最近更新:2015年11月10日
现在的版本没有
这个光点不在当前版本的雷达上。如果它是最后几个版本中的一个，那么它很可能仍然是相关的。如果这个信号的年代更久远，它可能就不再相关，我们今天的评估可能就不同了。不幸的是，我们没有足够的带宽来持续检查以前版本的雷达的光点
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2015年11月
试验
值得追求的。了解如何建立这种能力是很重要的。企业应该在能够处理风险的项目上尝试这种技术。
Apache火花作为一种大规模数据处理的快速通用引擎，一直在稳步取得进展。该引擎是用Scala编写的，非常适合跨多个并行操作重用工作数据集的应用程序。它被设计成一个独立的集群或作为Hadoop YARN集群的一部分。它可以访问来自HDFS、Cassandra、S3等数据源的数据。Spark还提供了许多更高级别的操作符，以简化数据并行应用程序的开发。作为一个通用的数据处理平台，它支持了许多更高层次的工具的开发，如交互式SQL (Spark SQL)，实时流(Spark streaming)，机器学习库(MLib)， R-on-Spark等。
2015年5月
试验
值得追求的。了解如何建立这种能力是很重要的。企业应该在能够处理风险的项目上尝试这种技术。
2015年1月
评估
以了解它将如何影响您的企业为目标，值得探索。
对于机器学习和交互分析等迭代处理，Hadoop map-reduce由于其面向批处理的特性而不能很好地工作。火花是一种用于大规模数据处理的快速通用引擎。它的目标是扩展map-reduce用于迭代算法和交互式低延迟数据挖掘。它还附带了一个机器学习库。
2014年7月
评估
以了解它将如何影响您的企业为目标，值得探索。
对于机器学习和交互分析等迭代处理，Hadoop map-reduce由于其面向批处理的特性而不能很好地工作。火花是一种用于大规模数据处理的快速通用引擎。它的目标是扩展map-reduce用于迭代算法和交互式低延迟数据挖掘。它还附带了一个机器学习库。
发布日期:2014年7月8日
