Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性。而MapReduce处理框架则擅长复杂的批处理操作、登陆过滤、ETL(数据抽取、转换、加载)、网页索引等应用，MapReduce在低延迟业务上一直被人所诟病。

　　图一：Spark内存计算框架

　　“Spark记录着数据产生的每一个操作，能够可靠地将这些数据存储在内存之中，这使得它非常适用于第掩饰的计算和有效的迭代算法。”Cloudera表示。

　　据悉，Cloudera Enterprise Data Hub版本提供多种先进的组件的无限支持，如交互式SQL分析的Impala、交互式搜索、导航数据管理以及Hbase NoSQL。Enterprise Flex版本则提供可选择组件版本，Enterprise Basic版本则是仅仅提供Hadoop基础核心组件。

　　根据Cloudera介绍，Cloudera将会在两个版本中安装支持Spark组件。用户可以利用它作为Enterprise Flex版本中一个可选组件，或者作为Enterprise Data Hub版本中包含的组件。

　　图二：Spark On YARN

　　据悉，该产品采用了Spark 0.9.0，Spark独立模式已经在Cloudera Enterprise Data Hub4.4.0中测试过。在不久的将来，Cloudera表示Enterprise 5.0和YARN中也将支持Spark。