就本身而言，Hadoop 不是很有用的东西，原因是它需要编写大量复杂和定制的程序代码，难以治理，也没有数据质量概念和数据治理可谈了。企业用户都忙于去研究如何解决使用 Hadoop 所碰到的问题，主要是涉及到项目实施时间、成本和风险等，而 Hadoop 自身的客户化编程就增加了项目实施时间、成本和风险。

当前，整个互联网正在从IT时代向DT时代演进，大数据技术也正在助力企业和公众敲开DT世界大门。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难，代表着大数据处理所需的新的技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。

Cognos Analytics 11的仪表板提供了简洁易用的界面，让业务用户可以快速的组合出一个视图，其中可以包含图形、图表、图、表和地图等的可视化，或其他任何需要可视展现的数据。这种自助服务的方式极大的提高了业务人员自助服务的能力，而IT只要负责维护好数据模型。

本文带大家一起进行Spark的大数据之旅。本文的内容主要分为两个部分：一是Spark的背景介绍，二是介绍Spark的基础。