随着数据量的爆炸式增长，大数据技术的演进成为了信息时代的重要篇章。从Hadoop到Spark的转变，不仅代表了技术架构的升级，更体现了大数据处理从批处理向实时计算的重大跨越。

Hadoop作为大数据技术的早期代表，以其分布式存储（HDFS）和MapReduce计算模型为核心，解决了海量数据的存储与批处理问题。其开源特性与高容错性使其迅速成为企业大数据平台的基础。MapReduce的磁盘I/O瓶颈与复杂的编程模型限制了其在实时分析场景的应用。

Spark的诞生标志着大数据技术进入新阶段。通过内存计算与弹性分布式数据集（RDD）的设计，Spark实现了比Hadoop快数十倍的计算速度，并支持流处理、机器学习等多样化工作负载。Spark SQL、Spark Streaming等组件的完善，进一步降低了开发门槛，推动了大数据技术的普及。

技术服务层面，大数据生态已从单一工具发展为全链路解决方案：

1. 数据采集：Flume、Kafka实现多源数据实时接入
2. 存储管理：HDFS、HBase、数据湖架构满足结构化与非结构化数据需求
3. 计算引擎：批处理（Spark）、流计算（Flink）、交互查询（Presto）协同工作
4. 数据智能：MLlib、TensorFlow集成助力AI应用落地
5. 云原生服务：AWS EMR、Azure Databricks等云平台提供托管大数据服务

大数据技术将继续向实时化、智能化、平台化发展。数据湖仓一体、边缘计算与AI的深度融合，将为企业数字化转型提供更强大的技术支撑。企业需根据业务场景选择合适的技术组合，构建敏捷、高效的数据服务体系。