然而，至少在我跟业界人士交谈中，大家越来越感觉到这项技术已经在某种程度上陷入了停滞。2015年 可能是数据领域的那些酷小子转移兴趣，开始沉迷于 AI 以及机器智能、深度学习等许多相关概念的年份。
抛开不可避免的炒作周期曲线态势不管，我们的 “大数据版图” 已经进入第 4 个年头了，数据分析师，趁这个时候退一步来反思一下去年发生了什么，数据分析师报考，思考一下这个行业的未来会怎样是很有意义的。
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，数据分析师培训，Spark 受到了从 IBM 到 Cloudera 的各式玩家的拥护，数据分析师工资，让它获得了可观的信任度。Spark 的出现是很有意义的，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)，更容易编程，并且跟机器学习能够很好地搭配。
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