마테이 자하리아(1984년 또는 1985년 출생)는 루마니아계 캐나다인 컴퓨터 과학자이자 교육자이다. 그는 대규모 데이터 처리를 위한 통합 분석 엔진인 Apache Spark의 창시자이자, 클라우드 기반 데이터 및 머신러닝 플랫폼을 상용화하는 회사인 Databricks의 공동 창립자이다. 그의 연구는 분산 컴퓨팅과 머신러닝 시스템을 더욱 접근 가능하고 효율적으로 만드는 데 초점을 맞춰 왔다.
2026년, 포브스는 자하리아와 이온 스토이카를 순자산 각각 50억 달러로 루마니아 최고 부자로 선정했다.
초기 생애 및 교육
자하리아는 캐나다 토론토에서 성장했으며, Jarvis Collegiate Institute를 졸업한 후 워털루 대학교에 진학했다. 학부 시절, 그는 2005년 국제 대학생 프로그래밍 대회에서 금메달을 획득한 대학 프로그래밍 팀의 일원으로, 세계 4위, 북미 1위를 기록했다. 학부 기간 동안 그는 오픈소스 게임 0 A.D.에 기여했으며, 특히 물 렌더링 물리학 분야에서 공헌했고, 이후 Age of Empires III 시나리오 Fort Wars로 각색된 Age of Mythology 모드 Norse Wars 개발에도 참여했다.
그는 이후 컴퓨터 과학 대학원 과정을 밟으며 대규모 분산 시스템에 집중했다. 그는 UC 버클리 AMPLab에 소속되어 있었으며, 박사 연구에서 기존 데이터 처리 프레임워크의 확장성 한계를 다루었다.
Apache Spark의 창조
2009년 UC 버클리 AMPLab에 재직하는 동안, 자하리아는 대규모 데이터 처리의 지배적 패러다임이었던 MapReduce보다 빠른 대안으로 Apache Spark를 창조했다. Spark는 인메모리 컴퓨팅과 더 유연한 실행 모델을 도입하여 반복 및 대화형 워크로드에서 상당한 속도 향상을 가능하게 했다. 대규모 컴퓨팅에 관한 그의 박사 연구는 2014년 ACM 박사 학위 논문상을 수상했다.
Spark는 산업계와 학계에서 빠르게 채택되어 빅데이터 분야에서 가장 널리 사용되는 오픈소스 프레임워크 중 하나가 되었다. 그 영향력은 머신러닝 워크플로우로 확장되어 데이터 처리, 모델 개발, 배포 작업을 위한 통합 플랫폼을 제공했다.
경력 및 Databricks
2013년, 자하리아는 Spark 및 관련 기술을 기반으로 하는 회사인 Databricks를 공동 창립했다. 그는 최고 기술 책임자로 재직하며 플랫폼의 기술 방향을 이끌고 있다. Databricks는 클라우드 데이터 관리 분야의 주요 업체로 성장하여 인공지능 및 분석 서비스를 제공하고 있다.
그는 2015년 MIT 교수진에 합류한 후, 2016년 스탠포드 대학교 컴퓨터 과학 조교수로 자리를 옮겼다. 2019년에는 대통령 조기 경력 과학자 및 엔지니어상을 수상했다. 같은 해, 그는 머신러닝 수명 주기 관리를 위한 오픈소스 플랫폼인 MLflow를 주도했으며, 이는 실험 추적, 모델 재현성, 배포와 같은 문제를 해결한다.
2023년, 자하리아는 캘리포니아 대학교 버클리 부교수로 합류하여 Spark를 개발했던 기관으로 복귀했다.
연구 기여 및 인정
자하리아의 연구는 분산 컴퓨팅, 리소스 관리, 머신러닝용 시스템에 걸쳐 있다. 경력 초기에 그는 다중 리소스 할당을 위한 max-min 공정성의 일반화인 지배적 리소스 공정성을 공동 개발하여 클러스터 관리자의 리소스 스케줄링에 영향을 미쳤다. 이후 MLflow와 모델 선택에 대한 행동적 접근 방식에 대한 그의 연구는 머신러닝 시스템의 운영 측면에 기여했다.
데이터 및 머신러닝 시스템에 대한 기초적 기여로 그는 2025년 ACM 컴퓨팅 상을 수상했다. 그는 또한 멘토십과 오픈소스 생태계에서의 영향력으로 인정받았으며, Apache Spark는 많은 현대 데이터 엔지니어링 및 딥러닝 파이프라인의 초석 역할을 하고 있다.
유산 및 영향
자하리아의 작업은 조직이 데이터를 처리하고 분석하는 방식에 지속적인 영향을 미쳤다. Apache Spark의 성공은 분산 컴퓨팅을 위한 통합된 고수준 API의 개념을 대중화하여 확장 가능한 데이터 애플리케이션 구축의 복잡성을 줄였다. Databricks를 통해 그는 데이터 저장 및 관리와 머신러닝 기능을 결합한 레이크하우스 아키텍처도 대중화했다.
AI 인프라, 특히 확장 가능한 훈련과 서빙을 가능하게 하는 데 있어 그의 기여는 딥러닝 애플리케이션의 광범위한 성장을 지원했다. 그의 학문적 리더십은 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 시스템 연구를 계속해서 형성하고 있다.