公司之前做数据处理的场景，基本上一台机器可以解决，是通过一些脚本把要处理的数据文件放在机器的某个路径下，然后用 python 程序去做业务逻辑，比如去关联 mysql 中的规则进行匹配，然后更新界面使用的 mongodb 、es 这类存储系统，不只是增量的更新，是有业务逻辑的，比如把 monogdb 数据查询出来，然后对比，更新，记录之类的。 最近项目数据量比较巨大，我想知道这套代码可以用 hdfs+spark 平替吗，用 spark 来写 python 这种业务逻辑，会不会有啥问题呢。。。会有这个疑问的原因是因为，之前用 spark 就是来操作 hive ，或者 hdfs 数据的，然后直接增量覆盖到 hive 或者 es ，没有复杂的和数据库交互太多的业务逻辑，spark 是分布式计算，会不会有啥事务安全问题啥的。。。有点想不明白。 Spark, 逻辑, Python, Hive
