过去十年，若要在大数据技术圈评选 "现象级顶流"，Apache Spark 必然是绕不开的存在。它曾以 "颠覆者" 姿态打破 Hadoop MapReduce 的桎梏，成为企业搭建数据体系的 "标配引擎"------ 从 TB 级离线数仓的批处理，到日均亿级数据的 ETL 清洗，再到早期机器学习模型的训练，Spark 几乎承包了大数据领域的半壁江山。 然而，随着数据需求的演进，企业从 "离线批量" 逐渐迈向 "实时交互" 与 "一体化分析"，新的技术浪潮正在兴起。以 Apache Doris 为代表的新一代引擎（ClickHouse、StarRocks、Iceberg+Trino 等），正加速融入企业架构，成为实时数仓、数据中台与智能应用的核心基础。
这并非 "谁取代谁" 的简单替换，而是 技术迭代与业务场景的自然分化：Spark 继续发挥其在大规模批处理与数据工程上的优势，而 Doris 等新兴引擎，则聚焦实时分析和一体化场景，为企业提供新的可能性。
Doris/Starrocks/SelectDB现在企业用的比较多了，小公司会考虑去Hadoop化，直接基于SR/doris构建数仓，大公司使用Doris构建实时数仓或者加速hive查询Olap分析，面试也越来越多。
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1.Spark 的辉煌与价值
Spark 的成功，本质上在于它解决了 Hadoop MapReduce 的核心痛点，并在大数据产业爆发之际，提供了一套统一计算框架。
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核心痛点突破：相较于 MapReduce 依赖磁盘存储中间结果、调度笨重的缺陷，Spark 以 "内存计算 + DAG 调度" 为核心，将批处理速度提升 10~100 倍，同时支持复杂任务的依赖优化，彻底改变了 "大数据计算必久等" 的局面。
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一站式生态覆盖：凭借 Spark SQL（交互式查询）、Spark Streaming（近实时计算）、MLlib（传统机器学习）、GraphX（图计算）等组件，Spark 终结了 "离线用 MapReduce、实时用 Storm、机器学习用 Mahout" 的碎片化架构，让企业用一套引擎即可覆盖多元数据需求，极大降低了技术选型与落地门槛。
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不可替代的当下价值：至今，Spark 仍是全球范围内最重要的批处理和数据工程平台 ------ 在海量离线任务（如 TB 级历史数据统计）、复杂 ETL 流程（多表关联与数据清洗）、传统数仓建设中，其分布式调度与容错能力仍无替代者，奠定了现代数据基础设施的 "基本盘"。
2.新需求的兴起：实时化、轻量化、一体化
如果说 Spark 代表了 "大数据萌芽到成熟的第一阶段"，那么当下企业正迈向的，是 "实时化、低延迟、融合化的新阶段"，核心需求集中在三点：
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实时性：从 "T+1" 到 "秒级响应"企业不再满足于 "统计昨天的销售额"，而是需要秒级看到 "当前的交易走势"（如电商大促看板）、毫秒级识别 "异常交易"（如金融风控），传统 Spark Streaming 的秒级延迟已无法完全适配这类场景。
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成本与效率：从 "重运维" 到 "轻量快启"Spark 依赖的 Hadoop 生态（YARN/HDFS）虽具备兼容性，但需专业团队维护版本兼容、资源调度，对中小企业而言运维成本过高。企业更需要 "开箱即用、低门槛运维" 的方案，避免为庞杂组件付出额外代价。
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一体化：从 "数据孤岛" 到 "湖仓协同"数据湖、数据仓库、实时数仓的边界逐渐模糊，企业希望 "用更少的引擎支撑更多场景"------ 比如一份数据既用于离线分析，又能实时查询，无需在多系统间迁移，Spark 需叠加 Iceberg/Delta Lake 等组件才能实现的需求，成为新一代引擎的原生能力。
在这一背景下，专注于 实时分析与湖仓一体化 的 Doris、StarRocks，以及面向流处理的 Flink，逐渐成为新架构的核心角色。
3.Doris 的定位：专精化引擎的新价值
与 Spark 的 "大而全" 不同，Doris 选择了一条 "专精化" 路线：聚焦 实时 OLAP（在线分析处理），以 "更快、更省、更简单" 为核心价值，精准适配新阶段需求。
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极致实时：秒级写入，毫秒级查询
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列式存储 + 索引：仅读取查询所需列，结合有序数据的索引定位，大幅减少 IO 开销；
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MPP 架构并行计算：查询计划在节点间直接协同，无需依赖外部调度，响应速度可达毫秒级；
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物化视图预计算：对高频指标（如实时 GMV）提前计算存储，查询时直接复用结果，避免重复计算。这些设计让 Doris 实现 "数据写入即分析"，完美适配实时报表、用户行为分析、监控告警等场景。
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架构演进：平衡性能与成本
Doris 的架构演进，完美平衡了 "性能" 与 "成本"：
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存算一体：数据存储与计算在同一节点，减少网络传输，极致性能 ------ 适合对延迟敏感的实时分析场景（如实时报表）；
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存算分离：引入对象存储（S3、HDFS）作为存储层，计算节点可弹性扩缩容 ------ 例如业务高峰时增加计算节点，低谷时释放，存储成本比HDD还低（对象存储按使用量计费，无需预购硬盘）。
- 低门槛：让数据 "飞入寻常业务"
Doris 的一大杀手锏是降低使用门槛，彻底打破了 "大数据 = 高门槛" 的认知：
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MySQL 协议兼容：支持标准 MySQL 协议，分析师可直接用 MySQL 客户端（如 Navicat），写 SQL 查询数据，无需学习 Spark SQL 的复杂语法（如 Spark 的 UDF 定义、DataFrame 操作）；
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单引擎搞定全场景：无需搭配 Hive、Kafka、YARN 等组件，Doris 单引擎即可支持 "实时写入、离线分析、交互式查询"，架构复杂度骤降；
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自动调优与监控：内置查询优化器（自动优化 SQL 执行计划），还提供可视化监控界面（Doris Manager工具），运维人员无需手动调优。
这种低门槛，让大数据从 "技术人员专属" 走向 "业务人员可用"，真正实现了 "数据驱动业务" 的落地。
4.互补与演进：不是替代，而是分工
在今天的企业架构中，Spark 与 Doris 更多是一种 互补关系，而非竞争 ------ 两者基于不同的技术定位，承担各自擅长的任务：
| 引擎 | 核心定位 | 典型应用场景 |
|---|---|---|
| Spark | 大规模批处理与数据工程 | 1. 离线 ETL（如每日千万级订单清洗） 2. 历史数据归档分析（如 5 年前用户行为统计） 3. AI 数据准备（如特征工程、样本生成） |
| Doris | 实时 OLAP 与湖仓一体化 | 1. 实时报表（如大促 GMV 看板） 2. 交互式查询（如运营下钻分析用户画像） 3. 湖仓协同（直接查询 Iceberg 数据湖的实时数据） |
此外，Flink 作为流处理引擎，与两者形成 "三足鼎立"：Flink 负责 "真实时流处理"（如秒级交易同步），Spark 负责 "批处理数据工程"，Doris 负责 "实时分析服务"，三者协同构建完整的数据链路。
企业在选型时，也逐渐从 "追求统一引擎" 的思维，转向 "多引擎协同"------ 根据业务场景选择最合适的工具，比如：用 Spark 处理离线数据并写入 Iceberg 数据湖，用 Flink 同步实时数据至 Doris，最终通过 Doris 为业务提供分析服务。
结语：大数据引擎的 "分工合作" 新阶段
从 Spark 到 Doris，不是 "谁取代谁"，而是 技术与业务共同进化的结果：
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Spark 为大数据奠定了坚实的基础，是过去十年不可替代的 "基石"，至今仍在批处理与数据工程领域发挥核心作用；
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Doris 等新一代引擎，则在实时化、低门槛、一体化的时代需求中，展现出独特的价值，成为连接数据与业务决策的 "桥梁"。
未来的大数据格局，不再是单一引擎的霸权，而是 分工明确、各展所长的多引擎协作。这意味着企业可以更自由地构建自己的数据体系：既保留 Spark 的批处理优势，又拥抱 Doris 的实时分析能力，共同支撑起数据驱动的新时代。
