NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。
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雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴(yán)酷的事實：技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進(jìn)行重寫，也有少數(shù)人認(rèn)為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲庫。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：
不需要預(yù)定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當(dāng)插入數(shù)據(jù)時，并不需要預(yù)先定義它們的模式。
無共享架構(gòu)：相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務(wù)器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡(luò)傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。
彈性可擴(kuò)展：可以在系統(tǒng)運行的時候，動態(tài)增加或者刪除結(jié)點。不需要停機(jī)維護(hù)，數(shù)據(jù)可以自動遷移。
分區(qū)：相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點，NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點失效的問題。
異步復(fù)制：和RAID存儲系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復(fù)制，往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點，而不會被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時候，可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE：相對于事務(wù)嚴(yán)格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。
NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不同?？梢哉f，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應(yīng)用，在這些場合中會遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)非常成熟，但同時也存在不足：
表結(jié)構(gòu)是強約束的，業(yè)務(wù)變更時擴(kuò)充很麻煩。
如果對大數(shù)據(jù)量的表進(jìn)行統(tǒng)計運算，I/O會很高，因為即使只針對某列進(jìn)行運算，也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。
全文搜索只能使用 Like 進(jìn)行整表掃描，性能非常低。
針對這些不足，產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場景下比關(guān)系數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢，但同時也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應(yīng)將其作為 SQL 的有利補充。
NoSQL != No SQL，而是：
NoSQL = Not Only SQL
典型的 NoSQL 方案分為4類：
Redis 是典型，其 value 是具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器。
以 list 為例：
LPOP key 是移除并返回隊列左邊的第一個元素。
如果用關(guān)系數(shù)據(jù)庫就比較麻煩了，需要操作：
Redis 的缺點主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù)，只能保證隔離性和一致性，無法保證原子性和持久性。
最大的特點是 no-schema，無需在使用前定義字段，讀取一個不存在的字段也不會導(dǎo)致語法錯誤。
特點：
以電商為例，不同商品的屬性差異很大，如冰箱和電腦，這種差異性在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中會有很大的麻煩，而使用文檔數(shù)據(jù)庫則非常方便。
文檔數(shù)據(jù)庫的主要缺點：
關(guān)系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲的，列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲數(shù)據(jù)。
按行存儲的優(yōu)勢：
在某些場景下，這些優(yōu)勢就成為劣勢了，例如，計算超重人員的數(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進(jìn)行統(tǒng)計即可，但行式存儲會將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，很浪費。
而列式存儲中，只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可，I/O 將大大減少。
除了節(jié)省I/O，列式存儲還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲空間。普通行式數(shù)據(jù)庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數(shù)據(jù)庫在 8:1 到 30:1，因為單個列的數(shù)據(jù)相似度更高。
列式存儲的隨機(jī)寫效率遠(yuǎn)低于行式存儲，因為行式存儲時同一行多個列都存儲在連續(xù)空間中，而列式存儲將不同列存儲在不連續(xù)的空間。
一般將列式存儲應(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計場景，因為這時主要針對部分列進(jìn)行操作，而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫通過索引進(jìn)行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因為：
假設(shè)有一個交友網(wǎng)站，信息表如下：
需要匹配性別、地點、語言列。
需要匹配性別、地點、愛好列。
實際搜索中，各種排列組合非常多，關(guān)系數(shù)據(jù)庫很難支持。
全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術(shù)，建立單詞到文檔的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：
所以特別適合根據(jù)關(guān)鍵詞來查詢文檔內(nèi)容。
上面介紹了幾種典型的NoSQL方案，及各自的適用場景和特點，您可以根據(jù)實際需求進(jìn)行選擇。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復(fù)雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計算、可視化等。
1、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：FlumeNG實時日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)。
2、數(shù)據(jù)存儲：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，可以認(rèn)為是hdfs的封裝，本質(zhì)是數(shù)據(jù)存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫。
3、數(shù)據(jù)清洗：MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計算。
4、數(shù)據(jù)查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。
5、數(shù)據(jù)可視化：對接一些BI平臺，將分析得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，用于指導(dǎo)決策服務(wù)。
特點：
它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。
它們運行在便宜的PC服務(wù)器集群上。
PC集群擴(kuò)充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。
它們擊碎了性能瓶頸。
NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時間，執(zhí)行速度變得更快。
“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。
沒有過多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認(rèn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定，他們同時也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。
Bootstrap支持
因為NoSQL項目都是開源的，因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。
優(yōu)點：
易擴(kuò)展
NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)展的能力。
大數(shù)據(jù)量，高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。
靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。
高可用
NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復(fù)制模型也能實現(xiàn)高可用。
主要應(yīng)用：
Apache HBase
這個大數(shù)據(jù)管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫，Hbase最初被設(shè)計應(yīng)用于Hadoop平臺，而這一強大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數(shù)據(jù)。
Apache Storm
用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據(jù)處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進(jìn)了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機(jī)會、發(fā)展新業(yè)務(wù)。
Apache Spark
該技術(shù)采用內(nèi)存計算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現(xiàn)，構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時，對于復(fù)雜的分布式應(yīng)用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。
Apache Drill
你有多大的數(shù)據(jù)集？其實無論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結(jié)果。
Apache Sqoop
也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
這是功能強大的圖形處理平臺，具有很好可擴(kuò)展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術(shù)和MapReduce一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)據(jù)。
Gephi
它可以用來對信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網(wǎng)絡(luò)上運行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據(jù)流等信息進(jìn)行可視化分析。
MongoDB
這個堅實的平臺一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個應(yīng)用開源技術(shù)開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫，可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。（Couchbase服務(wù)器也作為一個參考）。
十大頂尖公司：
Amazon Web Services
Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計算領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術(shù)來提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。
Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務(wù)，有一些公司將EMR應(yīng)用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調(diào)整大小。亞馬遜計劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。
Cloudera
Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術(shù)，不過基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進(jìn)步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產(chǎn)品。當(dāng)Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現(xiàn)這些功能，或者找一個擁有這項技術(shù)的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因為其可實現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點使它不同于其他那些供應(yīng)商。”目前，Cloudera的平臺已經(jīng)擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個節(jié)點實現(xiàn)對PB級數(shù)據(jù)的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強大。Hortonworks的目標(biāo)是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進(jìn)開源項目的發(fā)展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應(yīng)商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術(shù)，而是因為該公司將其所有開發(fā)的成果回報給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應(yīng)商的支持。
IBM
當(dāng)企業(yè)考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項目實施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗。“IBM計劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對高性能計算的工作負(fù)載管理等眾多技術(shù)?！?/p>
Intel
和AWS類似，英特爾不斷改進(jìn)和優(yōu)化Hadoop使其運行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結(jié)合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產(chǎn)品，所以公司在未來還有很多改進(jìn)的可能，英特爾和微軟都被認(rèn)為是Hadoop市場上的潛力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評級最高，其發(fā)行版在架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（NFS）、災(zāi)難恢復(fù)以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業(yè)，還需要加強伙伴關(guān)系和市場營銷。
Microsoft
微軟在開源軟件問題上一直很低調(diào)，但在大數(shù)據(jù)形勢下，它不得不考慮讓W(xué)indows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項目中，以更廣泛地推動Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產(chǎn)品中看到其成果。微軟的Hadoop服務(wù)基于Hortonworks的發(fā)行版，而且是為Azure量身定制的。
微軟也有一些其他的項目，包括名為Polybase的項目，讓Hadoop查詢實現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場上有很大優(yōu)勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個領(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者還有很遠(yuǎn)的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構(gòu)建一個性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎(chǔ)上又添加了一些新的工具，包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應(yīng)用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優(yōu)勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術(shù)，Pivotal的真正優(yōu)勢實際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個，而且大多是中小型客戶。
Teradata
對于Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機(jī)遇。數(shù)據(jù)管理，特別是關(guān)于SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫這一領(lǐng)域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術(shù)，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。
AMPLab
通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?，我們才可以理解世界，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領(lǐng)域，努力改進(jìn)對信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術(shù)。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴(kuò)展性。近幾年的發(fā)展使計算機(jī)科學(xué)進(jìn)入到全新的時代，而AMPLab為我們設(shè)想一個運用大數(shù)據(jù)、云計算、通信等各種資源和技術(shù)靈活解決難題的方案，以應(yīng)對越來越復(fù)雜的各種難題。
重慶分公司
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