本文PPT来自阿里云技术专家曹龙（花名：封神）于10月16日在2016年杭州云栖大会上发表的《阿里巴巴Spark实践与探索——内存计算时代》。
随着数据爆发式地增长，如何处理大量的数据成为一项挑战。在此背景下，许多数据处理技术应运而生，这其中典型的技术有数据治理、作业管理、分布式计算和分布式储存等等。同时，许多优秀的分布式引擎也被人们开发出来，比如Hadoop、Spark、Flink和 Tez。其中Spark的实力不容小觑。
Spark从1.0到2.0经历了重大的架构变化，其链路和核心得到了不断地完善。同时，Spark在阿里也得到了快速的成长，从10年阿里初步尝试Spark，使用10台机器，利用Spark Mllib进行机器学习，到12年的Spark on Yarn, 规模达到100-400台，使用Spark Streaming、Spark Graphx技术；从14年实现内存计算，到现在发展出了E-MapReduce for Spark，开始对公共云提供服务，这一系列的快速的发展是大家有目共睹的。目前，Spark已经具备了诸多优良的特性，如弹性伸缩、与业务系统无缝结合等等，并且已经被部署在许多不同的场景，如机器学习、流式计算、即时查询等等。将场景划分，针对不同场景所消耗的资源的差异来优化，使存储与计算分离，以达到高灵活性、低成本、高性能的目的，这便是Spark在云上的最佳实践。
展望未来，Spark将进一步发展。不久，Spark自身将支持ANSI SQL、其性能将接近MPP数据仓库、将落实“一切基于优化”的理念、增加对新硬件如大内存、GPU等的支持并且更友好地支持云，以拥抱内存计算新时代。
