Waterdrop 的 1.5.1 版本，算是现在挺稳的一套大数据方案了，是跟 Spark 和 Hadoop 3.2.2 整合起来以后，效率和兼容性都蛮不错的。你如果平时接触日志、实时、数据清洗这些场景，用它真的省心不少。

Waterdrop最大的优点就是配置灵活，用 Web 界面也好，写配置文件也好，都轻松。像 HDFS、MySQL、ES 这些常见的数据源，几行配置就能跑起来，响应也快，代码也简单。

与 Hadoop 3.2.2搭配的话，优势就更了。Hadoop 管分布式存储，Waterdrop 负责任务调度和，配合YARN、Mesos这些资源管理器，还能让 Spark 作业在大集群上灵活跑。性能表现也比老版本稳多了。

Spark本身就以快著称，Waterdrop 又封装了一些常用操作，比如filter、select这些，多时候你都不用自己写 SQL 或者 Spark 代码，就能搞定不少任务，比较适合想快速上手的大数据场景。

举个例子，比如你想做 HDFS 日志的实时，找出异常访问，或者做一波历史数据挖掘，发现业务增长点。Waterdrop 都能帮上忙，效果还不错。如果你还想把结果实时写到MySQL或Elasticsearch里，也完全没问题。

如果你现在用的是 Hadoop 3.x，或者在找一个轻量的大数据框架，Waterdrop 1.5.1真的可以试试。上手快，配置简单，踩坑少，还省了不少 Spark 的学习成本。