以下是对Spark、Flink、Presto、Trino、Hudi、Iceberg、Doris、StarRocks的简介及适用场景说明，帮助理解它们的核心定位和典型用途：
1. Spark（Apache Spark）
简介：分布式计算引擎，基于内存计算优化，支持批处理、流处理（Spark Streaming，微批模式）、SQL查询、机器学习（MLlib）、图计算（GraphX）等多种计算场景，是大数据生态中最常用的通用计算框架之一。
适用场景：
- 大规模批处理ETL（如日志清洗、数据聚合）；
- 机器学习模型训练（依托MLlib处理海量样本）；
- 交互式数据分析（通过Spark SQL连接Hive等数据源做即席查询）；
- 低延迟要求不高的流处理（如分钟级实时统计）。
2. Flink（Apache Flink）
简介：分布式实时计算引擎，以“流批一体”为核心设计，支持真正的流式处理（非微批），具备低延迟（毫秒级）、高吞吐、 Exactly-Once 语义等特性，同时也支持批处理场景。
适用场景：
- 高实时性流处理（如实时风控、实时推荐、实时监控大屏）；
- 事件驱动型应用（如实时订单状态追踪）；
- 流批统一的计算场景（同一套代码处理实时流和历史批数据）；
- 复杂事件处理（CEP，如识别用户行为序列中的异常模式）。
3. Presto（Apache Presto）
简介：分布式SQL查询引擎，专注于跨数据源的交互式分析，不存储数据（计算与存储分离），可连接Hive、MySQL、Redis、Kafka等多种数据源，通过SQL直接查询分散的数据，查询延迟低（秒级到分钟级）。
适用场景：
- 数据分析师的即席查询（Ad-hoc Query）；
- 跨数据源联合分析（如关联Hive的用户行为数据和MySQL的订单数据）；
- 替代HiveQL做低延迟的批数据查询（比Hive快10倍以上）。
4. Trino
简介：由Presto原核心团队分叉而来的分布式SQL查询引擎，定位与Presto类似（跨数据源交互式分析），但在架构设计、生态兼容性、功能迭代上更激进，支持更多数据源和更复杂的查询场景。
适用场景：
- 与Presto重叠（即席查询、跨数据源分析）；
- 更复杂的企业级分析场景（如多租户隔离、联邦查询优化）；
- 对查询性能和生态扩展性要求更高的场景（如连接数据湖、数据仓的混合查询）。
5. Hudi（Apache Hudi）
简介：开源数据湖框架，专注于解决数据湖的“实时写入、更新删除、增量处理”等痛点，提供事务支持、时间线管理、增量拉取等功能，支持与Spark、Flink等计算引擎集成。
适用场景：
- 实时数据湖构建（如电商订单数据实时写入并支持高频更新）；
- 增量ETL（只处理新增/变更数据，减少计算资源消耗）；
- 需要对历史数据做回溯或版本管理的场景（如用户行为数据的多版本留存）。
6. Iceberg（Apache Iceberg）
简介：开源数据湖表格式，聚焦于数据湖的“标准化、兼容性、元数据管理”，通过定义统一的表结构和元数据格式，支持Spark、Flink、Presto等多引擎无缝读写，解决数据湖“表结构混乱、读写不一致”的问题。
适用场景：
- 企业级数据湖标准化建设（统一表格式，避免多引擎数据孤岛）；
- 大规模离线数据存储与查询（如PB级历史日志的归档与分析）；
- 需要跨引擎协作的场景（如Flink写数据、Spark读数据、Presto查询）。
7. Doris（Apache Doris）
简介：开源MPP架构OLAP数据库，集成了存储和计算，支持高并发、低延迟的SQL查询，擅长实时数据导入（如Kafka流导入）和聚合分析，部署和运维简单。
适用场景：
- 业务报表系统（如日报/周报的销售额、用户数统计）；
- 高并发查询场景（如电商平台的实时商品销量查询）；
- 用户画像标签查询（快速检索用户的多维度属性）。
8. StarRocks
简介：开源MPP架构OLAP数据库，定位与Doris类似，但在实时分析、复杂查询优化、向量计算等方面更强，支持实时更新、物化视图、智能索引等功能，适合超大规模数据的快速分析。
适用场景：
- 实时业务分析（如实时监控某活动的用户参与度）；
- 复杂多维分析（如按地区、时间、用户等级多维度拆解销售额）；
- 高吞吐数据导入场景（如日均TB级数据写入并即时查询）。
总结
- 计算引擎：Spark（批处理为主）、Flink（实时流处理为主）；
- SQL查询引擎：Presto/Trino（跨数据源交互式分析）；
- 数据湖框架：Hudi（实时更新）、Iceberg（标准化兼容）；
- OLAP数据库：Doris/StarRocks（高并发低延迟分析）。
实际场景中常组合使用（如Flink实时写Hudi数据湖，Trino查询分析，StarRocks做业务报表）。
