今天，MapR宣布它将与Databricks合作，将apachespark平台作为Hadoop的MapR发行版的一部分进行分发和支持。我们很高兴与MapR开始这段旅程，原因有很多。我们在Databricks的主要目标之一是推动Spark的广泛采用，并确保每个使用它的人都有一个美妙的体验。这一合作关系将使MapR的所有企业客户，无论是现有的还是新的，都能够利用Spark，同时支持MapR的Hadoop发行版的其余部分。正如Tomer在他的博客文章中提到的，Spark是与MapR现有客户讨论的最常见的话题之一，许多人甚至已经在生产中运行它了！Spark价值主张的核心部分是能够轻松构建统一的端到端工作流，其中关键功能是无缝集成到平台中的一流公民。这个工作流程的一个重要部分是提供Shark提供的基于SQL的交互式查询的能力，Shark也为在Spark上运行的大量传统和新的基于SQL的工具提供了网关。在Databricks，我们继续致力于整个Spark平台的创新，包括Shark，客户现在有了Shark的企业支持选项。最后，我们认为这次合作是对Spark作为大数据社区中领先的开源处理引擎的持续验证。Spark是过去一年Hadoop生态系统中最活跃的项目，有170多个贡献者，我们很高兴看到社区活动的出席人数迅速增长，指向全新的Spark企业用例类别。Databricks的"Spark认证"计划已经引起了应用程序开发人员的极大兴趣，他们正在利用Spark更快地向客户提供更深入的见解。在Databricks，我们完全致力于开源，我们很高兴与MapR（一家大力支持开源大数据项目的公司）合作，共同推动Spark的持续增长和创新。加入我们即将到来的火花峰会，最大的会议，关注火花，了解更多！免费试用Databricks。今天就开始吧