譯者：搖擺少年夢
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，對外發(fā)布了Spark 2015 調(diào)查報告，該調(diào)查報告以842家公司中的1417個Spark使用者作為調(diào)查對象，對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個月，已經(jīng)有超過600個Spark源碼貢獻(xiàn)者，而在此之前的12個月人數(shù)只有315個，Spark無可爭議地成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域內(nèi)最活躍的開源項目（注意：沒有之一)。除此之外，已經(jīng)有超過200個公司為Spark奉獻(xiàn)過源代碼，使Spark社區(qū)成為迄今為止開發(fā)人員參與最多的社區(qū)。

該調(diào)查報告主要包括以下幾個要點(diǎn)：

Spark正在超越Hadoop：根據(jù)社區(qū)反饋過來的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。

流式計算和高級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)、流式計算及圖像計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Spark中的兩個及以上的組件（其中51%的用戶使用Spark的組件數(shù)超過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言展開日常工作，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語言。

Spark最常用的場景逐漸清晰：52%的使用場景是數(shù)據(jù)倉庫，68%的使用場景為商業(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，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實時與高級數(shù)據(jù)處理需求的增長。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的高級分析能力，52%的人歸因于Spark的實時處理能力。

“Spark的待續(xù)發(fā)展令人振奮，因為越來越多的公司使用Spark投入到生產(chǎn)環(huán)境并獲得實際的商業(yè)價值，同時Spark的適用場景已經(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，“Databricks與我們的團(tuán)隊將全心投入到Spark項目中以致力于Spark的長期發(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”

下面是報告原文：

報告下載地址：
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）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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