Что особенного в Cloudera и как ее готовить

Очевидно, что от MapReduce постепенно отказываются в пользу того же самого Spark как минимум из-за нагрузок на сеть и ради щадящей работы с хранилищем во время выполнения задачи. Наличие в дистрибутиве одного проекта не означает, что нужно отказываться от другого схожего и сбрасывать его со счета, лучше — пользоваться различными платформами исходя из задач и ресурсов.
Более того, в Atos Codex Datalake Engine датаноды изолированы друг от друга посредством OpenStack, что положительно сказалось на производительности в реальных задачах.