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Databricks:2015 Spark调查报告(部分译文)

發(fā)布時(shí)間:2023/12/20 编程问答 56 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Databricks:2015 Spark调查报告(部分译文) 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

譯者:搖擺少年夢(mèng)
原文地址:https://databricks.com/blog/2015/09/24/spark-survey-results-2015-are-now-available.html

SAN FRANCISCO, CA–(Marketwired - Sep 24, 2015) - 由Apache Spark創(chuàng)建者所成立的公司——Databricks公司,對(duì)外發(fā)布了Spark 2015 調(diào)查報(bào)告,該調(diào)查報(bào)告以842家公司中的1417個(gè)Spark使用者作為調(diào)查對(duì)象,對(duì)各大公司和用戶就如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理進(jìn)行了摸底。本報(bào)告顯示:在受訪者當(dāng)中,利用Spark Stanalone構(gòu)建集群比例已達(dá)48%,已經(jīng)超過(guò)了Spark on Yarn(40%),除此之外還發(fā)現(xiàn)大多數(shù)的受訪者將Spark部署在公有云上,這一比例達(dá)到51%。

最近12個(gè)月,已經(jīng)有超過(guò)600個(gè)Spark源碼貢獻(xiàn)者,而在此之前的12個(gè)月人數(shù)只有315個(gè),Spark無(wú)可爭(zhēng)議地成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域內(nèi)最活躍的開(kāi)源項(xiàng)目(注意:沒(méi)有之一)。除此之外,已經(jīng)有超過(guò)200個(gè)公司為Spark奉獻(xiàn)過(guò)源代碼,使Spark社區(qū)成為迄今為止開(kāi)發(fā)人員參與最多的社區(qū)。

該調(diào)查報(bào)告主要包括以下幾個(gè)要點(diǎn):

  • Spark正在超越Hadoop:根據(jù)社區(qū)反饋過(guò)來(lái)的Spark常用部署方式,standalone方式占比為48%,Yarn占比為40%,Mesos占比為11%,其它方式為1%。2015年Spark用戶中不使用Hadoop組件是2014年的兩倍。
  • 流式計(jì)算和高級(jí)分析工具的使用正在上升:Spark的應(yīng)用更加豐富,特別是機(jī)器學(xué)習(xí)、流式計(jì)算及圖像計(jì)算方面的用例日益增多。2015年Spark Streaming的使用人數(shù)較2014年增長(zhǎng)了56%,高極分析工具如MLlib、Grahpx的使用人數(shù)從11%增加到15%,75%的用戶表示使用過(guò)Spark中的兩個(gè)及以上的組件(其中51%的用戶使用Spark的組件數(shù)超過(guò)51%)
  • Spark的用戶更加多樣化:Spark打破了的技術(shù)障礙,讓數(shù)據(jù)科學(xué)家與工程師之間能夠協(xié)同工作以解決數(shù)據(jù)問(wèn)題。在受訪者當(dāng)中,41%的人將自己定義為數(shù)據(jù)工程師(Data Engineers),22%的人將自己定義為數(shù)據(jù)科學(xué)家(Data Scientists)。Spark使用者中使用不同的編程語(yǔ)言展開(kāi)日常工作,其中71%的人使用Scala,58%的人使用Python,36%的人使用SQL,31%的人使用Java,18%的人使用R語(yǔ)言。
  • Spark最常用的場(chǎng)景逐漸清晰:52%的使用場(chǎng)景是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),68%的使用場(chǎng)景為商業(yè)智能,40%用于處理應(yīng)用程序和系統(tǒng)日志,36%用于面向用戶的服務(wù),29%用于欺詐檢測(cè)與安全保障。
  • Spark非常適用于處理大數(shù)據(jù):Spark的使用數(shù)量正在快速增長(zhǎng),這歸因于Spark部署與使用方便、性能穩(wěn)定并且能夠滿足未來(lái)實(shí)時(shí)與高級(jí)數(shù)據(jù)處理需求的增長(zhǎng)。91%的受訪者認(rèn)為性能是他們使用Spark的原因,77%的人歸因于Saprk易于編程,71%的人歸因于Spark易于部署,64%的人歸因于Spark的高級(jí)分析能力,52%的人歸因于Spark的實(shí)時(shí)處理能力。
  • “Spark的待續(xù)發(fā)展令人振奮,因?yàn)樵絹?lái)越多的公司使用Spark投入到生產(chǎn)環(huán)境并獲得實(shí)際的商業(yè)價(jià)值,同時(shí)Spark的適用場(chǎng)景已經(jīng)遠(yuǎn)超Hadoop集群”,Spark創(chuàng)建者、Databrick首席技術(shù)官司Matei Zaharia如是說(shuō),“Databricks與我們的團(tuán)隊(duì)將全心投入到Spark項(xiàng)目中以致力于Spark的長(zhǎng)期發(fā)展,基于本次調(diào)查數(shù)據(jù)及后續(xù)的社區(qū)反饋,我們將對(duì)Spark進(jìn)行持續(xù)改進(jìn),讓Spark成為能夠適用于所有商業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)處理工具”

    下面是報(bào)告原文:



























    報(bào)告下載地址:
    http://dbricks.co/sparksurvey2015
    http://dbricks.co/spark-primer
    http://dbricks.co/db-primer

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的Databricks:2015 Spark调查报告(部分译文)的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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