主要观点：“大数据已死”的观点渐受关注，但大数据本身并未消亡，而是其旧有的处理技术已不适用。大数据发展可分为三个阶段，每个阶段都有其特点和问题。
关键信息：

• 第一阶段：传统 Hadoop 为代表的第一代“孤立”大数据平台，使用困难，存在数据不一致、难以更新、成本高、易崩溃等问题，未能支持业务需求。
• 第二阶段：以数据湖 + Lakehouse 集成替代封闭 Hadoop 生态，组件简化但架构复杂度仍高，平台虽有改进但多数企业难以充分利用。
• 第三阶段：云原生平台满足游戏等行业高需求，如 Snowflake 和 Databend，使大数据平台发生变革，“数据准备工程师”等角色逐渐消失，进入新的轻量级平台时代。
  重要细节：
• 第一阶段，技术团队构建 Hadoop 架构但面临诸多问题，数据处理效率低，系统易崩溃，团队和组件规模大但效果不佳。
• 第二阶段，数据湖架构出现，简化组件和部署，但底层复杂度高，平台仍需较多人力维护。
• 第三阶段，云原生平台按需付费，集成批处理和流处理，实现快速数据处理，传统大数据角色逐渐被替代。
  总结各阶段特点：
• 第一阶段：孤立、难用、成本高、效率低。
• 第二阶段：组件简化、架构复杂、仍需人力。
• 第三阶段：云原生、高效、满足业务需求、角色转变。
  行业现状与发展建议：大数据行业需求仍强，需更专业技能，如从 ETL 工程师起步，深入核心内部，大数据未死，正进入智能运营时代，欢迎更多专业人士共同成长。