大数据生态系统概览：从 Hadoop 到 Lakehouse
1. 引言
大数据技术的发展催生了丰富的生态系统，从最早的 Hadoop 体系到如今的 Lakehouse 架构，数据存储与计算方式发生了巨大变革。本文将从 Hadoop 时代讲起，逐步介绍大数据生态的演进，并对比不同架构的优缺点。
2. Hadoop 生态系统（第一代大数据架构）
Hadoop 是大数据技术的开端，由 Google 论文启发，最初由 Apache 开源社区推动。Hadoop 生态主要包括：
- HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，适用于存储大规模数据。
- MapReduce：基于磁盘的分布式计算框架，采用批处理模式，适用于离线分析。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理与调度系统。
- Hive：基于 SQL 的数据仓库，适用于批量数据分析。
- HBase：面向列存储的 NoSQL 数据库，适用于高吞吐的 OLTP 业务。
Hadoop 的局限性：
- 计算慢：MapReduce 采用批处理模式，计