探索性数据分析：主要是信息关联性发现任务，例如搜索，关注非结构化全量信息收集，实现组件有Search等;
预测性数据分析：主要是机器学习类任务，例如逻辑回归等，关注计算模型的先进性和计算能力，实现组件有Spark、MapReduce等;
数据处理及转化：主要是ETL类任务，例如数据管道等，关注IO吞吐率和可靠性，实现组件有MapReduce等
其中，最耀眼的就是Spark了。IBM宣布培养100万名Spark开发人员，Cloudera在One Platform倡议中宣布支持Spark为Hadoop的缺省通用任务执行引擎，加上Hortonworks全力支持Spark，我们相信Spark将会是未来大数据分析的核心。
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