本节书摘来自华章出版社《大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》一书中的第1章，第1.8节，南森·马茨（Nathan Marz） [美]　詹姆斯·沃伦（JamesWarren）　著 马延辉　向　磊　魏东琦　译，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.8　技术上的最新趋势

理解本书中所使用的工具的背景是很有帮助的。技术上的众多趋势深深影响着构建大数据系统的方式。

1.8.1　CPU并不是越来越快

人们已经开始意识到单个CPU运行速度的物理限制。这意味着，如果想扩展到更多的数据，你必须能够并行化计算。
这导致了无共享的并行算法及其相应系统的增加，比如MapReduce。不是只通过购买更好的机器进行扩展（这被称为垂直扩展），而是通过添加更多的机器进行扩展（这被称为水平扩展）。

1.8.2　弹性云

技术上的另一个趋势是弹性云在不断崛起，弹性云又称为基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）。Amazon Web Services（AWS）的基础设施就是最著名的弹性云。弹性云允许你根据需求租用硬件，而不是在自己的场地中拥有自己的硬件。弹性云几乎可以瞬间让你增加或减小集群的大小，所以如果要运行一个大的作业，你就可以临时地分配硬件。
弹性云大大简化了系统管理。它们还提供额外的存储和硬件分配选项，可以显著降低基础设施的价格。例如，AWS有一个被称为现买现卖（Spot Instances）的特性，即你对实例进行投标而不是支付固定的价格。如果有人出价比你更高，你就会失去该实例。因为现买现卖特性可以随时消失，所以它们往往是明显低于正常价格的实例。如MapReduce的分布式计算系统，由于在软件层处理容错性，因此它们是很好的选择。

1.8.3　大数据充满活力的开源生态系统

在过去的几年里，开源社区创造了数量庞大的大数据技术。本书中所授的所有技术都是开源且免费使用的。
你将学习五类开源项目。记住，这不是一本调研书—其目的不是只教一堆技术。你将学习基本原则，以便能够评估和选择适合自身需求的工具。
批处理计算系统—批处理计算系统是高吞吐量、高延迟的系统。批处理计算系统几乎可以做任意计算，但是它们可能需要几小时或几天。本书唯一使用的批处理计算系统是Hadoop。Hadoop项目有两个子项目：Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）和Hadoop MapReduce。HDFS是分布式的、容错的存储系统，可以扩展到PB级别的数据。MapReduce是一个集成了HDFS、水平可扩展的计算框架。
序列化框架—序列化框架为不同语言间使用的对象提供了工具和库。它们可以将任何语言的对象序列化为一个字节数组，然后将字节数组反序列化成任何语言的对象。序列化框架提供了一种模式定义语言（Schema Definition Language）来定义对象和对象的字段，它们为安全地版本化对象提供了机制，这样不用使现有对象无效就可以形成模式。三个著名的序列化框架是Thrift、Protocol Buffers和Avro。
随机访问NoSQL数据库—在过去的几年里，已经创建了大量的NoSQL数据库。如Cassandra、HBase、MongoDB、Voldemort、Riak、CouchDB等，完全理解它们是比较困难的。这些数据库都有一个共同点：它们牺牲SQL的完整表达，而专注于某些特定类型的操作。它们都有不同的语义，且用于特定的目的。它们不是作为任意的数据仓库被使用的。在很多方面，选择使用NoSQL数据库，就像在程序中，在散列映射（Hash Map）、排序映射（Sorted Map）、链表（Linked List）或者向量（Vector）之间选择使用数据结构一样。你事先要知道自己想做什么，然后恰当地进行选择。Cassandra将被用作我们构建的示例应用程序的一部分。
消息/队列系统—消息/队列系统提供了一种方法，以容错和异步的方式在进程之间发送和使用消息。消息队列是进行实时处理的一个关键组件。本书将使用的是ApacheKafka。
实时计算系统—实时计算系统是高吞吐量、低延迟、流处理的系统。它们无法进行批处理系统计算范围内的计算，但它们处理消息非常迅速。本书将使用的是Storm。Storm拓扑很容易编写和扩展。
随着这些开源项目的成熟，与之相关的企业已经成形并能提供企业级的支持，例如，Cloudera提供Hadoop支持，DataStax提供Cassandra支持，其他项目都是公司产品，例如，Riak是Basho科技的产品，MongoDB是10gen的产品，RabbitMQ是SpringSource的产品—它是VMWare的一个部门。