问：Hadoop平台主要解决什么问题？答：Hadoop是处理海量数据的“老大哥”，核心解决数据存储与批处理问题。它通过HDFS实现大文件分布式存储，再用MapReduce进行离线计算。优点是生态成熟、成本低，但缺点是实时性差，配置复杂，不适合快速迭代的小型项目。
问：Spark平台比Hadoop强在哪里？答：Spark主要解决Hadoop的计算速度慢问题。它把数据放在内存中处理，比Hadoop的磁盘读写快10-100倍。Spark支持SQL、流处理、机器学习等多种场景。但内存消耗大，对硬件要求高，且稳定性不如Hadoop。适合需要快速迭代的实时分析场景。
问：Flink平台适合做什么？答：Flink专为实时流处理而生。它能毫秒级处理数据流，比Spark Streaming更精准。比如金融交易监控、实时风控、物联网传感器数据流等场景。但Flink批处理能力弱，如果只有离线任务，没必要选它。学习曲线较陡，适合有实时计算刚需的团队。
问：ClickHouse平台有什么特点？答：ClickHouse是列式存储数据库，主打极速查询。它能做到秒级甚至毫秒级的交互式分析，适合OLAP场景，如用户行为分析、报表查询。但缺点是不支持事务，更新删除成本高，不适合频繁修改数据。选型时要明确：是查询快重要，还是数据一致性重要。
问：如何选择最合适的平台？答：第一步，明确业务场景：离线批处理选Hadoop，实时计算选Flink，交互式查询选ClickHouse，通用型选Spark。第二步，评估团队能力：Hadoop和Spark人才多，Flink和ClickHouse相对小众。第三步，考虑数据量：小数据量别上分布式，单机数据库更高效。