大資料技術Spark今年1月才剛釋出1.6版，下一個2.0版本就已經蓄勢待發，預計今年4、5月釋出，近日Spark創辦人、同時也是Databricks技術長的Matei Zaharia，更在2016 Spark Summit上，搶先揭露了Spark 2.0即將帶來的3大主要特色：包括能大幅提升Spark平臺效能的Project Tungsten即將進入第二階段，提供涵蓋完整階段的程式碼產生器，Spark 2.0也將提供可運行在SQL/Dataframe上的結構化串流即時引擎，並統一化Dataset及DataFrame。
其中，持續改善Spark應用程式的記憶體及CPU效能的Project Tungsten，是一項幫助Spark大幅提升核心引擎效能的長期專案，目的是要讓Spark執行效能達到硬體設備的極限，藉由內建原生記憶體管理機制以及Runtime層級的程式碼產生器，來達到接近裸機的效能。
Spark從1.4到1.6版本時，便開始靠 Tungsten來優化Spark的資料處理效能，除了加入二進位的儲存方式，以及基礎的程式碼產生器，也增加了用來描述RDD結構的DataFrame格式，以及新的資料集API（Dataset API），讓Tungsten可被運行在使用者專案中來提升效能表現，也可用於Spark SQL及部分的MLlib上。Spark 1.6新增了基於DataFrame的擴充元件Dataset API，相較於過去的RDD API，Dataset提供更好的記憶體管理效能，及較佳的長時間執行效能。
而Spark2.0版本則將進一步提供涵蓋完整階段的程式碼產生器，不僅能移除遞迴式呼叫，減少效能損耗，還能進行跨運算子之間的整合，並藉由Parquet及內建快取（Built-in Cache）來優化I/O效能。
預計Spark2.0的效能將翻9倍，從1.6版時每秒可處理的1,400萬個欄位，暴增到1億2,500萬，其中的Parquet效能，也將從每秒1,100萬提升到每秒9,000萬筆。Databricks表示，Spark技術在2015年有非常顯著的成長，其貢獻者在2015年已經超過1000人，是2014年的2倍，參與各地區定期聚會的會員數量也從1萬多人暴增至6萬多人。而Spark 2.0將是下一個重大更新版本，預計今年4、5月釋出。