本来生活的大数据方案挺有代表性的，尤其适合从传统数据库往大数据技术转型的团队。它从最早的 SQL Server 一路演进到 Hadoop，全程记录了从“小打小闹”到“体系化运作”的完整路线，技术栈升级也蛮全的，像Hive、Kafka、Storm、Elasticsearch都有用上，整合得还不错。

Hadoop 生态的升级挺有意思的，开始只是报表慢、数据杂的问题，后来一步步演变出了实时计算和智能。比如日志采集用Flume，消息队列用Kafka，再接个Storm做实时计算，逻辑就顺了。响应也快，数据效率一下子上来了。

HBase用来扛高并发写入场景，像是订单系统或者活动日志就比较适合它。搜索类应用走Elasticsearch，实时又好查。Presto就更灵活了，跨源查数据，临时报表、数据探索都靠它。

实际落地场景也挺丰富的。你要是搞CRM系统，可以参考它们的 3.0 版本，客户标签打得细、营销也能自动化。要是做BI，它那套Hive + Presto方案也比较实用，大数据量时表现还不错。

，迁移过程没那么轻松，尤其是从SQL Server往Hadoop生态过渡这段。中间得数据迁移、兼容老系统啥的。不过好处也，性能提升是真看得见。

如果你现在还在用传统数据库，又苦于扩展性差、查询慢的问题，可以看看这套方案。不是说一步到位上全套，先选几个组件落地试试，比如Kafka + HBase搞个实时系统，也挺香。