译者：摇摆少年梦
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创建者所成立的公司——Databricks公司，对外发布了Spark 2015 调查报告，该调查报告以842家公司中的1417个Spark使用者作为调查对象，对各大公司和用户就如何进行数据分析与处理进行了摸底。本报告显示：在受访者当中，利用Spark Stanalone构建集群比例已达48%，已经超过了Spark on Yarn（40%），除此之外还发现大多数的受访者将Spark部署在公有云上，这一比例达到51%。
最近12个月，已经有超过600个Spark源码贡献者，而在此之前的12个月人数只有315个，Spark无可争议地成为大数据领域内最活跃的开源项目（注意：没有之一)。除此之外，已经有超过200个公司为Spark奉献过源代码，使Spark社区成为迄今为止开发人员参与最多的社区。
该调查报告主要包括以下几个要点：
- Spark正在超越Hadoop：根据社区反馈过来的Spark常用部署方式，standalone方式占比为48%，Yarn占比为40%，Mesos占比为11%，其它方式为1%。2015年Spark用户中不使用Hadoop组件是2014年的两倍。
- 流式计算和高级分析工具的使用正在上升：Spark的应用更加丰富，特别是机器学习、流式计算及图像计算方面的用例日益增多。2015年Spark Streaming的使用人数较2014年增长了56%，高极分析工具如MLlib、Grahpx的使用人数从11%增加到15%，75%的用户表示使用过Spark中的两个及以上的组件（其中51%的用户使用Spark的组件数超过51%）
- Spark的用户更加多样化：Spark打破了的技术障碍，让数据科学家与工程师之间能够协同工作以解决数据问题。在受访者当中，41%的人将自己定义为数据工程师（Data Engineers），22%的人将自己定义为数据科学家（Data Scientists）。Spark使用者中使用不同的编程语言展开日常工作，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语言。
- Spark最常用的场景逐渐清晰：52%的使用场景是数据仓库，68%的使用场景为商业智能，40%用于处理应用程序和系统日志，36%用于面向用户的服务，29%用于欺诈检测与安全保障。
- Spark非常适用于处理大数据：Spark的使用数量正在快速增长，这归因于Spark部署与使用方便、性能稳定并且能够满足未来实时与高级数据处理需求的增长。91%的受访者认为性能是他们使用Spark的原因，77%的人归因于Saprk易于编程，71%的人归因于Spark易于部署，64%的人归因于Spark的高级分析能力，52%的人归因于Spark的实时处理能力。
“Spark的待续发展令人振奋，因为越来越多的公司使用Spark投入到生产环境并获得实际的商业价值，同时Spark的适用场景已经远超Hadoop集群”，Spark创建者、Databrick首席技术官司Matei Zaharia如是说，“Databricks与我们的团队将全心投入到Spark项目中以致力于Spark的长期发展，基于本次调查数据及后续的社区反馈，我们将对Spark进行持续改进，让Spark成为能够适用于所有商业领域的大数据处理工具”
下面是报告原文：
报告下载地址：
http://dbricks.co/sparksurvey2015
http://dbricks.co/spark-primer
http://dbricks.co/db-primer
