Spark的现状与未来发展

Spark的发展

对于一个具有相当技术门槛与复杂度的平台，Spark从诞生到正式版本的成熟，经历的时间如此之短，让人感到惊诧。2009年，Spark诞生于伯克利大学AMPLab，最开初属于伯克利大学的研究性项目。它于2010年正式开源，并于2013年成为了Aparch基金项目，并于2014年成为Aparch基金的顶级项目，整个过程不到五年时间。

由于Spark出自伯克利大学，使其在整个发展过程中都烙上了学术研究的标记，对于一个在数据科学领域的平台而言，这也是题中应有之义，它甚至决定了Spark的发展动力。Spark的核心RDD（resilient distributed datasets），以及流处理，SQL智能分析，机器学习等功能，都脱胎于学术研究论文，如下所示：

• Discretized Streams: Fault-Tolerant Streaming Computation at Scale. Matei Zaharia, Tathagata Das, Haoyuan Li, Timothy Hunter, Scott Shenker, Ion Stoica. SOSP 2013. November 2013.

• Shark: SQL and Rich Analytics at Scale. Reynold Xin, Joshua Rosen, Matei Zaharia, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica. SIGMOD 2013. June 2013.

• Discretized Streams: An Efficient and Fault-Tolerant Model for Stream Processing on Large Clusters. Matei Zaharia, Tathagata Das, Haoyuan Li, Scott Shenker, Ion Stoica. HotCloud 2012. June 2012.

• Shark: Fast Data Analysis Using Coarse-grained Distributed Memory (demo). Cliff Engle, Antonio Lupher, Reynold Xin, Matei Zaharia, Haoyuan Li, Scott Shenker, Ion Stoica. SIGMOD 2012. May 2012. Best Demo Award.

• Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Tathagata Das, Ankur Dave, Justin Ma, Murphy McCauley, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica. NSDI 2012. April 2012. Best Paper Award and Honorable Mention for Community Award.

• Spark: Cluster Computing with Working Sets. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica. HotCloud 2010. June 2010.

在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。Spark的这种学术基因，使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。无论是性能，还是方案的统一性，对比传统的Hadoop，