阿里巴巴高级技术专家章剑锋：大数据发展的 8 个要点
笔者从 2008 年开始工作到现在也有 11 个年头了，一路走来都在和数据打交道，做过大数据底层框架内核的开发（Hadoop，Pig，Tez，Spark，Livy），也做过上层大数据应用开发（写 MapReduce Job 做 ETL ，用 Hive 做 Ad hocquery，用 Tableau 做数据可视化，用 R 做数据分析）。
Spark计算过程分析
### 基本概念
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Spark是一个分布式的内存计算框架，其特点是能处理大规模数据，计算速度快。Spark延续了Hadoop的MapReduce计算模型，相比之下Spark的计算过程保持在内存中，减少了硬盘读写，能够将多个操作进行合并后计算，因此提升了计算速度。同时Spark也提供了更丰富的计算API。
MapReduce是Hadoop和Spark的计算模型，其特点
让CarbonData使用更简单
Apache CarbonData是一种新的高性能数据存储格式，针对当前大数据领域分析场景需求各异而导致的存储冗余问题，CarbonData提供了一种新的融合数据存储方案，以一份数据同时支持“任意维度组合的过滤查询、快速扫描、详单查询等”多种应用场景，并通过多级索引、字典编码、列存等特性提升了IO扫描和计算性能，实现百亿数据级秒级响应。
