因此，未来的几年，我们会继续见证“后Hadoop时代”的下一代企业大数据平台：
1. 内存计算时代的来临。随着高级分析和实时应用的增长，对处理能力提出了更高的要求，数据处理重点从IO重新回到CPU。以内存计算为核心的Spark将代替以IO吞吐为核心的MapReduce成为分布式大数据处理的缺省通用引擎。做为既支持批处理有支持准实时流处理的通用引擎，Spark将能满足80%以上的应用场景。Cloudera公司近日公布了One Platform的倡议，推动Spark成为Hadoop的默认数据处理引擎。为了最终取代MapReduce，Cloudera集中力量推动解决Spark现在企业大规模应用时在四个关键领域仍然存在的短板：管理，安全，规模和流。
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