2012年以前，大多数企业的数据仓库主要还是构建在关系型数据库上，例如Oracle、Mysql等数据库之上。但是随着企业数据量的增长，关系型数据库已经无法支撑大规模数据集的存储和分析，这种情况在一线互联网公司尤为明显，也是当时急需要解决的问题。
随着2012年Hadoop技术框架的成熟和稳定，一线互联网公司纷纷使用Hadoop技术栈来构建企业大数据分析平台，随后两年基于大数据的应用如雨后春笋一样涌现，比如千人千面的推荐系统、精准定向程序化交易的广告系统、互联网征信、大数据风控系统。时间到了2015年，Hadoop技术栈已然成为了建设数据仓库的首选项，对盲目跟风的企业来讲，有条件会上Hadoop集群、没有条件创造条件也要上Hadoop集群，那一年我听说过节点数最少的是一家做奢侈品的互联网公司，它们用3个物理机部署了一套数据仓库。
与此同时，随着Hadoop技术在企业大规模的深入应用，人们对Hadoop MapReduce框架越来越无法容忍，因为MapRecude在运行过程中会大量操作磁盘，对于复杂的计算任务来讲，动不动就是几个小时，甚至更长时间。然而大数据领域并没有革命性的框架来解决MapReduce慢的问题，人们只能一边抱怨一边想办法优化MapReduce的性能，然而效果并不是很理想。
直到2015年Spark技术框架的成熟，人们终于找到了替代MapReduce的新选择，这是一个将数据放到内存中计算的新框架，是一个比MapReduce快100倍的计算框架，对于拥有大数据量的企业来讲，真的是久旱逢甘霖，大家一股脑的冲进了Spark的怀抱，至此，大数据数据处理开了Spark时代。
有必要一提的是，Spark除了替代MapReduce以外，还带来了Spark Streaming，专门用来解决流式（实时）计算的问题。虽然当时市场有Apache Storm/Alibaba Jstorm等成熟的流式计算框架，但很快被Spark Streaming淘汰了，个人觉得打败Storm的主要原因就是Spark Streaming提高了数据处理的吞吐量和Spark on yarn的运行方式（Storm需要单独部署一套集群）。
时间到了2018年，Spark迎来了新的挑战者，那就是Apache Flink。Apache Flink与生俱来的流式计算处理能力，大大提高了数据处理的实效性，除了实效性的提升，Apache Flink还实现了exactly-once语义（一条数据只处理一次）、State管理。
作为计算领域最先进的技术框架，Apache Flink一路攻城拔寨，气势如虹。随着2018年年底阿里巴巴收购Flink的母公司，Flink China在中国开始了大规模的Flink技术推广。唾手可得中文文档、深入浅出公开视频、阿里巴巴的最佳实践，加快了Flink技术在中国市场的迅猛落地。
到了2019年的今天，人们出门必谈Flink，如同2015年，那时人们出门必谈Spark。
面对技术的快速迭代，不禁唏嘘，虽然MapReduce拼命的完善自己的生态，但是面对Spark的到来，依然毫无一战之力。同样，即使Spark生态圈已经如此完善，覆盖了离线计算、实时计算、机器学习、图计算等等诸多领域，面对Flink的到来，也在节节败退。
相对MapReduce基于磁盘的计算模式，Spark基于内存的计算方式是革命性的创新；相对Spark批量/微批的计算模式，Flink使用了流式计算的模式贴近了数据产生的本源；在它们各自的时代里，它们都代表了先进的生产力，都是以摧枯拉朽之势，雷霆万钧之力击垮对手。然而面对新的技术革新，它们都是那么弱小，不禁想起了刘慈欣《三体》中的有一句话，毁灭你，与你何干？
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