上周，2014Spark峰会在美国旧金山举行，与会数据库平台供应商DataStax宣布，与Spark供应商Databricks合作，在它的旗舰产品 DataStax Enterprise 4.5 (DSE)中，将Cassandra NoSQL数据库与Apache Spark开源引擎相结合，为用户提供基于内存处理的实时分析。

Databricks是一家由Apache Spark创始人成立的公司。谈到这次合作，DataStax副总裁John Glendenning表示：“将Spark与Cassandra集成，这还是数据库行业内的第一次合作。”

Cassandra是一个分布式、高可扩展的数据库，用户可以创建线上应用程序，实时处理大量数据。

Apache Spark是应用于Hadoop集群的处理引擎，在内存条件下可以为Hadoop加速100倍，在磁盘上运行时也能实现十倍的加速。Spark还提供SQL、流数据处理、机器学习和图型计算等功能。

Cassandra与Spark的结合，让端到端的分析工作流的实现更为容易。另外，交易型数据库的分析性能也能得到很大的提升，企业可以更快地响应客户需求。

对于需要向客户提供实时推荐和个性化的在线体验的公司，Cassandra与Spark的结合堪称福音。

视频分析公司的Cassandra/Spark应用先例

Cassandra+Spark架构的使用早有先例，Ooyala就是其中之一。Ooyala是一家视频分析供应商。Ooyala每天要处理20亿个视频事件，在大约220个节点上有约28TB的数据要处理。但是Ooyala的技术团队负责人 Harry Robertson还是能够自信地说：“我们不是仅仅告诉客户，你的视频几天播放了100遍，我们会提供更详细的信息，比如有80次播放来自于北京，20次来自于Yahoo.com。”而支撑这一切的正是Cassandra集群。

但是，只拥有大数据的处理能力还不够，Ooyala需要将“堆积如山”的原始事件转变成小的、可操作的事件。公司之前考虑过Hadoop，但Hadoop扩展性有余，实时性不足。也考虑过Storm这样的实时流处理框架，但它只有处理固定的流程时才具有优势，弹性查询能力欠佳。最终，Ooyala选择了内存分布式计算框架Spark。

现在Ooyala正在运行的就是Spark/Cassandra架构。