1. Hadoop：Hadoop 是一个开源的大数据处理结构，由 Apache 软件基金会开发。它包含两个首要组件：HDFS（Hadoop Distributed File System）和 MapReduce。HDFS 供给了一个牢靠的、可扩展的分布式文件体系，而 MapReduce 则是一个用于大规划数据集的编程模型。2. Spark：Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，由 Apache 软件基金会开发。它供给了多种数据处理功用，包含批处理、流处理、机器学习、图形处理等。Spark 运用内存核算，因此在处理大数据时速度更快。3. Flink：Flink 是一个开源的流处理结构，由 Apache 软件基金会开发。它供给了实时数据处理才能，可以处理无限数据流和有界数据集。Flink 支撑事情时刻和处理时刻，并供给了容错机制。4. Kafka：Kafka 是一个开源的流处理渠道，由 Apache 软件基金会开发。它供给了一个高吞吐量、可扩展的发布订阅音讯体系，用于构建实时数据管道和流应用程序。5. Storm：Storm 是一个开源的流处理结构，由 Apache 软件基金会开发。它供给了实时数据处理才能，可以处理无限数据流。Storm 支撑容错和水平扩展，并供给了简略的编程模型。6. Samza：Samza 是一个开源的流处理结构，由 LinkedIn 开发。它供给了一个简略、可扩展的流处理渠道，可以处理实时数据流。Samza 支撑容错和水平扩展，并集成了 Kafka 和 YARN。7. Hive：Hive 是一个开源的数据仓库东西，由 Apache 软件基金会开发。它供给了一个相似 SQL 的查询言语（HiveQL），用于处理存储在 Hadoop 中的大规划数据集。8. Pig：Pig 是一个开源的数据流处理东西，由 Apache 软件基金会开发。它供给了一个相似 SQL 的查询言语（Pig Latin），用于处理存储在 Hadoop 中的大规划数据集。9. Impala：Impala 是一个开源的 MPP（Massively Parallel Processing）查询引擎，由 Cloudera 开发。它供给了一个相似 SQL 的查询言语（SQL），用于处理存储在 Hadoop 中的大规划数据集。10. Drill：Drill 是一个开源的分布式查询引擎，由 Apache 软件基金会开发。它供给了一个相似 SQL 的查询言语（SQL），用于处理存储在多种数据源中的大规划数据集，包含 Hadoop、NoSQL 数据库、云存储等。
这些大数据结构各有特点，适用于不同的场景和需求。在挑选大数据结构时，需求依据详细的数据处理需求、数据规划、核算资源等要素进行归纳考虑。
大数据结构概述
分布式文件体系
Hadoop分布式文件体系（HDFS）：HDFS是Hadoop的中心组件之一，它将大文件分割成多个块，存储在不同的节点上，提高了数据的牢靠性和可扩展性。
Apache HBase：HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，它建立在HDFS之上，供给了高效的数据拜访接口。
Cassandra：Cassandra是一个分布式、无中心的数据存储体系，它具有高可用性和可扩展性。
分布式核算结构
Hadoop MapReduce：MapReduce是Hadoop的原生批处理引擎，它将使命分割为映射（Map）和归约（Reduce）两个阶段，经过并行核算快速处理大数据。
Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理结构，它支撑在内存中进行高性能的数据处理，并交融了数据仓库、流处理和图形核算等多种核算范式。
Apache Flink：Flink是一个流式核算结构，它支撑在流数据和批数据上进行高性能的数据处理，并供给了灵敏的流处理API和批处理API。
流式核算结构
Apache Storm：Storm是一个分布式实时核算结构，它供给了高吞吐量、低推迟的数据处理才能，并支撑容错机制和可扩展性。
Apache Flink：Flink同样是一个流式核算结构，它支撑在流数据和批数据上进行高性能的数据处理，并供给了灵敏的流处理API和批处理API。
图核算结构
Apache Giraph：Giraph是一个可扩展的图处理结构，它根据Hadoop MapReduce完成，可以处理大规划图数据。
GraphX：GraphX是Spark的一个图处理结构，它供给了丰厚的图算法和API，可以高效地处理大规划图数据。
大数据结构在处理海量数据方面发挥着重要作用。本文介绍了分布式文件体系、分布式核算结构、流式核算结构和图核算结构等干流的大数据结构，期望对读者了解大数据技能有所协助。
