尽管大数据的重心已经转移，但是基础设施领域的创新仍然富有活力。2015年，Apache Spark大热，这个利用了内存处理的开源框架受到了IBM、Cloudera等企业的拥护。

　　Apache Spark 的出现解决了一些导致Hadoop采用放缓的关键问题：Apache Spark数据分析更快，更容易编程，并且跟机器学习能够很好地搭配。

　　在数据库领域内，也出现了很多新兴玩家，出现了很多令人兴奋的技术进步，比如图形数据库的成熟、专门数据库的出现，比如统计时序数据库InfluxDB。此外，数据仓库也在不断演变。

　　4. 大数据分析与人工智能结合

　　大数据分析越来越关注利用人工智能来帮助分析大规模的数据。其实，有很大一部分人工智能在某种程度上来说是大数据的产物，深度学习概念在10年前提出，atv，而其背后的算法在几十年前就诞生了，但它真正发挥出最大的潜能还是在应用到大数据之后。人工智能与大数据之间的关系非常紧密，它们似乎就是天生的一对搭档。

　　5. 大数据应用的加速发展

　　在大数据核心基础设施的挑战一一得到解决之后，大数据应用必将以飞快的速度构建起来。在企业内部，已经有足够多的工具来帮助跨多个核心职能的企业用户，比如销售和营销的大数据应用通过处理大规模的内外部数据就可以分析出哪些客户会购买、续约或者流失，并且这些分析结果都将是实时得出的。

　　这些大数据应用依托在最新的大数据技术基础上开发，客户无须部署底层大数据技术，即可利用大数据，而底层的技术已经是打包的，这是未来的一个趋势。另外，人工智能在应用层也将得到广泛应用，比如在安全领域用来对付黑客。

　　然而，随着大数据的深度发展，这个词可能会变得越来越冷，不是因为它过时或者不重要了，而是因为它将成为未来科技的血液，在我们看不到的地方发挥作用。对于技术层面的东西，这或许就是最好的命运归宿。

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