Кто участвует в Big Data проектах

• Hadoop

  • Распределенная файловая система, вычислительная модель для обработки данных, поддержка различных форматов.

  • Восстановление после сбоев, резервное копирование, проблемы с обновлением.

  • Оптимально подходит для обработки больших объемов данных, в случаях когда важна масштабируемость.

• MongoDB

  • Визуализация схемы, статистика сервера, миграция данных, бесплатный и открытый исходный код.

  • Возможность хранение разнородных данных, ограниченная поддержка данных.

  • Приложение с высокими требованиями к ссылочной целостности.

• Apache Cassandra

  • Командная оболочка, администрирование и мониторинг производительности кластера, облачный мониторинг.

  • Простое добавление узлов в кластер и работа при отказе, ограниченная поддержка агрегаций.

  • Оптимально подходит для высоконагруженых систем реального времени.

• Elastic Search

  • Основной движок для поиска и анализа данных, визуализация данных, индексация и анализ логов.

  • Параллельная обработка запросов, сложный процесс масштабирования.

  • Поисковые системы, мониторинг и логирование.

• Click House

  • Встроенный SQL редактор , HTTP API, TPC протокол. 

  • Ограниченная поддержка ACID, не подходит для систем с критичными транзакциями, эффективное сжатие данных.

  • Высокая технология обработки данных.