自我们发布上一版大数据版图以来，数据分析师，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，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，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)，数据分析师报名，更容易编程，数据分析师报考，并且跟机器学习能够很好地搭配。
而早期的成功又导致了更多的创业活动发生，并获得了更多的 VC 资助，数据分析师培训，从而带动了大数据的起势。
快速发展了几年之后， 现在我们面临的是更加广阔、但也更加棘手的机遇：让中等规模到跨国公司级别的更大一批企业采用大数据技术。 这些公司跟 “数字原生” 公司不一样的是，他们没有从零开始的有利条件。
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