Storm: Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。
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Spark: Spark是一个兼容Hadoop数据源的内存数据处理平台，运行速度相比于HadoopMapReduce更快。Spark适合机器学习以及交互式数据查询工作，包含Scala、Python和Java API，这更有利于开发人员使用。
AWS Kinesis: Amazon Kinesis是一种实时数据流处理管理服务。它可以收集和处理来自不同数据源的数据，允许开发者编写可处理实时信息的应用程序，来源网站click-streams、营销和财务信息、制造工具和社交媒体，和操作日志和计量数据。
Data Torrent：Data Torrent是实时流媒体平台，可使企业执行数据处理或转换结构化与非结构化数据、实时数据流到数据中心。该产品主要利用Hadoop 和YARN技术。
Spring XD：通过任意数量的处理器，Spring XD架构支持事件驱动的数据流摄入。流是由Spring集成适配器支持。
SQL Stream: SQL Stream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。
Qubole: Qubote的大数据服务提供Hadoop集群内置数据连接器和大数据项目图形编辑器。
Joyent Hadoop是一个基于Apache Hadoop项目大数据托管环境云的解决方案。提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。
Apache Hive: Apache Hive优化了大型数据集分布式存储的查询和管理过程。Mapreduce开发者也可以插入自定义映射器和还原剂。
Shark: Shark是一种与Apache Hive兼容的Spark数据仓库系统。Shark支持Hive查询语言、metastore、序列化格式和用户自定义函数。大数据开发交流圈q群：606加上859在加上705里面整理了一大份学习资料，全都是些干货，欢迎初学和进阶中的小伙伴一起进群学习交流，共同进步！
SQL的前身是shark。在hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生。
Apache Drill: Apache Drill目前是Apache的一个孵化项目。提供了不同数据源特别的查询，包括嵌套数据。受Google Dremel的启发，Drill是专为大型数据集提供可扩展性和查询的能力。该项目是由MapR写成。
Apache Tajo: Apache Tajo是Apache Hadoop大数据相关的分布式数据仓库系统。Tajo专为低延迟、可扩展的即时查询、在线聚合及ETL(提取-转换-装载过程)在大型数据集存储在HDFS(Hadoop分布式文件系统)和其他数据源。
Presto:Presto框架转眼间从Facebook框架是一个Presto是Facebook开发的开源分布式SQL查询引擎，支持对任意级大小的数据源进行快速地交互分析。
Pivotal’s HAWQ: 作为Pivotal大数据集的一部分，HAWQ是一个MPP SQL处理引擎。HAWQ实际上就是一个大规模并行处理工程或MPP，数据库运行在Hadoop中，位于HDFS的顶部。作为一个单一的系统，它将一整套聚合基础设施嵌入系统，那套聚合基础设施可以运行和提供Hadoop和HDFS必须提供的所有功能以及你能从MPP数据库中获得的规模、性能和可查询功能。
Lambda系统架构(LA)提供了一个结合实时数据和Hadoop预先计算的数据环境的混合平台，以提供一个实时的数据视图。Lambda架构框架主要包括：
Summingbird：Twitter的开源Summingbird大数据分析工具，通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。区别于以往的更快、更准确节奏，Summingbird更注重于流处理与批处理的无缝整合，以及编程语言的原生化。Summingbird是一个大规模数据处理系统，支持开发者以批处理模式(基于Hadoop/MapReduce)或流处理模式(基于Storm)或混合模式(即组合前两种模式)以统一的方式执行代码。
Lambdoop:Lambdoop是一个Java框架，用于以与Lambda架构一致的方式开发大数据应用。Lambda架构的特色是有一个不可修改、只能追加数据的主数据库，并组合了批处理、服务和加速等不同的层。
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