这是作者在另一个帖子中发布的一项近期调查结果，调查为作者询问一些Java程序员，其在12个月内使用了什么框架开发工具。本次调查中覆盖了大数据工具。

以下是调查所覆盖的主题：

1、语言

2、Web框架

3、应用服务器

4、SQL数据访问工具

5、SQL数据库

6、大数据

7、构建工具

8、云提供商

今天让我们来看看大数据。

根据*，大数据是一个广义的术语，所包含的的内容十分庞大且复杂，以至于传统的数据处理应用程序根本不足以应对。

在许多情况下，使用SQL数据库用于存储/检索数据已经足够了。但在一些其他情况下，例如数据库规模不够，或是还有更好的工具，这一切都取决于使用情况。

现在让我们来讨论一下不同的存储/处理数据所用的非SQL工具——NoSQL数据库、内存缓存、全文搜索引擎、实时流媒体、图形数据库，等等。

大数据-调查结果

　　MongoDB—— 一种流行的，跨平台的面向文档的数据库。

Elasticsearch——为云构建的分布式REST内置搜索引擎。

Cassandra——开源的分布式数据库管理系统，最初在Facebook开发和设计，用来处理横跨多个商用服务器的海量数据，提供了无单点故障的高度可用性。

Redis—— 开源的(BSD许可)，内存数据结构存储，作为数据库、缓存和消息代理使用。

Hazelcast——开源，基于Java的内存数据网格。

EHCache——一种被广泛使用的开源Java分布式缓存，用于通用缓存、Java EE和轻量级容器。Ehcache相关介绍

Hadoop——以Java编写的一个开源软件框架，用于分布式存储和对在计算机集群上的超大型数据集的分布式处理。

Solr——开源的企业搜索平台，Java编写，来自Apache Lucene项目。

Spark——Apache Software Foundation中最活跃的项目，一个开源的集群计算框架。

Memcached—— 通用的分布式内存缓存系统。

Apache Hive——提供了Hadoop之上类似于SQL的层。

Apache Kafka—— 高通量、分布式的发布-订阅式消息系统，最初开发在LinkedIn上。Windows上脱离Cygwin运行Apache Kafka

Akka—— 工具包，运行时，用于在JVM上构建高度并行的、分布式的、有弹性的消息驱动的应用程序。

HBase—— 一个开源的，非关系型的，分布式数据库，在谷歌的BigTable后建模，用Java编写，并运行在HDFS上。

Neo4j——用Java编写的开源图形数据库。

CouchBase——一个开源的、面向文档的分布式NoSQL数据库，特别为了交互式应用而优化。

Apache Storm——开源的分布式实时计算系统。

CouchDB——使用JSON来存储数据的面向文档的开源NoSQL数据库。

Oracle Coherence—— 一个内存的数据网格解决方案，通过提供快速访问常用数据的渠道，使得企业可预测地扩展关键任务应用程序。

Titan—— 一个可扩展的图形数据库，优化的目的在于存储和查询包含数千亿顶点和边的图形，分布在多机集群。

Amazon DynamoDB——一个快速、灵活、完全管理的NoSQL数据库服务，用于在任何规模需要一致的、个位数毫秒延迟的所有应用程序。

Amazon Kinesis—— 用于在AWS上的流数据的实时平台。

Datomic—— 一个用Clojure写的完全事务式的，支持云的，分布式数据库。

本文转自d1net（转载）