前言：在讨论“云原生大数据计算服务”之前，我们先将这个名词进行拆分，分别讨论一下“云原生”、“大数据”、“计算服务”，从而理解为什么需要将它们进行结合。

1、“云原生”、“大数据”、“云计算”的结合

云原生： 云原生的关键技术“容器化”可以将服务封装成细颗粒度的容器，由于容器具有细颗粒度的特点，可以很方便地调度，从而可以实现Serverless。Serverless可以在需要提供计算服务时，再生成足够的数量容器的实例，容器可以保持在一个极低的数量甚至于无。云原生具有弹性负载、低成本、高效的特点。大数据： “传统”的大数据平台Hadoop、spark是一种分布式系统，它们的架构不符合云原生的架构，所以不支持云原生的特性。计算服务： “计算服务”说明MaxCompute是一种云计算的SaaS（Software as a Service），可以消除自建平台的资源扩展性和弹性的限制，同时可以减小用户运维的投入。云计算具有按需供给、按量付费的优势。

通过“云原生”、“大数据”、“云计算”等技术的结合，MaxCompute继承了弹性负载、低成本投入、高效计算的特性。

2、MaxCompute给我们带来的启示

从阿里云提供的MaxCompute官方说明文档上看，它只明确提到了集成的是Spark的计算引擎，但是没有说明它的系统架构。如果我们想设计一个类似的大数据计算平台，可以使用哪些开源技术进行替代。下面给出技术选型的参考：

云原生：kubernetes（提供容器化特性）、knative（提供Serverless特性）大数据：Spark（大数据计算）、HDFS（大数据存储）应用服务：Echarts（数据可视化）、Python机器学习三方库……

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