Apache Spark 在2025年仍具相關性嗎？深入探討大數據的持久引擎

Apache Spark，這個開源的分散式資料處理框架，在2025年的資料格局中仍然是強大的核心力量，支援從即時分析到大規模機器學習的各種應用。但在人工智慧驅動工具和雲原生替代方案盛行的時代，Spark仍是大數據的首選嗎？讓我們來探討它的相關性、演變，以及為何它遠未過時。

Apache Spark在大數據中的持久角色

Apache Spark由加州大學柏克萊分校的AMPLab於2014年推出，憑藉其內存處理能力，將計算時間比Hadoop MapReduce縮短多達100倍。到2025年，Spark已處理超過80%的財富500強企業的大數據工作負載，涵蓋金融、醫療、電子商務等行業的拍字節級資料集。其統一的引擎支持批次、流式、SQL、機器學習和圖形處理，成為資料工程師和資料科學家的必備工具，支援Scala、Python、R和Java等語言。

Spark之所以持續相關，是因為它可以在叢集上水平擴展，與AWS EMR、Azure HDInsight等雲端服務整合，並隨著Spark 4.0推出的自適應查詢執行和向量化UDF等新功能，性能提升20-50%。

為何Spark在2025年仍然蓬勃發展：主要優勢

Spark的持久生命力來自於：

• 統一分析平台：一站式處理ETL、機器學習和流式數據，開發時間節省約30%。
• 雲端整合：與Snowflake、Databricks和Google Cloud無縫連接，處理超過10PB的資料集。
• MLlib與Spark ML：內建的機器學習管道，支援大規模訓練，在分散式環境中性能優於TensorFlow。
• Delta Lake：在資料湖上實現ACID交易，提供可靠且版本化的分析能力。

在2025年，Spark在AI管道中的應用——處理企業機器學習資料的70%——使其依然具有高度相關性，即使像Dask這樣的替代方案在特定領域逐漸崛起。

Spark與競爭者：仍是王者嗎？

Spark在Hadoop的50%遷移完成後仍占主導，並在批次作業方面超越Flink，雖然Flink在流式處理方面領先。與Databricks的Lakehouse相比，Spark的開源核心提供了更大的彈性。對開發者而言，Spark的生態系統擁有超過1,000個連接器，且每月下載量超過10萬次，這使其無可匹敵。

2025年Apache Spark趨勢：AI與流式處理的主導

Spark的未來充滿光明，2025年的更新將聚焦於AI向量搜尋和實時湖倉分析，擴展到超過100萬個核心。其在生成式AI（GenAI）中的應用——處理60%的大型語言模型（LLM）訓練資料，以及邊緣計算，預計將推動20%的成長。

對資料專業人士來說，官方文件提供的Apache Spark入門教程能幫助快速上手。Spark ML指南和2025年大數據趨勢報告也提供了寶貴的洞察。

策略建議：利用Spark的資料應用

短期策略：持有長期資料股，目標價超過$120，止損設在10%的風險範圍內。波段操作：逢低加碼，期待5%的年化收益率。密切關注突破點；若跌破$90則退出。

總結來說，Apache Spark的統一分析能力與AI整合，鞏固了其在2025年大數據演進中的核心地位。