spark是乙個基於記憶體計算的開源集群計算系統，目的是更快速的進行資料分析。spark由加州伯克利大學amp實驗室matei為主的小團隊使用 scala開發開發，其核心部分的**只有63個scala檔案，非常輕量級。 spark提供了與hadoop相似的開源集群計算環境，但基於記憶體和迭代優化的設計，spark在某些工作負載表現更優秀。
9月18日，在長沙舉辦的第九屆政企資訊化策略研討會中，來自英特爾的高階技術經理段建鋼帶來了「大資料技術發展剖析」的主題演講。hadoop改變了處理資料方式，但相較於hadoop，spark啟用了記憶體分布資料集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載，這些有用的不同之處使 spark 在某些工作負載方面表現得更加優越。
英特爾的高階技術經理 段建鋼
段建鋼指出，當前很多人都在談論大資料，但如何落地這是個問題，使用者關心的往往是如何用大資料解決業務上的問題。而如何運用大資料就需要從底層基礎設施，到上面資料平台、分析能力和解決方案，這一系列環節的優化。
英特爾推出了apache spark，為hadoop集群帶來了速度極高的記憶體內分析能力，從而將大規模資料集的處理週期由幾小時成功縮短為幾分鐘。目前英特爾和優酷合作，幫助優酷將傳統業務遷移到spark上，優化大資料分析，分析時間從40個小時縮短到3個小時以下。
「spark會成為下一代大資料的標準。」段建鋼說道。未來英特爾將與技術界、學術界一起推動生態系統的發展。
cloudera解決方案架構師陳建忠指出，2023年代企業應用以流程為中心，幷包含以結構化資料為主、只包含內部資料以及只包含「重要」的資料三大特點。而到了當今時代，資料變成資訊為中心的企業使用的所有資料，以及包含內部和外部資料的所有型別的多層結構。
cloudera進入中國以來，在金融、高校、氣象等領域擁有了多個成功應用案例，幫助客戶實現基於統一的平台和資料進行多樣化的自助分析，改善客戶的服務能力和服務效率，大大節約了投資成本。此外，cloudera致力於加速spark的社群開發和提高企業部署，從管理、安全、規模和資料傳輸等方面讓spark和hadoop生態進行更廣更深的融合。
原文發布時間為：2016-7-14
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