两家大数据先驱Cloudera和Hortonworks今天宣布了双方称之为相对平等的合并，称将把两家公司合并为一个年收入约为7.2亿美元的新实体。
这笔全股票交易（实际从财务上更接近于被规模更大一些的Cloudera收购）标志着大数据市场长期酝酿的加速发展。
大数据技术让企业能够收集、分析和使用企业、客户和互联网连接设备生成的大量数据。特别是，这两家公司都将自己的相关软件针对Hadoop开源大数据软件进行了商业化。
Cloudera首席执行官Tom Reily在电话会议上表示：“合并后的公司将具有更大的规模，可以更快地进行创新。这是两家公司走到一起的最佳时机。”
Reily还表示，合并之后的公司将更加关注软件容器——一个在多种计算环境中运行应用而无需重写的方法。从本质上讲，他们的目标是在客户数据中心内部提供云计算，一个在全行业范围内大放异彩的趋势——混合云。此外，Reilly还强调了“物联网”这个潜在市场，也就是将计算机网络边缘的无数连接设备产生的数据集中在一起。
Reily在一份声明中表示：“我们的业务具有很强的互补性和战略性，通过将Hortonworks对端到端数据管理的投资，与Cloudera在数据仓库和机器学习方面的投资结合起来，我们将提供业界首个从边缘到人工智能的企业数据云。这一愿景将使我们的公司能够在追求数字化转型的过程中，推动我们对客户成功的共同承诺。”
Hortonworks首席执行官Rob Bearden则表示，未来将会有“大量的交叉销售机会”，这意味着两家公司的产品都能够销售给对方的客户群。“几乎在一夜之间，我们所有的客户都能够体验到人工智能的优势。”
市场研究公司Wikibon的分析师Stu Miniman表示，这笔交易传闻已有一段时间，代表这一对主要竞争对手的结合。
Miniman指出，市场的问题在于大多数公司仍在为试图销售开源软件的商业版本或服务而亏本。 Miniman说：“许多公司退出了Hadoop发行业务，因为这项业务成本很高又没有什么利润。支持所有这些开源项目并赚钱是非常困难的，所以这次合并是有道理的。”
Starburst首席执行官和Hadoop资深人士Justin Borgman也认为确实如此，他说：“Cloudera多年来一直希望这样做。Hadoop市场对两家厂商来说都是一场血战，通过垄断，他们最终可以用杠杆来提高价格，并在收益表中止血。”
两家公司的高管表示，他们将提供一个三年的窗口期，让客户可以继续使用Cloudera或Hortonworks产品，但未来几个季度内，他们也会提供“统一版本”。
参加电话会议的投资者和分析师们都表示看好这次交易，根据两家公司的估值，这次交易使合并后的公司估值达到52亿美元。Cloudera和Hortonworks的股票在盘后交易中上涨了约25％。
不管是单独这两家公司，还是现在合并后的公司，都面对AWS等大型云计算公司以及MapR Technologies等私营公司的竞争。Hortonworks于2014年上市，Cloudera去年首次公开募股。8月，Hortonworks报告最近一个季度的收入增长了40％，达到8630万美元，而Cloudera在9月初报告称第二财季收入增长了23％，达到1.103亿美元。
在这次交易中，Cloudera分得了更大一杯羹，因为其股东将拥有合并后公司60％的股权，而Hortonworks的股东将持有40％的股权。此外，Reilly将担任首席执行官，而Bearden将加入新实体的董事会。Wikibon首席研究官Peter Burris指出：“Cloudera拥有更多可替代资产，因此他们胜出了。”
此外，Hortonworks首席运营官Scott Davidson将担任合并公司的首席运营官，Hortonworks首席产品官Arun C. Murthy将保持同样的头衔，Cloudera首席财务官Jim Frankola也是如此。
Frankola在电话会议上表示，两家公司合并后将节省1.25亿美元，但其中一些将在明年整合后投入业务。他说，他预计在2020年年收入将超过10亿美元，每年增长20％，有超过1.5亿美元的现金流，以及超过15％的经营现金流利润率。
合并后的公司将拥有超过2500家客户，其中120家客户贡献超过100万美元的年度经常性收入，超过5亿美元是现金且无负债。
Burris指出，合并后的公司将面临若干挑战：提高集成效率，改进Hadoop和Hadoop产品组合，以用于现代人工智能和机器学习应用，缩短客户的价值实现时间，让他们在越来越多云选项不断改进的情况下留住客户。
Wikibon分析师James Kobielus补充说：“Hortonworks现在更好差异化体现在流式数据，这是Cloudera短缺的一个领域，因此双方可能是互补的。Cloudera开始与合作伙伴和咨询公司合作，这是Hortonworks的薄弱环节。所以我确实看到了他们在流数据、边缘、人工智能和嵌入式应用这个新时代中采用MapR的潜力。”
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责编：pingxiaoli
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