如果说数据中台是一个企业数字化转型的利器，那么数据中台开源解决方案就是这个利器的核心。 数据中台这个词对于我们来说并不陌生，早在2014年，阿里云就推出了第一个开源版的数据中台—— Hive，现在已开源发布了5年左右。 Hive最早是在阿里内部做的项目，之后经过了大量的开发测试，最终才做到今天这样的规模。 而国内目前有不少企业在做类似的项目（如腾讯旗下的 Talent、华为旗下大数据平台 Tiny等）；同时有不少知名企业也推出了类似产品。 Hive作为阿里内部开源项目，其主要功能是将企业内不同系统、不同业务间的数据进行统一管理和汇总。 本文主要分享在 Hive上开发一款大数据产品使用体验。 由于时间关系没有太多时间对具体内容进行展开，下面主要分享下数据中台解决方案具体内容如何：

一、数据中台概念

数据中台作为一种数字化转型的工具，主要是解决企业数据资产沉淀和业务数据化，其核心是将企业多个系统的海量数据进行整合分析并沉淀成数据资产，实现数据资产共享应用。 简单来说就是为企业提供一个可复用、易扩展以及高价值的数据管理和使用平台；同时可在该平台上进行海量场景化、多样化的业务场景应用。 数据中台可以广泛应用于金融行业、互联网行业及传统行业等不同领域下。 [Hive是由阿里集团推出的一款针对传统企业数字化转型的一站式解决方案，其核心是将多种系统中散落的海量数据进行统一管理和汇总，通过标准化建模算法实现对业务规则的抽取和优化；同时通过一套统一的接口管理多个系统、多个应用，并对其进行统一配置管理；最后通过一套开放能力，为企业提供从开发到运维全流程服务。

二、具体功能

注：文中所提及的功能仅限于 Hive本身，不包括业务系统的数据中台、大数据平台等其他产品。 如果你是一名大数据产品用户，或需要做一个数据中台解决方案，欢迎给我留言！ 如果你对数据分析感兴趣，或者对自己在这个领域有所了解，欢迎在留言区留言。

三、案例分享

Hive支持多种计算模式，如： Hive Stack （即按需加载计算能力）、 Hive Stack plus （根据需要在不同计算节点上按需扩展计算能力）和 Hive Stack plus2.0 （将多个计算节点的数据聚合成一个逻辑节点）。 同时支持多种存储模式，如：文件、数据库、关系型数据库，支持文件存储与关系型存储的混合模式。 例如：文件存储与关系型数据库混合模式，可将不同的数据按需存储到不同的结构化存储中； Hive提供了多种查询接口供用户进行查询操作，如：全文检索、表格搜索和多表合并等； 数据中台作为企业数字化转型的利器，其开发设计是非常复杂且耗时比较长的，但经过了大量测试工作以后才正式发布，如果想要了解更多内容可以去查阅下官方文档；同时也希望本文对你有所帮助。

四、总结

本文对 Hive的功能进行了详细的介绍，包括如何进行二次开发、数据存储和计算的方式，以及如何将 Hive数据处理平台与业务系统打通。 从目前 Hive已经开源出来的功能来看，数据中台解决方案已经较为完善，可以满足企业对于数据处理、存储、计算等方面的需求（包括对分布式架构、 MySQL、 Spark等大数据技术的支持）。 但对于企业而言，从业务视角出发来看，如果不考虑业务成本（不会有人天天拿着 Excel表去做分析，毕竟数据成本还是很高的），就必须在基础设施上投入更多资源。 所以目前还处于发展阶段，在产品功能和用户体验方面还有很大提升空间。 由于本文是对 Hive中台解决方案所做的总结与分享，因此不建议将此产品用于其他项目、场景下使用。

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