数据处理架构从Hadoop到Lakehouse的演进历程
请梳理大数据处理架构的演进历程：Hadoop（2006）→ Spark（2014）→ Flink（2015）→ Lakehouse（2020）。每个阶段解决了什么核心问题、引入了哪些关键创新？为什么说每个架构的演进都是对前一代的补充而非完全替代？当前主流企业的最佳实践是什么？
回答
我还是少年
大数据架构演进历程
第一代：Hadoop MapReduce（2006）
- 解决：分布式海量存储（HDFS）+ 分布式计算（MapReduce）
- 痛点：开发复杂、中间结果落盘慢、不支持迭代计算
第二代：Spark（2014）
- 创新：RDD内存计算，比MR快10-100倍
- 解决：批处理性能 + 统一SQL/ML/Graph/GStreaming
- 痛点：流处理微批延迟高，大Shuffle OOM
第三代：Flink（2015）
- 创新：真正的流式计算引擎，事件驱动
- 解决：毫秒级延迟 + 批流一体 + 精确一次语义
- 补充：Flink做实时，Spark做离线，相辅相成
第四代：Lakehouse（2020）
- 创新：数据湖+数据仓库融合，开放表格式（Delta/Iceberg/Hudi）
- 解决：数据孤岛、存储割裂、实时/离线统一管理
当前最佳实践：
- 存储层：对象存储（S3/OSS）+ Iceberg/Delta Lake
- 计算层：Spark（离线）+ Flink（实时）+ Trino（交互查询）
- 统一元数据：HMS/DataHub/Unity Catalog
- 多种引擎读取同一份数据，实现真正的存算分离