MLFlow
昨天发了一篇文章Spark团队新作MLFlow 解决了什么问题 描述了我对MLFlow的一些看法，现在想来，Spark团队是非常聪明的，AI同学都有自己的社区，自己的生态，Spark则是在工程研发群体具有很大的影响力，而在AI领域并没有太大号召力。所以它其实是没办法通过一个颠覆性的东西去让AI同学转移过来的，而MLFlow并没有改变AI同学的原有习惯和流程，他提供了一些辅助工具和标准，解决了一些痛点，慢慢渗透，从而实现慢慢转型，当然，最后也完全可能也掀不起什么波澜。
Spark光鲜背后的挑战
第一个便是AI浪潮崛起，对Spark即是危机也是机遇。DB现在一直宣称自己是一家AI公司，不过你可能会好奇，为什么Spark背后的DB公司不好好固守数据处理方面的优势，而不断尝试转型AI呢？ 刨去整个资本市场和技术浪潮不谈，其实最大的问题是未来必然是AI框架倒推数据处理框架。AI框架很可能衍生出适合自己的数据处理框架，比如tensorflow,对tf.data 进行了很大的增强，方便做数据处理。如果Spark不主动出击，未来会很被动。
第二个就是流式了，随着流式时代的来临， 而在此之前Spark 在流式领域一直不紧不慢，加固在批处理方面的优势的同时也丧失了流领域的先机，很多公司（尤其是云公司，比如阿里云，华为等）都转向flink。 这也使得Spark在传统数据处理领域不断遭受新的挑战。（我在16年的时候，就不断强调流式计算的重要性,比如这篇文章数据天生就是流式的，为此还专门建立了一个专题，感兴趣的同学可以看看）
步履日渐沉重
Spark还提了一个 Hydrogen 设计，从而使得Spark能够更好的结合深度学习框架。从某种角度而言是顺应形势，但其实是在转型AI的情况下不得已而为之。
依然是王者
Spark 依然是我用过最好用的工具，依然有最好的生态。基于它之上，做很多事情会变得很轻松。
后话
其实我觉得和AI进行适配，不一定是朝着整合AI框架的方向发展。前面我们提到未来必然是AI框架倒推数据处理框架，只要让Spark能够更好的为AI做数据预处理，成为事实标准，并且适配主流AI框架，那么Spark必然会有一个新的护城河。最简单的例子，Spark 2.3 已经支持图片处理了，但是其实还是蛮多问题的，是可以做的更好的，比如是否提供一些方法直接把一张图片读取成一个hwn的张量（这种是可以直接喂给常见的深度学习算法的）。另外能不能支持张量输出？ 总之最好的策略其实是压缩AI框架的边界，保证Spark在数据处理方面的绝对垄断地位。我在实际使用中发现，很多数据预处理，Spark目前做起来是不方便的，非得用AI算法库的函数。
当然，还有就是加速流的发展，并且加大这方面的宣传和投入，确定在数据处理第二阶段依然能够保持领先优势。
