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随着 Kubernetes 成为容器编排的事实标准，其应用场景已从无状态服务扩展到人工智能（AI）、机器学习（ML）、高性能计算（HPC）和大数据分析等复杂且资源密集型的领域。然而，Kubernetes 的默认调度器在设计上主要面向长时运行的服务，其逐个 Pod 的调度模式在处理需要协同调度、精细化资源管理和高吞吐量的批处理及弹性工作负载时，暴露出诸多局限性。

在 Airflow 中，定义工作流的唯一方式就是编写 Python 脚本。一个工作流（DAG）就是一个 Python 文件。这种方式的强大之处在于，开发者可以利用完整的 Python 语言特性来构建工作流，实现复杂的逻辑和动态生成。任务间的依赖关系通过简洁的位运算符（

本文为技术领导者提供了一份战略与架构蓝图，旨在阐述如何通过模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）将大型语言模型（LLM）智能体集成到现代大数据平台中。此项集成标志着一个根本性的范式转变，即从传统的手动、指令驱动的开发模式，转向一种人与AI协作、以目标为导向的模式。通过将MCP作为连接LLM智能体与平台核心能力的标准化接口，企业能够解锁前所未有的自动化水平和智能化水平，从而显著提升数据开发生命周期的效率、健壮性和治理能力。

本文对当前市场上三家最具影响力的平台——Databricks、Snowflake和Palantir Foundry——进行了一次全面、深入的比较分析。我们的研究旨在穿透市场营销的表象，深入剖析各平台的 foundational philosophies（基本理念）、核心架构、AI能力、治理框架，为技术和战略决策者提供一份权威的、可操作的参考指南。

在2025年，数据编织已从一个技术概念演变为一项关键的企业战略基础设施，其核心价值在于释放被孤立数据的潜力，并为企业级生成式人工智能（AI）提供坚实、可信的数据基础。该架构通过创建一个统一、智能且自动化的数据管理层，解决了高达80%的企业数据处于非结构化和未被利用状态的根本性挑战。其技术核心在于由主动元数据和知识图谱驱动的“智能核心”，它支持数据集成、治理和虚拟化等功能。成功的实施路线图应始于明确的业务目标，采用分阶段、迭代的方法，从高影响力的试点项目开始，逐步扩展。

本文分析四种主流开放表格式——Apache Iceberg、Apache Hudi、Delta Lake和Apache Paimon。它们通过提供ACID事务、完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作支持、可扩展的元数据管理以及灵活的模式演进等功能，将数据湖从一个被动的、仅支持追加的冷数据存档，转变为一个能够同时支持传统BI分析和现代AI/ML工作负载的、活跃的、可靠的事务型数据平台。

本次分析报告旨在对三个领先的开源元数据平台进行深入、详尽的技术评估：Apache Gravitino、DataHub 和 Unity Catalog 开源版（OSS）。这三个平台代表了解决现代元数据挑战的三种截然不同的哲学理念和架构范式。