⚙️ 一、计算引擎类

1. MapReduce

   • 淘汰原因：基于磁盘的批处理模型效率低下，迭代计算性能差，开发复杂度高。
   • 替代技术：Spark（内存计算提速10倍以上）、Flink（流批一体）。

2. Tez

   • 淘汰原因：作为Hortonworks专属的DAG优化引擎，存在兼容性差、Bug多、社区支持弱等问题，且Spark已全面替代其优化场景。
   • 替代技术：Spark SQL、Flink的查询优化引擎。

3. Spark Streaming

   • 淘汰原因：微批次架构导致延迟高（秒级），非真正的流处理。
   • 替代技术：Flink（毫秒级延迟）、Kafka Streams（轻量级流处理）。

💾 二、存储与数据管理类

4. 传统HDFS存储方案

   • 淘汰原因：小文件处理效率低，元数据管理瓶颈明显；不支持事务更新，数据修正需重写分区。
   • 替代技术：云原生存储（如AWS S3）+ 数据湖格式（Iceberg、Delta Lake），支持ACID事务和高效元数据。

5. 早期NoSQL数据库

   • 淘汰原因：缺乏事务支持、复杂查询能力弱，一致性保障不足（如MongoDB 3.x之前版本）。
   • 替代技术：新一代NoSQL（Cassandra 4.0+、ScyllaDB）、云数据库（AWS DynamoDB）。

🧩 三、编程语言与工具类

6. Pig

   • 淘汰原因：脚本化批处理场景被Spark SQL、Flink SQL等SQL优先方案取代，开发效率更低。
   • 替代技术：Spark SQL、Flink Table API。

7. Oozie

   • 淘汰原因：配置复杂，调度与工作流管理耦合度高，监控能力弱。
   • 替代技术：Airflow（代码化DAG）、StreamSets（低代码数据流水线）。

8. Flume

   • 淘汰原因：数据采集链路冗长，可靠性依赖人工配置，无法适应实时流场景。
   • 替代技术：Kafka Connect（分布式连接器）、Debezium（CDC变更捕获）。

🏗️ 四、架构理念类

9. Lambda架构（离线+实时双链路）

   • 淘汰原因：维护两套系统导致数据不一致、成本翻倍、开发冗余。
   • 替代技术：Kappa架构（Flink统一流批）、湖仓一体（Iceberg + Flink）。

10. 传统Hive数仓

    • 淘汰原因：MapReduce引擎慢，交互查询延迟高，实时性差。
    • 替代技术：Hive on Spark/Tez、Presto/Trino（交互式查询）、StarRocks（实时OLAP）。

💎 技术淘汰核心规律总结

📌 从业者建议：技术淘汰本质是工程效率与业务需求的适配结果。当前趋势明确指向：

• ✨ 云原生：存储计算分离、按需弹性（如Snowflake）；
• ⚡ 实时化：流处理成为标配（Flink主导）；
• 🤖 AI融合：数据平台与机器学习深度集成（PyTorch on Spark）。
  建议优先掌握 Flink、Spark、云数仓、实时湖仓 等新一代技术栈，避免投入过时生态。