Spark领衔大数据分析的时代已经到来

大数据时代的来临，很多企业需要进行大数据分析，随着一系列数据分析工具以及预测学习的工具的实践，用户对大数据分析的功能需要越来越多，目前采用的数据处理框架，在很大程度上还不能满足新的需求和功能，对于Spark的出现，市场寄予了更大的厚望。

第一、帮助企业努力拓展分析能力

企业内部的数据分析需要更好的分析能力和解决方案，对于现在的大多数企业来说，只是拥有比较简单的数据分析能力，和一些基本的解决方案，Spark带有的框架，可以帮助企业大幅度的提高数据分析的能力，并且大大减少技术人员的参与程度，这样技术人员将会更多的集中研究在数据准备以及解决方案的研究上，有了Spark的帮助，企业也可以更好的对数据进行更加正确的解释。

第二、让用户轻松上手

对于以往使用的大数据分析工具例如hadoop等，因为操作的难度比较高，企业都需要有专门的技术人才去打理，虽然随着这些大数据分析工具的不断改进，不断发展，但是这些问题仍然存在，Spark项目在设计上优势，大大降低了操作的难度，企业可以比较容易就找到相关的技术人才，可以很快的上手，并且开发商和用户之间的交互也变得更快，在短时间内可以解决很多都问题。

第三、数据分析的结果更快

数据越来越多，企业对于数据分析结果的效率需求也越来越高，如果解决方案的速度很慢的话，会大大降低数据分析的速度，影响整个业务流程的处理速度，也会影响企业的整体运营效率，对于企业来说，大数据分析的速度决定了业务流程的执行效率。

第四、不绑定供应商

基于之前的一些大数据分析的基础设施，企业在使用的数据分析项目上会和供应商绑定，如果企业要更换平台的话，那么数据分析也要进行迁移，对供应商的依赖性比较大，Spark的出现，企业可以不受到供应商的闲置，不需要担心会被供应商绑定，可以更多的发挥出Spark的潜力。

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