自我们发布上一版大数据版图以来，这个利用了内存处理的开源框架就开始引发众多讨论。自那以后，郑州数据分析师，Spark 受到了从 IBM 到 Cloudera 的各式玩家的拥护，让它获得了可观的信任度。Spark 的出现是很有意义的，cda数据分析师考试，因为它解决了一些导致 Hadoop 采用放缓的关键问题：Spark 速度变快了很多(基准测试表明 Spark 比 Hadoop 的 MapReduce 快 10 到 100 倍)，cda数据分析师培训学校，更容易编程，并且跟机器学习能够很好地搭配。
生态体系正在成熟，与此同时，在初创企业 / 供应商这一块，cda数据分析师咨询，整个一波的大数据公司(2009 至 2013年 间成立的那批)现在已经融了数轮的资金，企业规模已经得到了扩大，并且从早期部署的成功或失败中学到了东西，现在他们已经能够提供更成熟的、经受过考验的产品了。少数一些已经成为了上市公司(包括 2015年 上市的 HortonWorks 和 New Relic)，而有的(比如 Cloudera、MongoDB 等)融资已经达上亿美元了。
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