随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始关注和应用这一领域。从2009年起，大数据逐渐走进大众视野，并经历了从炒作到理性发展的过程。目前，随着物联网技术和5G业务的普及，数据量将继续快速增长。

AI、区块链和RPA等新兴技术的发展都离不开大数据的支持。大数据技术已经逐渐成为一项通用技术，在各行各业中发挥着重要作用。同时，大数据技术的应用也在不断拓展，从处理大规模数据向更加高效的利用大数据转变。实时数据处理、云迁移等成为大数据领域的新挑战。我们整理了一些能够应对这些新挑战的技术栈，并在下文进行了详细介绍。

OLAP分析引擎：Apache Kylin Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark上的SQL查询接口和多维分析（OLAP）功能，支持超大规模数据。用户只需三步即可完成超大数据集上的亚秒级查询： 1. 定义数据集上的星形或雪花形模型。 2. 在定义的数据表上构建Cube。 3. 使用标准SQL通过ODBC、JDBC或RESTful API进行查询。

Kylin还提供了与多种数据可视化工具的集成能力，例如Tableau和PowerBI。

新一代大数据计算引擎：Apache Flink Apache Flink是一款开源的大数据处理引擎，适用于有限和无限数据流的处理。Flink在流处理方面表现优异，具有高吞吐量、低延迟的特点，并提供Exactly-once语义保证数据准确性，亚秒级处理延迟确保业务快速响应。许多知名公司如阿里巴巴、腾讯、华为、eBay、字节跳动、滴滴、美团点评等都在使用Flink构建流处理平台。

下一代云原生分布式流数据平台：Apache Pulsar Apache Pulsar起源于Yahoo，2016年开源，2018年成为Apache顶级项目。Pulsar集消息、存储和轻量化计算于一体，采用了业界领先的计算和存储分离架构，结合Apache BookKeeper作为分片存储，具备高吞吐量、低延迟、分布式强一致性、瞬时弹性扩容、无平衡负担、自恢复等核心特性。

开源的非关系型分布式数据库：Apache HBase Apache HBase是一个高可靠、高性能、面向列的分布式数据库，是Google BigTable的开源实现，主要用于存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase能够通过水平扩展的方式，利用廉价的计算机集群处理庞大的数据表。

开源分布式NoSQL数据库系统：Apache Cassandra Apache Cassandra最初由Facebook开发，2008年开源。它结合了Google BigTable的数据模型和Amazon Dynamo的完全分布式架构，表现出优秀的可扩展性和性能。Cassandra在宽列存储模型数据库排名中名列前茅，并被Apple、eBay、Netflix等众多知名公司广泛应用。

这些技术栈不仅涵盖了大数据领域的多个关键组件，还展示了大数据技术在实际应用中的多样性和灵活性。希望这些信息对你有所帮助。