Question

数据采集：ETL 工具

数据存取：关系数据库，NoSQL，NEWSQL 等等。

基础架构支持：云存储，分布式文件系统等等。

计算结果展现：云计算，标签云，关系图等等。

表格 9 大数据不同业务场景下的可选工具表

大场景	场景描述	可选工具	推荐工具
数据存储		HDFS/Mongodb/HBase
批处理	需要对海量数据快速处理。	Spark、Flink、MR	Spark
实时处理	需要实时处理数据并准实时（分钟级）响应。	Spark Streaming、Flink、Storm、Trident	Flink
机器学习		Spark、 Mahou	Mahou
SQL 查询		Spark、kylin、hive、pig、	pig
数据仓库		hive、kylin、 Apache Drill	kylin
数据可视	大屏、卡片、可视化图表	Power BI(Microsoft)、tableAU、superset
工作流调度	任务多且复杂，前后有依赖关系。	Apache Ooize、Azkaban、Cascading、Hanmake、Zeus（阿里）、LTS（华为）
集群管理		Apache Mesos、Google Kubernetes、Docker Swarm、
运维监控		ELK、Splunk、Nagios、supervisor

备注：1. Apache ZooKeeper 是分布式、可用性高的协调服务，可用来监控节点状态。