇，其实就介绍了大数据数据平台发展的几个方向，而HDP做为一个资深玩家，当然引领了一个重要的发展方向，那就是完全基于HDFS和YARN发展整个发行版，我们知道Hortonworks公司一直是一个务实，并且很实在的团队，一直深耕Hive和Hadoop，贡献了很多代码，开发了很多新特性，在社区也有很大的影响力。
随着，近几年大数据平台发展日渐稳定，开始更多关注实用、应用层面，也淘汰很多行业内的企业。大多都开始寻求转型之路。IT行业基本每隔3年就是一个新的革新，新陈代谢超级快，而近两年比较火的是区块链、AI、Hadoop in Cloud、数据湖、容器等。
Hortonworks公司，做为一家开源软件公司，一直务实努力耕耘社区，积极贡献代码，一直是我等崇拜追赶的对象，趋势的把握和时机的掌握刚刚好；HDP 3.0.0 的发布，在强调高性能的同时，新增多个新特性：
- TensorFlow，Caffe等深度学习框架的支持，预览版。
- 企业Data Lake的支持。
- 一直在勤勤恳恳努力改良的Hive，支持Real-time，ACID。
- 混合型存储，融合云端，支持S3、ADLS、Hadoop纠删码等。
- Yarn完美支持调度容器，实现长任务的运行和管理，K8S表示不服。
- Ambari一直受人病诟的UI以及无法支撑大规模集群管理，支持5000个节点的管理，全新的UI。
- 基于容器化、GPU等的支持。
这是大数据生态系统的一个巨大的飞跃。
A new start
HDP 3.0是大数据生态系统的一次巨大飞跃，整个堆栈发生了重大变化，扩展了生态系统(支持深度学习和第三方Docker Application)。 HDP 3.0完全支持云端和本地化部署。HDP 3.0 很多新的功能都是基于Apache Hadoop 3.1，包括容器化、GPU支持、Erasure Coding和Namenode Federation。
因为Apache Hadoop 3.1的重大特性进化，让Hadoop生态更加开放包容容器、AI、Cloud。Yarn往更加通用的资源管理框架发展，挑战者K8s。HDFS则往更加实用，稳定的方面发展，目前还是一骑绝尘，私有化部署难逢对手，支持基于HDFS Core的数据Balance，免受新增节点数据不均衡，需要手动均衡的痛点，Erasure Coding降低存储成本，HDFS可对接多种云端存储产品也是一些新的探索方向，我们看到HDFS往更加稳定、实用的方面发展。
HDP 3.0还移除一些臃肿的系统，常年无人使用，社区并未发展。终于是意识到做为一家开源软件公司，封装了一堆零散的组件，形成了一个平台产品，但是做为一个技术型产品，门槛是很高的，这是一个商业险话题，我们不讨论。HDP很长一段时间，都会是技术人员才能使用的软件产品，而国人早就基于这样的基础数据平台，开发数据中间件，支撑更加上层的应用，离客户更近，赚的盆满钵满，而对自己坚实的基础支撑系统，并未有任何的正向反馈，国人开源软件只痛，唏嘘一下。还是那句话，只论技术，不讨论。
HDP 3.0 删除了Apache Falcon，Apache Mahout，Apache Flume和Apache Hue等组件，并将Apache Slider功能融合到Apache YARN中。
关于，平台组件选型、维护与控制方面CDH显然做得更加自然一些，而HDP很长一段时间一直基于社区最新的组件打包，全都整个到一个平台，基本上都在Ambari、以及社区几个重要的组件上开发核心特性。由于组件众多，维护显然成本巨大，对于一些边缘性组件投入明显不足，精力分散，产品考虑不够完备，甚至放弃自己辛辛苦苦设计的软件，开源之路未顺利进行下去。
HDP 3.0.0 我看到了一些全新的变化，这是很好的开始，HDP产品化工作一直不如CDH，还是一个非常技术性的产品，并且对自身组件没有很强的把控能力，导致产品表现一直弱于CDH，长时间都在堆叠组件的道路上越走越远，产品组件也越来越臃肿，最明显的是HDP数据产品，覆盖的分析场景不够全面，导致很多安装了HDP产品的用户，还要手动维护一个即席分析组件，比如：Presto、Impala、MPPDB、Drill等。
如图，HDP产品路线图，希望HDP未来能更加焦距，做好产品，降低数据分析门槛，从一个技术性产品，变成更切合市场的数据平台产品。
总结
企业级大数据产品，日渐成熟，开始分出尽力追赶一些目前主流的技术趋势，通过平台融合、整合资源，通过强大的计算和存储数据能力，更好地服务于客户。HDP 3.0 完全依托Hadoop社区优势、新特性，发布了更加强大，跨时代的大数据产品。
数据存储
1、Erasure Coding降低存储成本，将存储开销降低50％，保证3副本的数据可靠性。
2、Namenode Federation，支持多Namespace，同一个集群，逻辑上隔离使用。
3、云存储支持，Google、S3、ADLS等存储连接器。
4、DataNode，内置磁盘数据均衡器。
数据操作系统
Apache Hadoop YARN的突出特点包括：
1、Apache YARN容器化服务支持，运行Docker Spark Job，支持Slider功能
2、Apache YARN支持管理与调度GPU
3、支持队列内抢占，支持同一队列中不同应用程序（批量，实时）之间的负载均衡
4、增强的可靠性，可用性和可维护性，用户和开发人员友好的Apache YARN UI
5、Timeline server 2.0，基于流式的应用程序性能管理。
实时数据库
基于Apache Hive最新的强大特性：
1、LLAP融合Hive，提供强大工作负载，基于资源池，用户用户组分配资源。
2、默认情况下启用ACID功能，对数据更新的完全支持。
3、Hive Warehouse Connector，使得Spark更好的连接Hive。
4、物化视图，加快数据分析效率，提升查询速度。
5、JDBC存储连接器，Hive连接查询支持JDBC的数据源。
机器学习和深度学习平台
Apache Spark，Apache Zeppelin，Livy等项目。
1、支持Apache Spark 2.3.1 GA
2、支持在 Docker 容器中运行Spark作业
3、TensorFlow 1.8（仅限技术预览版）
流处理引擎
Apache Kafka和Apache Storm的突出特点包括：
1、支持Kafka 1.0.1 & 支持Storm 1.2.1
最终，所有做大数据产品的公司都会回归社区。 Cloudera CDH 6.0 Bate 版本的发布已然说明问题，全都回归 Hadoop 3.x ，发布全新升级的大数据产品。
更多新功能，可访问官网了解。
下一篇，我们聊一聊《Cloudera CDH 6.0》产品，有何特性？技术栈选型和发展方向和HDP有何异同？
参考：
[1] https://hortonworks.com/blog/announcing-general-availability-hortonworks-data-platform-3-0-0-ambari-2-7-0-smartsense-1-5-0/
[2] http://www.itweet.cn/2018/07/02/micro-service-architecture-based-on-restful/
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