Hadoop是大資料領域最流行的技術，但也並不是唯一。還有很多其他技術可用於解決大資料問題。除了Apache Hadoop外，另外9個大資料技術也是必須要了解的。

1.Apache Flink

是一個高效、分散式、基於Java實現的通用大資料分析引擎，它具有分散式MapReduce一類平臺的高效性、靈活性和擴充套件性以及並行資料庫查詢優化方案，它支援批量和基於流的資料分析，且提供了基於Java和Scala的API。

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是一個開源、分散式的流處理框架，它使用開源分散式訊息處理系統Apache Kafka來實現訊息服務，並使用資源管理器Apache Hadoop Yarn實現容錯處理、處理器隔離、安全性和資源管理。

該技術由LinkedIn開發，最初目的是為了解決Apache Kafka在擴充套件能力方面存在的問題，包含諸如Simple API、Managed state、Fault Tolerant、Durable messaging、Scalable、Extensible，以及Processor Isolation等功能。

3.Cloud Dataflow

Dataflow是一種原生的Google Cloud資料處理服務，是一種構建、管理和優化複雜資料流水線的方法，用於構建移動應用，除錯、追蹤和監控產品級雲應用。它採用了Google內部的技術Flume和MillWhell，其中Flume用於資料的高效並行化處理，而MillWhell則用於網際網路級別的帶有很好容錯機制的流處理。

該技術提供了簡單的程式設計模型，可用於批處理和流式資料的處理任務。該技術提供的資料流管理服務可控制資料處理作業的執行，資料處理作業可使用Data Flow SDK（Apache Beam）建立。

4.StreamSets

StreamSets是一種專門針對傳輸中資料進行過優化的資料處理平臺，提供了視覺化資料流建立模型，通過開源的方式發行。該技術可部署在內部環境或雲中，提供了豐富的監視和管理介面。

資料收集器可使用資料管線實時地流式傳輸並處理資料，管線描述了資料從源頭到最終目標的流動方式，可包含來源、目標，以及處理程式。資料收集器的生命週期可通過管理控制檯進行控制。

5.TensorFlow

是繼DistBelief之後的第二代機器學習系統。TensorFlow源自Google旗下的Google Brain專案，主要目標在於為Google全公司的不同產品和服務應用各種型別的神經網路機器學習能力。

支援分散式計算的TensorFlow能夠使使用者在自己的機器學習基礎結構中訓練分散式模型。該系統以高效能的gRPC資料庫為支撐，與最近釋出的Google雲機器學習系統互補，使使用者能夠利用Google雲平臺，對TensorFlow模型進行訓練並提供服務。

這是一種開源軟體庫，可使用資料流圖譜（data flow graph）進行數值運算，這種技術已被包括DeepDream、RankBrain、Smart Replyused在內的各種Google專案所使用

6.Druid

Druid是一個用於大資料實時查詢和分析的高容錯、高效能開源分散式系統，旨在快速處理大規模的資料，並能夠實現快速查詢和分析，誕生於2011年，包含諸如驅動互動式資料應用程式，多租戶：大量併發使用者，擴充套件能力：每天上萬億事件，次秒級查詢，實時分析等功能。Druid還包含一些特殊的重要功能，例如低延遲資料攝入、快速聚合、任意切割能力、高可用性、近似計算與精確計算等。

7.Apache NiFi

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Apache NiFi是一套強大可靠的資料處理和分發系統，可用於對資料的流轉和轉換建立有向圖。藉助該系統可以用圖形介面建立、監視、控制資料流，有豐富的配置選項可供使用，可在執行時修改資料流，動態建立資料分割槽。此外還可以對資料在整個系統內的流動進行資料起源跟蹤。通過開發自定義元件，還可輕鬆對其進行擴充套件。

8.LinkedIn WhereHows

WhereHows提供帶元資料搜尋的企業編錄（Enterprise catalog），可以讓您瞭解資料儲存在哪裡，是如何儲存到那裡的。該工具可提供協作、資料血統分析等功能，並可連線至多種資料來源和提取、載入和轉換（ETL）工具。

該工具為資料發現提供了Web介面，支援API的後端伺服器負責控制元資料的爬網（Crawling）以及與其他系統的整合。

9.Microsoft Cognitive Services

該技術源自Project Oxford和Bing，提供了22種認知計算API，主要分類包括：視覺、語音、語言、知識，以及搜尋。該技術已集成於Cortana Intelligence Suite。

這是一種開源技術，提供了22種不同的認知計算REST API，併為開發者提供了適用於Windows、IOS、Android以及Python的SDK。想要了解更多的關於大資料技術問題可以參考加米穀。