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开源仍然是大趋势
开源是整个IT技术的大趋势，在大数据领域也不例外。据Dzone的相关调查，71% 的受访者都在使用开源工具进行数据科学的相关工作，只有16%的人在使用商业工具。开源工具在个人开发项目和企业应用程序中得到了快速应用。
2016年曝光度最高的开源工具Spark,今年的采用率从去年的31%增长到了45%.而今年曝光率最高的开源工具，TensorFlow绝对算得上一号，自谷歌一年半之前发布以来TensorFlow的采用率已经达到17%.
开源工具的出现让大数据的应用推进的更快，如果不能快速适应上手新的开源工具，那么关于数据科学的相关工具就无法开展。
得益于MapReduce处理和存储数据的能力，自2011年发布以来，Apache Hadoop就一直呈现着高速发展的趋势，现在广受欢迎的众多先进工具都是建立在Hadoop之上。对于开发者和数据科学家来说，Hadoop是一盏明灯，有助于他们在未来职业中的晋升。
当然，为了克服MapReduce的局限性，Apache Spark应运而生，同时还衍生出一些其他的新技术，例如 Spark SQL、GraphX、 MLib和 Spark Stream等等。
开源是整个IT技术的大趋势，在大数据领域也不例外。据Dzone的相关调查，71% 的受访者都在使用开源工具进行数据科学的相关工作，只有16%的人在使用商业工具。开源工具在个人开发项目和企业应用程序中得到了快速应用。
2016年曝光度最高的开源工具Spark,今年的采用率从去年的31%增长到了45%.而今年曝光率最高的开源工具，TensorFlow绝对算得上一号，自谷歌一年半之前发布以来TensorFlow的采用率已经达到17%.
开源工具的出现让大数据的应用推进的更快，如果不能快速适应上手新的开源工具，那么关于数据科学的相关工具就无法开展。
Apache Hadoop仍然是领头羊
得益于MapReduce处理和存储数据的能力，自2011年发布以来，Apache Hadoop就一直呈现着高速发展的趋势，现在广受欢迎的众多先进工具都是建立在Hadoop之上。对于开发者和数据科学家来说，Hadoop是一盏明灯，有助于他们在未来职业中的晋升。
当然，为了克服MapReduce的局限性，Apache Spark应运而生，同时还衍生出一些其他的新技术，例如 Spark SQL、GraphX、 MLib和 Spark Stream等等。
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2017-12-26
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