两家大数据先驱Cloudera和Hortonworks今天宣布了它们所谓的相对平等的合并，声称将把两家公司合并成一家年收入达7.2亿美元的新实体。
这笔全股票交易标志着长期慢慢整合的大数据市场加快了步伐；大数据是个统称，涵盖的诸多技术让公司能够收集、分析和使用众多公司、顾客、联网设备生成的海量数据及其他各种信息。尤其是，这两家公司都经销最初由雅虎公司开发的Hadoop开源大数据软件以及相关软件。
Cloudera首席执行官汤姆•赖利（Tom Reilly）在今天的电话会议上表示：“合并后公司将拥有更大的规模来更快地进行创新。眼下是两家公司走到一起的最佳时机。”
他还表示，新公司将更加关注软件容器，这是一种在多种计算环境上运行软件，又无需重写软件的方法。实际上，新公司将旨在在客户的数据中心内部提供云计算，这个名为混合云的趋势已在整个行业大行其道。此外，赖利专注于“物联网”这个潜在市场，物联网这个概念是指收集并利用计算机网络边缘的无数联网设备生成的数据。
他在声明中补充道：“我们双方的业务具有很强的互补性和战略性。通过将Hortonworks在端到端数据管理方面的专长与Cloudera在数据仓库和机器学习方面的专长结合起来，我们有望提供业界第一个从边缘到AI的企业数据云。这个愿景将使我们的公司能够实现共同的目标，即帮助客户成功地实现数字化转型。”
强强联合（图片来源：Cloudera / Hortonworks）
至于Hortonworks首席执行官罗布•比尔登（Rob Bearden），他表示到时会有“大量的交叉销售机会”，这意味着每家公司的产品都能够卖给对方的客户群。他说：“几乎在一夜之间，我们的所有客户都能够体验边缘到AI。”
市场研究公司Wikibon的分析师斯图•米尼曼（Stu Miniman）表示，这笔交易在坊间已传了一段时日，代表了两个宿敌之间的联姻。他说：“势不两立的Hatfields家族和McCoys家族携手起来。”
他特别指出，市场存在的问题是，大多数公司试图销售开源软件的商业版本或服务，却仍在亏本。米尼曼说：“许多公司退出了卖Hadoop发行版这块业务，原因是成本很高，却无利可图。很难做到既支持所有这些开源项目又赚钱，所以此举在情理之中。”
的确，大数据查询服务公司Starburst首席执行官、Hadoop资深人士贾斯廷•伯格曼（Justin Borgman）说：“Cloudera多年来希望这么做。两家供应商在Hadoop市场的竞争早已在拼刺刀；通过成立一家垄断企业，它们最终有条件提高价格，并止住收益表接连亏损的颓势。”
两家公司的高管表示，他们将提供为期三年的时间窗口，在此期间客户可以继续使用Cloudera的产品或Hortonworks的产品，但在几个季度内会向希望迁移的客户提供“统一版本”。
投资者以及参加电话会议的分析师都看好这笔交易，从周二两家公司的股价来看，合并后公司的估值将达到52亿美元。消息甫出，Cloudera的股价在盘后交易时段上涨了14%，Hortonworks的股价更是猛涨了17%。
这两家公司（以及现在的合并后公司）不光与AWS等大型云计算公司竞争，还与MapR Technologies Inc.等私营公司竞争。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40%，达到8630万美元，而Cloudera在9月初报告的第二财季收入增长23%，达到1.103亿美元。
在这笔交易中，Cloudera成为更主导的一方，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，赖利将担任首席执行官，而比尔登将加入新实体的董事会。Wikibon的首席研究官彼得•伯里斯（Peter Burris）特别指出：“Cloudera拥有更优质的可替代资产组合，因此它占了大头。”
此外，Hortonworks首席运营官斯科特•戴维森（Scott Davidson）将出任合并后公司的首席运营官，Hortonworks首席产品官阿伦••C•默西（Arun C. Murthy）将保持同样的头衔，Cloudera首席财务官吉姆•弗兰科拉（Jim Frankola）也是如此。
合并后公司面临的市场（图片来源：Cloudera / Hortonworks）
弗兰科拉在电话会议上表示，两家公司合并有望节省1.25亿美元的成本，不过省下来的一部分钱将在明年完成整合后重新投入到业务中。他表示，到2020年，他预计每年收入有望超过10亿美元，年增长20%，现金流将超过1.5亿美元，而营业现金流利润率超过15%。
合并后公司将拥有2500多个客户，其中120个客户的年度经常性收入超过100万美元，将拥有逾5亿美元的现金，且无债务。
伯里斯特别指出，新公司需要克服几个挑战：提高整合效率，改组Hadoop和Hadoop产品组合（以便用于现代AI和机器学习应用），以及缩短客户创造价值的时间，以便更多的云方案迅速改进时，可以牢牢吸引客户。
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