常见ref="/tag/212/" style="color:#E3A3CF;font-weight:bold;">大数据处理工具有哪些？
现在公司里提到处理海量日志、用户行为数据或者实时推荐，总绕不开几个名字：Hadoop、Spark、Flink。它们都属于大数据生态里的核心工具，但用法和擅长的场景差别不小。
Hadoop：老牌选手，靠集群扛大活
Hadoop 是最早被广泛使用的分布式计算框架，核心是 HDFS（存储）和 MapReduce（计算）。它把大文件拆成小块，分散到几十甚至上百台机器上存着，算的时候再并行处理。
比如你有个 1TB 的用户登录日志，单机根本跑不动。用 Hadoop，可以把文件上传到 HDFS，然后写个 MapReduce 程序统计每天登录次数。虽然结果要等十几分钟出，但至少能跑起来。
问题是，MapReduce 每步都要读写磁盘，中间结果落盘，速度自然慢。适合做离线批处理，比如月底生成报表这种不着急的任务。
Spark：内存加速，快得多的后来者
Spark 出来之后，很多人开始把它当 Hadoop 的“升级版”。它最大的特点是把数据尽可能放在内存里算，省去了频繁读写磁盘的开销。
还是上面那个统计任务，换成 Spark 写几行代码就能搞定，执行时间可能从十分钟降到一分钟以内。而且 API 更友好，支持 Java、Python、Scala，写起来比 MapReduce 简洁多了。
Spark 也能处理实时数据流，靠的是微批处理（micro-batching），也就是把连续的数据切成小段，一段一段地算。虽然延迟比不上真正的实时系统，但对很多业务已经够用了。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("LoginCount").getOrCreate()
df = spark.read.text("hdfs://logs/login_20240401.log")
df.filter(df.value.contains("login")).count()Flink：真正实时，事件驱动的新锐
如果你做的系统对延迟特别敏感，比如要实时检测刷单行为，或者动态调整推荐内容，那 Flink 可能更合适。
它采用事件驱动模型，来一条数据就处理一条，延迟可以做到毫秒级。不像 Spark 那样“攒一小批再算”，Flink 是真正意义上的流优先架构。
举个例子，电商平台在大促时要监控每秒订单量，超过阈值就报警。用 Flink 写个窗口聚合，几乎能立刻发现问题。而 Spark Streaming 至少会有几百毫秒延迟，在极端场景下可能错过关键信号。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> stream = env.addSource(new KafkaSource());
stream.keyBy(value -> value.getUserId())
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(60)))
.sum("orderAmount");怎么选？看你的实际需求
不是越新越好，也不是越快就越该用。选哪个工具，得看你手里是什么活。
如果公司已经有 Hadoop 集群，主要跑天级报表，那就继续用 Hadoop + Hive 组合，稳定省心。想提速又不想大改架构，加个 Spark 替代原来的 MapReduce 任务就行。
要是业务往实时化走，比如要做实时大屏、风控预警，那值得投入 Flink。不过它的学习成本和运维复杂度也更高，小团队可能觉得有点重。
说白了，就像厨房里的刀具：切菜用菜刀，剁骨用砍刀，片鱼用片刀。Hadoop、Spark、Flink 各有各的刃口，关键看你要切什么。”}