apache spark在大數據領域脫穎而出的重要原因。

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處理速度極快

在大數據處理工作中，速度一直非常重要。apache spark能夠在內存內將hadoop集群應用的運行速度提升100倍，磁盤之上亦能夠提升10倍。spark通過減少對磁盤的讀取或寫入量實現這一效果。中間處理數據被存儲在內存當中。

易于使用且支持多種語言

sparks允許大家快速利用java、scala甚至python為其編寫應用。另外，spark本身還內置有80多項高級操作指令。

支持復雜分析

apache sparks支持復雜分析、數據流以及sql查詢。另外，用戶也可以將各項功能全部并入同一工作流程之內。

實時流處理

apache sparks能夠輕松處理實時數據流。它可在實時操作數據的同時，使用spark streaming。

能夠與hadoop及現有hadoop數據相集成

sparks能夠獨立執行，亦可結合hadoop 2的yarn集群管理器并讀取hadoop數據。這意味著spark適用于遷移任何現有純hadoop應用。

基于hadoop的多核心服務器

企業正逐步由昂貴的大型機與企業數據倉庫平臺轉向hadoop多核心服務器。hadoop是一套基于java的開源編程框架，能夠在分布式計算環境下支持對超大規模數據集的處理與存儲。

低成本存儲與數據歸檔

hadoop可用于對點擊流、交易、科學、機器、社交媒體以及傳感器等生成的數據進行存儲與整合，這主要是受到商用硬件成本不斷降低的推動。低成本存儲方案使我們能夠暫時保留似乎并不重要的信息，以待稍后進行分析。

以沙箱方式進行發現與分析

hadoop能夠處理各種不同類型與格式的數據，從而運行多種分析算法。hadoop上的大數據分析機制幫助企業實現高效運營、機遇發現并借此提升自身競爭優勢。在這方面，沙箱方案則可顯著降低實現成本。

數據湖

利用數據湖，數據能夠以其原始或者精確格式實現存儲。如此一來，數據科學家與分析師將能夠利用原始或者精確數據視圖進行發現與分析工作。

補充性數據倉庫

hadoop與數據倉庫環境并行存在(+本站微信networkworldweixin)，而部分數據集亦可從數據倉庫中轉移至hadoop或者其它能夠直接為hadoop所用的數據平臺之上。由于各企業的實際業務目標不同，因此其采取的數據存儲及處理模式亦有所區別。

物聯網與hadoop

物聯網的核心在于龐大數據流。hadoop常被用于處理此類數據的存儲工作。巨大的存儲與處理能力使得hadoop被作為沙箱環境，從而發現并監控潛在模式以建立規范性指令。

預測分析與物聯網

利用數據、統計算法與機器學習技術，我們有可能根據歷史數據判斷未來的事態走向，這正是預測分析的基本思路。預測分析可用于進行欺詐活動檢測、營銷優化、運營改進以及風險控制等工作。

物聯網是指能夠以開/關控制方式接入互聯網的小型裝置。物聯網市場的整體規模正在快速增長，預計未來20年當中物聯網能夠為全球gdp貢獻10到15萬億美元。

2016年年內，大數據的上述發展趨勢已經基本明確，且通過一系列實踐證明了其在降低風險、改進運營以及檢測欺詐方面的良好功效。而將實時數據源與大規模歷史數據相結合以建立起的洞察能力，則正是預測分析方案的實現基礎。毫無疑問，spark、hadoop以及物聯網將引領新的大數據時代。

對大規模數據集進行分析能夠幫助我們掌握隱藏模式、客戶偏好、未知關聯性、市場趨勢以及其它極具價值的業務信息。在此基礎之上，企業能夠實現成本削減、促進決策制定并提供更多有針對性的產品與服務。而在今天的文章中，我們將共享了解2016年內出現的幾項大數據[注]技術發展趨勢。

apache spark

apache spark是一套卓越的開源處理引擎，專門面向復雜分析、高速處理與易用性需求而打造。蕻為程序員們提供立足于數據結構之上的應用程序編程接口，而這套數據結構則被稱為彈性分布式數據集，其屬于以容錯方式分布于設備集群之上的多套只讀數據集。

彈性分布式數據集(簡稱rdd)有助于實現交互式算法。此算法會多次訪問該數據集，從而實現交互式或者說明性數據分析。利用這類交互式算法作為機器學習系統的訓練機制正是apache spark項目的開發初衷。在它的幫助下，樣本數據分析已經成為一項相當簡單的工作。