文章讲的是
Spark连续重大更新 热度急增，
由于移动互联网数据量庞大且类型多样的特性，分布式计算在这一领域极受欢迎。Hadoop无疑是大数据开源环境下的王者，而本文的主角Spark和Storm与其一起并列为最主流的三大分布式计算系统。今年1月初，大数据处理技术Spark刚刚更新了1.6版本，近日又爆出，Spark下一个重大版本——2.0预计在今年4、5月释出。
![连续大版本更新 Spark有望赶超Hadoop?]()
Spark相关背景
Spark由加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)所开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark的创建原因是为了支持分布式数据集上的迭代作业，它是与Hadoop相似的开源集群计算环境。但与Hadoop不同，Spark在工作负载方面比Hadoop表现更加优越，Spark启用了内存分布数据集，所以，除了能够提供交互式查询外，它能够优化迭代工作负载。
Spark在Scala语言中实现，它将Scala用作其应用程序框架。Spark和Scala能够紧密集成，其中的Scala可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
Spark此次更新内容
近日，Spark创办人、Databricks技术长Matei Zaharia，在2016 Spark Summit上揭露了Spark 2.0的3大主要特色：
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能大幅提升Spark平台效能的Project Tungsten即将进入第二阶段(Spark 1.5是Tungsten项目的第一阶段);
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Spark 2.0将提供涵盖完整阶段的程式码产生器;
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Spark 2.0将提供可运行在SQL/Dataframe上的结构化串流即时引擎，并统一化Dataset及DataFrame。
Spark从1.4到1.6版本时，便开始靠Tungsten来优化Spark的资料处理效能，除了加入二进位的储存方式，以及基础的程式码产生器，也增加了用来描述RDD结构的DataFrame格式，以及新的资料集API(Dataset API)，让Tungsten可被运行在使用者专案中来提升效能表现。
在1.6版本时，Spark新增了基于DataFrame的扩充元件Dataset API，相较于过去的RDD API，Dataset提供更好的记忆体管理效能，及较佳的长时间执行效能。而Spark2.0版本则将进一步提供涵盖完整阶段的程式码产生器，不仅能移除递迴式呼叫，减少效能损耗，还能进行跨运算子之间的整合，并藉由Parquet及内建快取(Built-in Cache)来优化I/O效能。
预计Spark2.0的效能将翻9倍，从1.6版时每秒可处理的1,400万个栏位，暴增到1亿2,500万，其中的Parquet效能，也将从每秒1,100万提升到每秒9,000万笔。
Spark热度大增，未来一片光明
Google没有开源Google分布式计算模型的技术实现，所以其他互联网公司只能根据Google三篇技术论文中的相关原理，搭建自己的分布式计算系统。2005年，Yahoo工程师Doug Cutting和Mike Cafarella合作开发了分布式计算系统Hadoop，而后，Hadoop成为了Apache基金会的开源项目。Facebook、Amazon以及国内百度、阿里巴巴等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建了自己的分布式计算系统。
Spark也是Apache基金会的开源项目，它由加州大学伯克利分校的实验室开发，是另外一种重要的分布式计算系统。实际上Spark是对Hadoop的补充，它通过第三方集群框架Mesos作为支持，可在Hadoop文件系统中并行运行。Hadoop使用硬盘来存储数据，而Spark使用内存来存储数据，因此Spark可以提供超过Hadoop 100倍的运算速度。近年来，Spark也隐隐有了赶超Hadoop(Map/Reduce)的迹象。
Spark的优势不仅体现在性能提升上，Spark框架为批处理(Spark Core)，交互式(Spark SQL)，流式(Spark Streaming)，机器学习(MLlib)，图计算(GraphX)提供一个统一的数据处理平台，这相对于Hadoop(Map/Reduce)有很大优势。
并且，由于Hadoop自身还存在着一些缺陷，例如表达力欠缺、无整体逻辑、时延高等等，所以，网络上Spark会替代Hadoop的呼声不断。而目前看，Spark在各个场合下的应用都优于Hadoop(Map/Reduce)。所以，在新一代的大数据处理平台中，Spark得到了最广泛的认可和支持。
由Spark团队原班人马成立的Databricks公司曾表示，Spark技术在2015年有非常显著的成长，其贡献者在2015年已经超过1000人，是2014年的2倍，参与各地区定期聚会的会员数量也从1万多人暴增至6万多人。
但Hadoop与MR是的初衷是为了使用廉价的、异构的机器来做分布式存储与计算，而Spark却对硬件的要求稍高，对内存/CPU是有较高要求的。若不考虑成本因素，Spark应会一片光明。
不过，Databricks公司联合创始人、Spark首席架构师辛湜曾在2015年底时提到：“Spark在中国市场发展有三个趋势：第一是更多样化的应用，第二是更多样化的环境，第三是更多样化的用户，基本上可以说是Spark的多样性发展。而最后一个稍微前瞻一点，就是对新硬件的支持。”
作者:崔月
来源：IT168
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