必看！大数据技术学习，深度挖掘大数据的现状分析

很显然这里密密麻麻很多公司，从基本走势方面，动态的(创新，推出新的产品和公司)已逐渐从左向右移动，从基础设施层(开发人员/工程师)到分析层(数据科学家和分析师的世界)到应用层(商业用户和消费者)，其中“大数据的本地应用程序”已经迅速崛起- 这是我们预计的格局。

大数据基础架构：创新仍然有很多

正是因为谷歌十年前的MapReduce和BigTable的论文，Doug Cutting， Mike Cafarella开发 创建Hadoop的，所以大数据的基础架构层成熟了，也解决了一些关键问题。

而基础设施领域的不断创新蓬勃发展还是通过大量的开源活动。

Spark带着Hadoop飞

2015年毫无疑问是Apache Spark最火的一年，这是一个开源框架，利用内存中做处理。这开始得到了不少争论，从我们发布了前一版本以来，Spark被各个对手采纳，从IBM到Cloudera都给它相当的支持。 Spark的意义在于它有效地解决了一些使用Hadoop很慢的关键问题：它的速度要快得多(基准测试表明：Spark比Hadoop的MapReduce的快10到100倍)，更容易编写，并非常适用于机器学习。

（编辑：哈尔滨站长网）

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