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Hadoop ：是一種分布式系統(tǒng)基礎架構當處理海量數據的程序，開始要求高可靠、高擴展、高效、低容錯、低成本的場景

MapReduce： MapReduce 是一種編程模型，用于大規(guī)模數據集（大于 1TB） 的并行運算。MapReduce 的典型應用場景中，目前日志分析用的比較多，還有做搜素的索引，機器學習算法包 mahout 也是之一，當然它能做的東西還有很多，比如數據掘、信息提取。

Spark：擁有 Hadoop MapReduce 所具有的優(yōu)點；但不同于 MapReduce 的是 Job 中間輸出結果可以保存在內存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此 Spark 能更好地適用于數據挖掘與機器學習等需要迭代的 MapReduce 的算法。數據過于繁雜，并且需要讓計算通過迭代，并在內存中，極大地提高效率的場景

Strom：一個分布式實時計算系統(tǒng)，Storm是一個任務并行連續(xù)計算引擎。Storm 本身并不典型在 Hadoop 集群上運行，它使用 Apache ZooKeeper 的和自己的主/從工作進程，協(xié)調拓撲，主機和工作者狀態(tài)，保證信息的語義。無論如何， Storm必定還是可以從 HDFS 文件消費或者從文件寫入到 HDFS。

Hive：基于 Hadoop 的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供簡單的 sql 查詢功能，可以將 sql 語句轉換為 MapReduce 任務進行運行。應用場景：十分適合數據倉庫的統(tǒng)計分析。

Hbase：應用場景： 數據量太大，以至于傳統(tǒng) RDBMS 無法勝任、聯機業(yè)務功能開發(fā)、離線數據分析（數據倉庫）

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