问题：我是一家传统企业的IT负责人，最近老板要求搭建大数据平台。市面上的平台多如牛毛，从Hadoop到Spark再到Flink，到底该怎么选？别着急，我用第一人称的真实经历告诉你答案。

解答：首先问自己第一个问题：你的数据量有多大？如果每天新增数据不超过几百GB，且以离线批处理为主，那么传统Hadoop生态（如HDFS+MapReduce）完全够用。我曾为一家零售企业选型，他们每天处理200GB销售数据，用CDH发行版搭建集群，成本控制在20万以内，稳定性极高。

解答：其次问第二个问题：你需要实时处理吗？如果业务要求秒级响应，比如风控或者实时推荐，那必须上流计算框架。我亲身经历过，某金融客户需要实时监测交易异常，我们选择了Flink，它的事件时间处理和精确一次语义完美解决了数据延迟和重复问题，但代价是开发复杂度翻倍，团队需要额外培训。

解答：最后问第三个问题：你的团队技术栈如何？如果全是Java工程师，Spark的Scala接口可能卡住他们。我们曾帮一家制造业客户选型，他们团队擅长SQL，最终选择了Spark SQL+Delta Lake，用标准SQL就能完成ETL和数据分析，上线周期从3个月缩短到3周。记住，没有最好的平台，只有最适合你场景的平台。