Spark创始人Matei最近在spark submmit上做了一次演讲，看了内容会发现spark这是要一统江湖的架势，一起来看看都介绍了什么内容。
Spark一直以来想做的一个事情就是统一整个大数据分析引擎，高层易用的API是核心竞争力。
随着2.2版本出来，看起来又更进了一步。2.2版本重点搞了下面三件事：在这里我还是要推荐下我自己建的大数据学习交流qq裙：458345782， 裙 里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入，大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据开发相关的），包括我自己整理的一份2018最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴
1） CBO：争抢数据仓库市场，解决性能问题。
2） 流引擎：支持毫秒级流处理，解决了原来只能通过mini batch方式支持流，直接PK flink。
3） 支持python api：python易上手的特点，在很多领域一直有应用，最新的机器学习领域用的最多的也是这个。
在spark的规划中，Spark未来会在两个地方发力：深度学习和流处理。
深度学习还处在很初级的阶段，主要是想在tensorflow、keras、bigdl等机器学习引擎的基础上提供更易用和高层的API。
为了可以处理深度学习，提供了一个深度学习库。https://github.com/databricks/spark-deep-learning
流处理相对成熟，已经具备生成环境的能力，在2.2会正式商用。
Event-time processing（flink是通过watermark机制来搞定）和支持Exactly once很有意思，回头看下具体是怎么实现的。
下图是spark的流API和kafka流代码对比，明显spark要比kafka好用。
在演进最后吹了个牛逼，这个牛逼吹的响：“最早的现在也是最快的”。终于脱掉了流处理不行的帽子了。
Spark还是相当有前途，好好学吧。
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