悬疑灵异

为什么Sark在云计算中开始流行生存

在最近几个月供应商对ApacheSpark的兴趣和投资急剧上升，这将让用户受益。

在过去一个月，云计算和商业计算领域的主要供应商都声称计划投资于ApacheSpark数据分析项目。那么，ApacheSpark为什么这么吸引供应商呢?

因为ApacheSpark是有着广泛应用的新兴技术，这也是另一个可在云计算中赚钱的项目。

Spark的魅力

在最近几个月以下公司宣布投资于Spark：

IBM公司：除了添加Spark支持到其BluemixPaaS[注]外，IBM还准备贡献其SystemML机器学习算法构建技术到Spark。

微软公司：添加Spark支持到AzureHDInsight(其云托管版本的Hadoop)

亚马逊：其弹性MapReduce服务不仅将能够运行在Scala中开发的Spark应用程序，还可以运行Python和Java开发的Spark应用程序。

华为：华为最近推出了名为Astro的项目，该项目主要是将Spark、SparkSQL和HBase整合到单个产品。Spark已经被应用在华为基于Hadoop的FusionInsight产品，这是华为提供的新兴云平台服务。

Spark的魅力在于它在Hadoop内提供强大的内存内数据处理组件，用于同时处理实时和批时间。在雅虎公司，即Hadoop最初发展的地方，Spark已经成为分析操作的基石。

对于上述公司，Spark为其云计算业务提供了关键的组件，无论有还是没有Hadoop(虽然通常有)。随着价格战争接近尾声，云计算供应商之间的竞争开始围绕提供以前局限于的功能。现在我们正处于这样的阶段，越来越多的企业数据在云计算中产生。

展望未来

Spark的未来发展方向至关重要(+关注络世界)，很多对该项目未来方向的讨论会对Spark如何部署作为云计算资源产生潜在的影响。

Spark的企业开发者Databricks公司计划对Spark进行改进，其Tungsten项目对Spark利用内存分配来提供性能的方式进行了重大改造。。这不仅将有利于Spark开发人员，还将惠及所有提供Spark即服务的供应商。

讽刺的是，Spark在云计算越流行，它将越直接威胁到Databricks本身的商业模式以及其Spark产品。上述列出的其他主要供应商的产品可能没有相同程度的交互性，但他们肯定会更直接地补充Spark工作负载。

Spark还需要在其他方面更加成熟，包括文档记录、商业支持和中间件集成，以及编写更多Spark应用程序。大部分这些工作都非常适合Spark的企业贡献者和赞助商，除非说，他们的贡献只是为了确保Spark可以在他们的云计算中运行。