大数据越来越大，但并不是所有数据都是平等的。有时候，利用数据就像在街角的商店里执行一项小而关键的任务，在其他时候，你可以悠闲地逛一逛仓库，仔细查看一下库存。与分析数据处理所需的工具相比，处理事务性数据所需的目标和技术是完全不同的，为这项工作选择合适的大数据分析工具，了解运营数据与分析数据之间的巨大差异和细微差别非常重要。

1、MongoDB——***的，跨平台的，面向文档的数据库。

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。

MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB，如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库操作、复制集等。

2、Elasticsearch ——为云构建的分布式RESTful搜索引擎。

ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是比较流行的企业级搜索引擎。

lasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎，还是一个分布式实时文档存储，其中每个field均是被索引的数据且可被搜索;也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎，并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。ElasticSearch在底层利用Lucene完成其索引功能，因此其许多基本概念源于Lucene。

3、Cassandra——开源分布式数据库管理系统

最初是由Facebook开发的，旨在处理许多商品服务器上的大量数据，提供高可用性，没有单点故障。

Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

因Cassandra是用Java编写的，所以理论上在具有JDK6及以上版本的机器中都可以运行，官方测试的JDK还有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令，类似于我们平时操作的关系数据库，对于熟悉MySQL的朋友来说，操作会很容易上手。

4、Redis ——开源(BSD许可)内存数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理。

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点：Redis是完全在内存中保存数据的数据库，使用磁盘只是为了持久性目的; Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型; Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器中。

5、Hazelcast ——基于Java的开源内存数据网格。

Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid，提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的“Master”，但是仍然有一个Leader节点(the oldest member)，这个概念与ZooKeeper中的Leader类似，但是实现原理却完全不同。同时，Hazelcast中的数据是分布式的，每一个member持有部分数据和相应的backup数据，这点也与ZooKeeper不同。

Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢，但如果要投入使用，还需要慎重考虑。

6、EHCache——广泛使用的开源Java分布式缓存。

主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口;支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域;提供Hibernate的缓存实现。

7、Hadoop ——用Java编写的开源软件框架，用于分布式存储，并对非常大的数据集进行分布式处理。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

8、Solr ——开源企业搜索平台，用Java编写，来自Apache Lucene项目。

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

与ElasticSearch一样，同样是基于Lucene，但它对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化。

9、Spark ——Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架。

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

10、Memcached ——通用分布式内存缓存系统。

Memcached是一套分布式快取系统，当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的，但被许多软件(如MediaWiki)所使用。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点：协议简单，基于libevent的事件处理，内置内存存储方式。

11、Apache Hive ——在Hadoop之上提供类似SQL的层。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，可以方便地进行ETL工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语言，能够将用户编写的SQL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。目前，已经发布了Apache Hive 2.1.1 版本。

12、Apache Kafka ——最初是由LinkedIn开发的高吞吐量，分布式订阅消息系统。

Apache Kafka是一个开源消息系统项目，由Scala写成。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。Kafka维护按类区分的消息，称为主题(topic)。生产者(producer)向kafka的主题发布消息，消费者(consumer)向主题注册，并且接收发布到这些主题的消息。kafka以一个拥有一台或多台服务器的集群运行着，每一台服务器称为broker。

13、Akka ——用于在JVM上构建高并发，分布式和弹性消息驱动应用程序的工具包。

Akka 是一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业，系统几乎不会宕机。

14、HBase ——开放源代码，非关系型，分布式数据库，采用Google的BigTable建模，用Java编写，并在HDFS上运行。

与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。

15、Neo4j ——在Java中实现的开源图形数据库。

Neo4j是一个高性能的NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全事务特性的Java持久化引擎。

16、CouchBase ——开源分布式的NoSQL面向文档数据库，针对交互式应用程序进行了优化。

如果以前没有NoSQL的使用经验，那么理解couchbase的时候关键有两点：延后写入和松散存储。该产品基于Apache CouchDB，并整合了GeoCouch(一个基于Erlang、紧密集成的地理空间索引系统，可支持LBS应用)。

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