专门的大数据应用几乎在任何一个垂直行业都有出现，从医疗保健(尤其是*组学和*研究)到****、时尚乃至于*(如 Mark43)。

　　有两个趋势值得强调一下。首先 ，这些应用很多都是 “大数据原生” 的，本身都是依托在新的大数据技术基础上开发的，代表了一种客户无须部署底层大数据技术即可利用大数据的有趣方式—因为那些底层技术已经是打包的，至少对于特定功能来说是这样的。

自我们发布上一版大数据版图以来，这个利用了内存处理的开源框架就开始引发众多讨论。自那以后，Spark 受到了从 IBM 到 Cloudera 的各式玩家的拥护，让它获得了可观的信任度。Spark 的出现是很有意义的，因为它解决了一些导致 Hadoop 采用放缓的关键问题：Spark 速度变快了很多(基准测试表明 Spark 比 Hadoop 的 MapReduce 快 10 到 100 倍)，更容易编程，并且跟机器学习能够很好地搭配。