TechTarget执行编辑，主要负责商务智能和数据库网站的内容编辑，在IT技术领域具有丰富的采编经验
即使现在有了高级分析工具扩展阵列，但分析团队在开发大数据应用程序，以及从大数据分析应用中获得可用数据方面，仍然面临大量挑战。
几十年来，机器学习已经成为高级分析场景的一部分，但是大数据平台和创建自动分析算法工具的出现使得机器学习变得更加重要。
Spark的最开始的名片是它能比MapReduce更快地运行批处理应用程序，而其编程环境和执行引擎是嵌入在Hadoop原始版本中的。
虽然Spark自身还有待完善，但由于在批处理应用性能方面的优势，Spark正在逐渐将MapReduce边缘化，该数据处理引擎的使用正在快速增长。
高级分析软件提供了很多功能，但是找到合适的数据科学家可以有效地使用工具是许多分析经理的一个挑战。
软件公司如果想要部署Spark集群，公司内部文化需要做些真正的努力和转变，并对现有员工进行培训。
在商用领域，关系数据库管理系统是目前最受欢迎的数据库管理系统。本文将讨论RDBMS软件与通用DBMS技术的不同。
大数据和云计算现在对于Hadoop供应商和一些大数据技术公司来说，已经变得十分重要。这些公司正在尝试使用新方法简化用户部署Hadoop云系统的步骤，并降低用户的部署成本。
对于大多数组织来说，他们没有时间处理和分析大数据系统中的信息。越来越多的IT供应商在发布支持实时流分析处理的技术和软件包。
IT团队寻求构建大数据架构时有大量的技术可供选择，他们可以混合搭配各种技术以满足数据处理和分析需求。但是要把所有需要的技术框架组合到一起是一项艰巨的任务。
