spark十分优秀，但并非银弹

已经有太多的文章说spark有多么的优秀了，我是非常认可的。比如：统一分析引擎，RDD抽象，dataset、df等编程接口，交互式编程的支持，稳定高效的机器学习算法库，高效的spark sql实现，基本能跟其它所有的产品集成。每次内部宣传spark的时候，都有人说这说那，我这次就全说了吧，那spark是不是可以解决所有的数据分析问题呢？答案是，spark也并非是银弹。

在一个多租户的共享集群中，如果每个用户都去申请hold一部分资源，这会导致很多用户的资源申请不满，最后job不能及时完成。特别的，当hold一部分资源时，利用率一般也不会很高，这样会导致整体的利用率不高。相反，tez每进程的每任务的模式能把利用率做到90%上下。在多租户下，能否做到jvm可以按照执行计划按需复用或者退出是一个比较大的考验。

每个产品领域，可以说都不是最优的，例如：mllib没有mpi来得快，没有parameter支持的纬度高，graphx没有GraphLab来得快，spark streaming没有storm来得延迟低，spark sql需要hold一部分资源，在共享环境很难大规模使用。不过就如其官方说的是，我们是一个整体，我们兄弟多，单个力量不大，但是合起来威力无穷。可以搞流式机器学习，流式图计算，一站式解决业务几乎所有的问题。

在core层面，reduce没有预起，只能stage完成后再执行下一个，如果有长尾，则利用率非常低，特别是对于迭代，长尾到底。没有network的shuffle功能，本来就是预启动，对于standalone是可以加速的。不过这不是设计层面的事情，很容易做的。

设计层面，flink是块基于流的，但spark是流基于块的，为此flink说我是4G（块基于流），spark是3G（内存计算），tez是2g（dag），mr是1g（开拓者），我理解应该是前面是后面的叠加。理论上，在一些场景下，块基于流的体系是随着数据量的增多能做到时间线性增长的。在一些图及机器学习的场景下，性能能做到更好。不过目前在社区，flink只有spark投入的十分一不到。已经有很多企业在spark投入了，阿里也有一些团队在flink上投入了，spark底层是否可以改造呢？

不过，至少在未来2年内，spark肯定会是一个上升空间的。也祝愿spark越做越好，flink也能大放光彩。