Hadoop大数据在2025-2026年和AI智能问数平台的规划与实践

Cloudera CDH、CDP在2026年和AI智能问数平台的规划与实践
 
建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台（类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）可以做到无缝切换平缓迁移
 
截至2025年底，Cloudera 已全面完成从 CDH（Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop） 向 CDP（Cloud Data AI Platform） 的战略转型。面对 2026 年企业对 AI 智能问数平台（即通过自然语言交互实现数据查询、分析与决策的系统）的爆发性需求，Cloudera 正将 CDP 打造为“可信 AI 数据操作系统”，其规划与实践可系统归纳如下：

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一、战略定位：CDP 不再是“大数据平台”，而是“AI 就绪的数据底座”

核心理念：
“让 LLM 在企业可信数据上安全、合规、高效地运行。”

Cloudera 明确提出：2026 是 ‘AI 智能体 + 企业数据’ 融合落地的关键年。CDP 的目标不是替代 Databricks 或 Snowflake，而是成为 私有化/混合云场景下最安全、最合规的 AI 数据运行环境。

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二、2026 年 Cloudera 对 AI 智能问数平台的整体规划
1. 产品路线图：三层融合架构

层级	功能	关键技术/组件
①  可信数据层	提供高质量、治理完备、权限受控的数据源	CDP  Data Catalog（基于 Atlas）、Ranger、Iceberg 表格式、Data Quality
②  智能引擎层	自然语言理解 → SQL 生成 → 执行 → 解释	Cloudera  Machine Learning (CML) + RAG + 微调 LLM + Spark SQL  / Impala
③  交互应用层	对话式 UI、BI 嵌入、API 服务	Cloudera  Ask（内置 NLQ 助手）、REST API、与第三方 BI 集成

✅ 2026 Q2 计划 GA（正式发布）：Cloudera Ask —— 内嵌于 CDP 控制台的对话式分析助手，支持中英文多轮问答。

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2. 关键技术演进方向
（1）RAG + 企业元数据 = 可信 NLQ

• 利用 CDP Data Catalog 中的业务术语表（Glossary）、技术元数据、数据血缘，构建 LLM 的上下文知识库；
  
• 用户提问如“华东区活跃用户数”，系统自动映射到：
  

Sql：
SELECTCOUNT(*) FROM user_table WHERE region = 'East China' AND status = 'active'

• 避免幻觉：LLM 仅能引用     Catalog 中注册的字段和指标。
  

（2）向量化增强（实验性）

• 在 CML 中引入 向量索引（如 FAISS、Milvus 插件），支持：
  

• 语义相似问题匹配（“类似‘留存率下降’的问题有哪些？”）
  

• 文档检索（如关联政策文档解释指标口径）
  

（3）多模型策略（Multi-Model Strategy）

场景	模型选择
公有云客户	调用 Azure OpenAI /  AWS Bedrock（通过 CML 安全代理）
私有化部署	部署开源 LLM（Llama 3, Qwen, ChatGLM3）于 CML 容器
国产化要求	与华为盘古、阿里通义千问合作，提供  ARM + Kunpeng 优化镜像

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三、典型实践案例（2025–2026）
案例1：某全国性银行 —— “智能风控问数平台”

• 痛点：风控人员需频繁查 Hive 表，SQL 门槛高，响应慢。
  
• 方案：
  

• 迁移 CDH → CDP Private Cloud Base；
  

• 在 CML 中部署微调版      Llama 3，注入风控指标定义；
  

• 集成 Ranger 实现字段级权限控制（如仅分行可见本区域数据）；
  

• 效果：
  

• 业务人员用自然语言提问：“近7天异常交易笔数超阈值的商户？”
  

• 系统自动生成 Spark SQL，返回结果并标注数据来源与更新时间；
  

• 查询效率提升 5 倍，IT 支持工单减少 70%。
  

案例2：能源央企 —— 国产化 AI 问数平台

• 要求：全栈国产（芯片+OS+数据库+AI）
  
• 方案：
  

• 采用 阿里云      & Cloudera 联合推出的      CDP 企业数据云平台（Kunpeng ARM 版）；
  

• 底层存储：OSS + Iceberg；
  

• 计算引擎：Spark on Kubernetes（ARM 优化）；
  

• LLM：通义千问 Qwen-7B 微调版，部署于      CML；
  

• 前端：对接帆软 FineBI，嵌入“智能问数”插件；
  

• 成果：满足等保三级 + 数据不出境 + 国产替代验收要求。
  

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四、与主流 AI 问数平台的集成模式

第三方平台	集成方式	优势
帆软 FineBI / 永洪 BI	通过 CDP REST API 获取 NLQ 结果	快速赋能国产 BI，无需重写引擎
Databricks  / Power BI	使用 CDP 作为外部数据源（via Hive Metastore 或 JDBC）	混合架构下保留 CDP 治理能力
自研 Chat UI	直接调用 CML 中的 NLQ 微服务	完全定制化交互体验

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