Hadoop足够快吗？美国加州大学伯克利分校的AMPLab基于Hadoop的核心组件开发出一个更快的版本Tachyon。AMPLab从底层重建了Hadoop平台，“没有最快，只有更快”。
AMPLab在大数据领域最知名的产品是Spark，它是一个内存中并行处理的框架，Spark的创造者声称：使用Shark运行并行处理Job速度要比MapReduce快100倍。又因为Spark是在内存运行，所以Shark可与Druid或者SAP's HANA系统一较高下。Spark也为ClearStory下一代分析和可视化服务提供处理引擎。如果你喜欢用Hive作为Hadoop的数据仓库，那么你一定会喜欢Shark，因为它代表了“Hive> 
AMPLab的其他项目包括PIQL，类似于一种基于键/值存储的SQL查询语言；MLBase，基于分布式系统的机器学习系统；Akaros，一个多核和大型SMP系统的操作系统；Sparrow，一个低延迟计算集群调度系统。（文/王鹏，审校/仲浩）