在大数据应用场景下，处理大量结构化数据时，传统的关系型数据库（如Oracle或SQL Server）可能会在性能和扩展性方面遇到瓶颈。为了提高处理速度和效率，通常会采用大数据技术栈来增强数据处理能力。

选项分析：

A: Hadoop + Oracle + Spark
- Hadoop是一个分布式计算框架，适合处理大规模数据集。Spark是一个内存计算框架，可以显著提高数据处理速度。Oracle在这里作为传统数据库，可能不太适合直接用于大数据处理，除非是作为存储层的一部分。

B: Hadoop + Sqoop + Hive + Spark
- 这是一个常见的大数据技术栈组合：
- Hadoop用于分布式存储和计算。
- Sqoop用于在Hadoop和关系型数据库之间传输数据。
- Hive是一个数据仓库工具，可以将SQL查询翻译为MapReduce任务，适合处理结构化数据。
- Spark可以提高数据处理速度，尤其是在需要快速分析和计算的场景中。
- 这个组合提供了从数据导入、存储、查询到快速处理的完整解决方案，适合大数据环境。

C: Oracle + Mahout
- Mahout是一个机器学习库，适用于大数据分析，但Oracle作为单一的数据库解决方案，在大数据场景下可能不够高效。

D: SQL Server + Oracle + Mahout
- 这种组合涉及两个传统的关系型数据库，这在大数据场景下可能导致复杂性增加而不一定提高性能。Mahout的加入也不解决数据存储和查询的效率问题。

综合分析，选项 B 是最合理的选择。它利用了Hadoop的分布式存储和计算能力，结合Sqoop和Hive进行数据管理和查询，同时使用Spark来提高处理速度。这种技术栈能够有效地处理和分析大规模结构化数据。