對于Spark設(shè)計我目前最大的不滿其實是RDD這個層面只是非常接近physical，但并不是
完全physical的（有一部分pipelining的優(yōu)化）。如果重新設(shè)計Spark的話，我會主張
做出一個完全physical的layer。不過這個主要是出于代碼純粹性的考慮，對上層實現(xiàn)
其實沒有多大影響。以后基于DataFrame/SQL，Spark還會有很多優(yōu)化的空間。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)
庫的設(shè)計其實很簡單，大多數(shù)在analytics上也比較過時了。數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域最近幾年在
analtyical query processing性能優(yōu)化上有很多新穎的想法（比如說Hyper, X100, C-
Store/Vertica，DB2 BLU），我們會選擇性的在Spark上實現(xiàn)。