大数据处理框架在日常电脑应用中有哪些真实场景？

很多人一听‘大数据处理框架’，立马想到互联网大厂、海量服务器集群，觉得离自己用的笔记本、台式机很远。其实不然——这些框架早已悄悄渗入我们每天接触的应用里。

电商推荐，不是玄学，是 Spark 在跑

你刷淘宝时总被‘猜你喜欢’精准戳中，背后不光是算法，更是 Spark 框架在实时清洗用户点击流、合并浏览历史、计算商品相似度。一台配置不错的开发机装个 Spark Local 模式，跑个简化版推荐流程只要十几秒：

val logs = spark.read.json("/data/clicks/")
val recs = logs.groupBy("user_id").agg(collect_list("item_id").as("items"))
recs.write.mode("overwrite").parquet("/output/recs/")

这不是演示，是很多中小电商后台的真实脚本片段。

手机天气 App 的每一度预报，靠的是 Flink 流处理

气象局每分钟发来成千上万条传感器数据（温度、湿度、风速），传统定时批处理会延迟几十分钟。而 Flink 把这些数据当‘水流’接进来，边收边算，5 秒内就更新一次区域体感温度模型。你手机上看到的‘15 分钟后有雨’，很可能就是某台部署在边缘服务器上的 Flink 作业刚吐出来的结果。

公司财务月报，Excel 搞不定？试试 Hive + 本地 MySQL

财务部每月要汇总 30 多个子公司的销售流水，原始数据加起来 80GB，Excel 打开卡死，Power Query 导入失败。换成 Hive 建个外部表指向本地 NAS，再用一条 SQL：

SELECT region, SUM(amount) FROM sales WHERE dt >= '2024-04-01' GROUP BY region;

配合 DBeaver 这类客户端连上去，三分钟出表，还能直接导出 CSV 给领导看。

自媒体人分析粉丝画像，Presto 就够用了

一个百万粉的 B 站 UP 主，想看看最近 10 期视频的观众地域分布、设备类型、完播率变化。把导出的 CSV 日志扔进本地 Docker 跑的 Presto 集群，执行几条简单查询，搭配 Grafana 画个折线图，不用写 Python 脚本，也不用求 IT 部门开权限。

框架不是越大越好，关键是匹配手头的数据量和响应需求。家里那台 32G 内存的台式机，装个单机版 Kafka + Spark + HDFS 模拟环境，练手真实业务逻辑，完全没问题。