大约一个月前， Ion Stoica和他创立的创新公司 Databricks再次成为大数据行业关注的焦点：Databricks获得了来自Andreessen Horowitz 1400万美元投资，Cloudera宣布联合Databricks提供Spark企业级服务。
Databricks由Ion Stoica与麻省理工学院计算机科学助理教授Matei Zaharia、UC Berkeley计算机科学教授Scott Shenker等共同创办，Scott还是知名SDN公司Nicira的联合创始人及CEO。Databricks专注于Spark技术的产品化。
一个月前，CSDN向Ion Stoica发出采访邀请。在漫长的等待回复期间，Databricks完成了以上两项里程碑式的演进。
图：Databricks团队成员
后排从左向右依次为：Andy（Spark Summit的组织者）、Arsalan（曾在麦肯锡主管大数据以及IT策略管理咨询）、Matei Zaharia、Ion Stoica、Scott Shenker、Mike Franklin（AMPLab director）
前排从左向右依次为：Ali（ 分布式系统、分布式算法以及调度系统专家）、辛湜（Shark的作者，Spark核心成员）、Patrick（Sparrow的作者之一，也是Spark其中一个最重要的贡献者）、Aaron（Databricks工程师）
对话中，Ion Stoica强调了Spark和Mesos与Hadoop软件堆栈的合作关系，Saprk的演进方向和数据挖掘的强化，以及BDAS的远大目标。对话全文如下：
CSDN：Spark已经显示出相对于Hadoop的优势，在你看来，Spark还需要哪些方面的完善？
Ion Stoica：Spark相对于Hadoop的主要优势是高性能和易用性。Spark的高性能源于其采用内存储存数据，应用可以以内存的速度进行运算。它的易用性在于通用的API，使用户可以编写复杂的并行计算程序，使之看上去就像串行程序。这让Spark程序更容易开发和读懂。
未来，我们将在几个方面完善Spark。我主要谈谈两个主要方面：
- 开发强大的库，方便用户开发复杂的应用。目前，Spark提供了MLlib，这是一个机器学习（ML）的核心算法集。我们会继续扩展MLlib，并发布其它库。另一个库是将马上发布的GraphX，它将支持高效的大规模图算法。
- 提升性能。我们希望在以下几个方面提升性能：a. 允许多个Spark环境（context）可靠地共享内存中的数据；b. 支持更快的key-value查找；c.
支持细粒度读，如果可能的话，还包括细粒度写。
此外，我们正致力于更好地集成和支持Python生态系统，因为我们注意到用户对Python编程有着强烈需求。
CSDN：你创立了Databricks，接下来有哪些计划？
Ion Stoica：Databricks还处在隐身状态，所以很遗憾，我现在不能谈太多。不过，Databricks的使命很简单——“建立最好的计算平台，致力于数据的价值挖掘”。这一平台基于Spark、Shark和其他一些我们过去几年中在Berkeley AMPLab开发的组件。另外，我强调，Databricks坚定地建立开源的Apache Spark平台。
CSDN：Mesos是你们开发的另外一个项目，这个项目有哪些特别之处？
Ion Stoica：Mesos是第一个支持多种集群计算框架的资源管理平台，支持Hadoop、Spark及Storm等共享同一数据中心的资源。这将带来两方面的好处，首先能提升资源利用率，计算框架能够获得其他框架不用的资源。同时，能提升性能，不同的计算框架可以共享同一集群的数据（不需要在不同的集群之间移动数据）。
Mesos展示出两方面特性。首先，支持细粒度共享，在任务级别（而非作业级别）共享资源，而每个任务可能只有短短的几秒。其次，Mesos具备高度扩展性，它用C++开发并使用了模块化架构，让上层框架决定哪个任务被调度、何时被调度 (而Mesos调度器只决定哪些资源分配给那个上层框架，这是二层调度中的底层调度)。这让Mesos可以扩展到数万台物理机，同时运行数百万的任务。
CSDN：AMPLab更宏伟的一个愿景是BDAS(Berkeley Data Analytics Stack)，您能描述一下BDAS吗？它能做什么？多久能够实现这样的愿景？
Ion Stoica：正如其名，BDAS是我们过去几年在Berkeley开发的一个大数据分析软件堆栈。BDAS的所有组件都是开源的，在社区的帮助下，我们希望它能在工业界、学术界和其他科研组织广泛使用。
BDAS由资源管理层（Mesos）和计算层（Spark）组成。Spark是BDAS的执行引擎，就像MapReduce与Hadoop的关系一样。在Spark之上，我们实现了几个组件来处理不同的工作负载，包括Shark——用于支持SQL API，SaprkStreaming——用于流计算，MLlib——高质量的机器学习算法库，以及 BlinkDB——一个采用近似技术的查询引擎，通过采样技术实现大规模的交互式查询。此外，我们还开发并建立了 Tachyon，一个支持多Spark实例高效共享内存数据的存储层。
BDAS的核心是支持那些Hadoop不能优化执行的工作负载，比如低延迟查询，流式和迭代计算。这将让用户更快速地分析数据并作出决策，最终将提升企业和组织的投资回报率。
好几个BDAS的组件已经可以获得。Spark、Shark和Mesos已经在一些企业中用于生产环境，包括Twitter、Yahoo!、苹果公司和Intel。例如，Mesos目前在Twitter运行了超过6000个节点，有数百个工程师在使用它。Mesos和Spark都是Apache项目，有活跃的开源社区做支撑。例如，Spark有来自23个公司的超过90个贡献者。
作为对Mesos、Spark和Shark的补充，我们发布了alpha版的SparkStreaming、Tachyon、MLlib和BlinkDB。展望未来，我们计划发布一个图计算引擎——GraphX，以及MLbase——一个机器学习框架，它提供了声明式接口（说明做什么而非怎么做），允许非专业人员使用复杂的机器学习算法。
非常重要的一点是，BDAS和Hadoop软件堆栈是互补关系（而不是竞争关系），两者在多个层次可以互操作。首先，BDAS并没有自己的文件系统，所以它可以使用Hadoop文件系统（HDFS）。其次，Spark可以运行在Hadoop
YARN上，替代Mesos。第三，Hadoop也可以运行在Mesos上。第四，Shark兼容Hive，后者是Hadoop上面最流行的SQL解决方案。
图：Timex Sinclair 1000
CSDN：你从什么时候开始意识到，计算机科学是自己未来的工作？什么促使你作出这样的选择？
Ion Stoica：我在上高中的时候有了第一台属于自己的电脑—— Timex Sinclair 1000，它只有可怜的2KB内存和16KB扩展内存，不过我立即沉迷于探究通过几行BASIC代码我到底能做到什么。
CSDN：能否预告下您将在第七届中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2013，BDTC 2013）上分享的话题？
Ion Stoica：我会聊聊BDAS。
Ion Stoica：在回答以下这些技术问题前，我声明一下，最新的Spark发行版中的大多数代码贡献来自于AMPLab和Databricks之外，我们希望这种局面在未来能持续下去，因此我的回答只能代表未来Spark项目的一部分。
吴甘沙：Spark是一个粗粒度数据并行计算框架，在一些机器学习和数据挖掘（MLDM）算法上表现并非最优，因为其需要细粒度异步更新（如图并行计算）。GraphX向图并行计算迈出了一步，但它并不像PowerGraph那么高效。鉴于BDAS跟机器学习密切相关（如MLBase/MLlib），Spark将如何演化以便更好地解决细粒度和异步更新问题？
Ion Stoica：这是一个非常好的问题。是的，在其核心，Spark执行的是粗粒度的操作。这使得Spark可以限制世系（lineage）的长度，从而能在出错时有效地实现恢复。然而，正如你提到，有些机器学习和图算法在细粒度操作下可以获得显著提升。未来，你将看到Spark增加这方面的支持。首先，我们计划增加索引功能，这将用于细粒度读操作。在更下一步，我们希望支持增量更新，这可以显著地减少写操作的代价。
吴甘沙：为了打破MLDM算法的并行障碍，人们正在讨论有限过期性（bounded staleness），Spark会在语言这层支持吗？
Ion Stoica：有限过期性是一种有趣的概念，我们发现它在key-value数据存储的语境中有用武之地。在更一般化的情形下，忽略“掉队者（执行异常地慢的任务）”，代价是计算精度上略有损失，这在提升性能上很有价值。我们正在Spark上调研这些想法，但并没有马上将其加入到Spark的计划。
吴甘沙：为了更好地移植复杂算法到Spark，开发者最好要去了解Spark底层实现的细节。Spark团队会提供设计模式或最佳实践吗？Spark会提供非常成熟的编译器（去替代调度程序）来自动化代码调优吗？
Ion Stoica：是的，我们期待一些设计模式的出现，在更多应用开发的过程中得到实用。我们也在开发一些高质量的库（如MLlib、GraphX），通过这些库用户将实现更高效、高度可扩展的算法。此外，我们正致力于把更多的性能度量指标开放给应用开发者，帮助他们优化应用。
最后，我们正在优化Spark应用的执行计划，这也许最终将变成一个完整的编译器。
吴甘沙：Spark现在还不能利用硬件层的数据并行性，Java代码生成器无法获知数据并行语义，因此其生成的代码不能使用单指令多数据流（SIMD）。Spark会把这个作为一个机会吗？
Ion Stoica：是的，我们正在评估这个机会。不过，我们才刚刚起步，现在还没有太多可以分享的。
吴甘沙：当Spark集群扩展到数千节点后，会遇到哪些主要的技术问题？
Ion Stoica：关于规模限制我想到了两点。首先，对于非常小的任务，调度器会成为瓶颈。其次，对大规模数据进行整个集群的shuffle操作，可能占据某些作业的绝大部分时间。我们正在努力消除，哪怕至少缓解这些扩展性的瓶颈。例如，我们最近开发了Sparrow——一个完全去中心化的调度器，它可以扩展到数万台物理机组成的集群。
（文/ 包研 技术审校/吴甘沙 责编/仲浩）
吴甘沙
本期特约 吴甘沙，英特尔中国研究院 首席工程师
其主要研究方向包括大数据的计算范式和架构，软硬件协同设计，数据安全和权利，以及数据作为服务的应用模式和支撑环境。曾经参与和主持移动受控运行时（Managed
Runtime）和并行编程等研究项目。发表学术论文10余篇，获得美国专利23项和国际专利数项，另有17项专利待审中。
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