Apache软件基金会正式宣布CarbonData从Apache孵化器毕业，正式成为Apache*项目（TLP），这也是首个由中国公司发起并捐献给Apache基金会的开源项目。
Apache® CarbonData™是由华为开源贡献的大数据高效存储格式解决方案。针对当前大数据领域分析场景需求各异而导致的存储冗余问题，CarbonData提供了一种新的融合数据存储方案，以一份数据同时支持“交互式分析、详单查询、任意维度组合的过滤查询等”多种大数据应用场景，并通过丰富的索引技术、字典编码、列存等特性提升了IO扫描和计算性能，实现百亿数据级秒级响应，与大数据生态Apache Hadoop、Apache Spark等无缝集成。
随着数据与日俱增，业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高，不同场景的数据分业务系统而构建，导致冗余严重，缺乏高效、统一的融合数仓，阻碍企业快速转型。尤其是大企业，在建设第二数据平面的大数据平台典型诉求表现如下：
数据统一存储：为了节约成本，企业希望一份数据支持多种使用场景；减少数据孤岛和冗余，通过数据共享产生更大价值。
高效：数据分析要求越来越高效、实时。
易集成：提供标准接口，新的大数据方案与企业已采购的工具和IT系统要能无缝集成，支撑老业务快速迁移。
大集群：区别于以往的单机系统，企业客户希望新的大数据平台能应对日益增多的数据，随时可以通过增加资源的方式横向扩展，无极扩容。
开放生态：通过开源开放，让更多的客户和合作伙伴的数据连接在一起，发挥更大的价值。
华为针对上述典型诉求，从2013年开始调研分析业界大数据方案，发现每种技术都只能解决某种场景的诉求，不能同时满足上述的所有诉求，如：并行数据库技术不能有效与Hadoop生态集成，数据不能统一共享存储；搜索类技术提升了性能，但是数据膨胀大，不支持标准SQL、不能兼容老的业务，这促使了华为着手开发CarbonData项目。整个大数据时代的开启，可以说是源自于Google的MapReduce论文，他引发了Hadoop开源项目以及后续一系列的生态发展。他的“伟大”之处在于计算和存储解耦的架构，使企业的部分业务（主要是批处理）从传统的垂直方案中解放出来，计算和存储可以按需扩展极大提升了业务发展的敏捷性，让众多企业普及了这一计算模式，从中受益。CarbonData借鉴了这一理念，存储和计算逻辑上分离，通过索引技术让存储和计算物理上更接近，提升CPU和IO效率，实现超高性能的大数据分析。
Apache CarbonData主要特点包括：
列式存储：高效的列式数据组织，区别于行存，可以实现列裁剪和过滤下压，使OLAP查询性能更高。同时，CarbonData针对明细数据查询实现了深度优化，在需要返回所有列的场景下性能优于其他列存方案。
丰富的索引支持：支持全局多维索引、文件索引、Min/Max、倒排索引等多种索引技术，从表级，文件级，列级等多个层级逐级快速定位数据，避免SQL-on-Hadoop引擎常见的“暴力扫描“，从而大幅提升性能，实现十年数据秒级响应， 三百维字段任意组合查询。
全局字典编码：除了常见的Delta、RLE、BitPacking等编码外，CarbonData应用了全局字典编码来实现免解码的计算，计算框架可以直接使用经过编码的数据来做聚合，排序等计算，这对需要做跨节点数据交换的业务来说性能提升非常明显。
自适应类型转换：CarbonData针对分析型应用中大量使用的数值类型（Double/Decimal/Numeric/BigInt）实现存储内数据类型转换，配合列式数据压缩，使得压缩非常高效，数据压缩率基于应用场景不同一般压缩比在2到8之间。
标准SQL和API：在SparkSQL基础上，支持标准SQL99/2003；支持数据批量更新、删除，适用于OLAP场景下数据的周期性刷新，例如拉链表更新、维表数据同步。提供JDBC/ODBC连接，支持与BI工具无缝对接；兼容Spark DataFrame/DataSet，支持复杂分析应用。
数据生态集成：支持与Hadoop、Spark等大数据生态系统集成，支持和商业BI工具无缝对接。既满足传统数仓、数据集市、BI应用要求，也提供大数据生态丰富多样的API支持，覆盖从GB级到EB级应用。
开源开放： CarbonData于2016年6月全票通过进入Apache孵化器，不到一年时间，毕业成为Apache*项目，这标志着CarbonData项目完成依照Apache way开源方式运作，社区多样化，贡献来自华为、Intel、Talend、eBay、Inmobi、Knoldus、Habib Bank、上汽、携程、丁香园、阿里、美团、乐视、滴滴等公司资深架构师和开发人员。
Apache® CarbonData™致力于推动大数据开源技术的持续发展，以一份数据同时满足多种业务场景诉求，打造高效、开放、完整生态的大数据新融合数仓存储方案。
本文来自开源中国社区 [http://www.oschina.net]