说起大数据的创业公司，我们一定都会提到Databricks这公司，而这家公司知名的原因，一大部分来自于它的开源产品Spark。Spark是Hadoop生态圈里大红大紫的项目，事实上，它甚至已经取代了新一代的经典运行框架：Hadoop MapReduce。
所以，想要了解Databricks这家创业公司，我们就需要先了解Spark这个Apache开源项目。Spark是一个大数据计算框架，它诞生于加州大学伯克利分校AMP实验室，是当时的博士生马泰·扎哈里亚（Matei Zaharia）的博士论文课题。
2010年，Spark在BSD License下开源。经过几年发展以后，在2013年成立了Databricks，同年，它被Databricks捐献给Apache基金会，并将开源模式转向了Apache 2.0，从此，Spark正式成为Apache家族里顶级开源项目之一。
Spark是目前整个Hadoop的生态系统里最为活跃的计算框架，它已经取代了Hadoop原来MapReduce框架的地位，目前，只有Flink的计算框架尚能与它平分秋色（有关Flink的情况，我们会在后面的文章里详细介绍）。
Spark框架下支持SQL、机器学习、图计算、流计算等各种各样的计算模型，应用起来十分广泛。它不仅在开源社区里广受追捧，在大公司里也常常被拿来应用，IBM现在已经把自己的大数据计算引擎押宝在Spark上了。
介绍完Spark，我们来看看它背后的Databricks公司，这家公司是由加州大学伯克利分校AMP实验室的原班人马组建的，它成立的目的主要是为了推广Spark和Spark的生态圈。
Databricks的管理层可谓明星荟萃。CTO马泰·扎哈里亚是Apache Spark最初的创作者，同时也是斯坦福大学的教授。CEO是阿里·格霍西（Ali Ghodsi）是加州大学伯克利分校的兼职教授，执行总裁艾恩·斯塔卡（Ion Stoica）也是学校的全职教授，他还是CTO马泰·扎哈里亚的导师。另外一位联合创始人是华人雷诺·辛（Reynold Xin），他现在是首席架构师。
Databricks的核心，主要是Spark。如果我们把Spark理解成为一个计算平台的话，那么围绕着Spark生态圈做的东西则是Databricks的核心价值。对Databricks来说，首先要做的事情，是把Spark的开源项目越做越大。
作为做大Spark的一部分，Databricks对Spark发展方向的掌控在开源社区是出了名的强势。自从Databricks成立以来，对Spark技术的演进一直都是有自己的路线图的。
近些年来，无论是SparkSQL、DataFrame的推出，还是基于Mini-batch的Spark Streaming的工作开展，都是Spark这个计算框架下面非常重要的项目。如果没有Databricks的推动和首肯，这些项目几乎不可能进到Spark的发行版里。
因此，我们总结一下Databricks的商业模式：壮大Spark社区，掌控和引导Spark的技术走向。
然而仅仅做大Spark开源项目，对Databricks来说还是不够的，这些不足以带给Databricks盈利；而一个公司是否成功，最终还是取决于这个公司的赚钱能力。从这个角度上来讲。壮大Spark是Databricks盈利的一个基础，但是却不是Databricks盈利的根本。
那么说，Databricks是怎么盈利的呢？
Databricks的第一条盈利方式就是：选择在这些基石上面，开发附加产品来赚钱。 其中第一个产品，也是Databricks现阶段正在努力的方向，就是提供云上搭建的Spark计算平台。
我们来看看这个产品具体是如何赚钱的。
Spark团队在一开始设计Spark产品的时候，就遵循了一条原则：它和Hadoop整个体系保持松耦合，所有的相关服务都抽象成接口，再通过接口调用。
这样做的好处在于，如果Spark哪一天决定和另外一套类似的系统对接，那么只要针对另外一套系统重新实现一下接口就好了，Spark自身的代码则完全不需要改动。
这样，它一方面可以和Hadoop做到有效整合，借助业已壮大的Hadoop平台和生态圈推广自己。另外一方面，如果万一哪天Hadoop被别家取代了，或者Spark需要针对某些企业内部系统（比如对微软、谷歌内部大数据系统）进行整合的话，改动工作也会非常容易。
果不其然，深谋远虑的Spark团队十分生财有道。他们在开源了支持Hadoop的社区版以外，还专门开发了直接对接云厂商的版本，比如亚马逊AWS版的Spark。
这个版本的Spark按照Databricks公布的数据，针对AWS优化的Spark的效率比开源版高5倍以上，但是，这个版本却不是开源的。
Databricks又把这个不开源的版本做成云服务卖给用户。由于这个版本的Spark比开源版的要更快，很多企业愿意付钱买，这也就成了目前Databricks最重要的盈利途径。
Databricks的第二条盈利方式是对建立在Apache Spark平台上的应用进行认证，并确保这些应用和Spark的兼容性。 这种认证当然不是免费的，由于Spark社区的成功，这方面的认证开展工作也是如火如荼。
Databricks的第三条盈利方式是：给使用了Spark技术的各大公司提供技术支持。 简单来说，Spark虽然开源，但是用好Spark的公司，不一定都有技术实力读、改源代码来适应自己的应用场景。这个时候买了Databricks的技术支持服务的话，Databricks就可以提供支持了。
由于Databricks对Spark的源代码非常熟悉，Databricks的技术支持往往能够解决很多企业非常重要的紧急问题。而有些公司不缺钱，也愿意付钱给Databricks，这门生意对Databricks来说也是重要的赚钱途径。
这三块服务是不是足够支撑Databricks呢？我想这个问题的答案有点复杂。
第一块业务非常实际，这是可以大规模推广的赚钱方式。一部分开源，一部分不开源，通过开源来圈用户，通过提供更高性能的服务来赚钱。这个生意做得比较成功。
这个生意里最大的问题是，Databricks自身并不拥有云平台，它的云平台主要运行在亚马逊的云服务上面，这就造成了亚马逊自己一旦也想做类似服务的话，Databricks就很难抵抗。所以多做几个云厂商上面的服务，这也许是一个好主意，起码可以不把全部筹码压在一个平台的身上。
后面两块业务的市场取决于Spark到底有多重要，以及Databricks到底有多懂Spark。
首先，我觉得Spark的重要性毋庸置疑，大企业比如SAP，IBM都在其产品里面用Spark和引入对Spark的支持。这证明了Spark的市场占有率是巨大的。
其次，Databricks的几个创始人基本上奠定了Spark的架构。在很多情况下，某些特定的东西Spark为什么是这样设计的，也只有做架构的人才能回答了。所以恐怕市面上不存在一家比Databricks更懂Spark的商业机构。从这一点来看，Databricks的基本盘是很稳妥的，所以这两个业务也能赚到钱。
但是，Databricks目前面临的一个大问题是机器学习，尤其是深度学习的潮流。Spark是用Scala写的，并在JVM上运行。这就意味着，基于Spark的机器学习平台并不能有效地利用GPU。这样一来，这个问题就大了。
机器学习作为Spark最初也是最重要的应用之一，在Spark社区占有很重要的地位。Databricks是否能够有效解决这个问题，对自己的是否能成功和Spark将来会怎么发展，都非常的重要。Databricks的另外一个考验是需要应对Flink这个后起之秀的进攻。
我想，Databricks的前途是光明的，但是也会充满竞争和曲折。