一、大数据
1. Hadoop
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Apache 主持的这个项目是最广为人知的大数据工具 。众多公司为 Hadoop 提供相关产品或商业支持 , 包括亚马逊网络服务、Cloudera、Hortonworks、IBM、Pivotal、Syncsort 和 VMware 。知名用户包括:阿里巴巴、美国在线、电子港湾、Facebook、谷歌、Hulu、领英、Spotify、推特和雅虎 。
支持的操作系统:windows、linux 和 OS X
相关网站:https://hadoop.apache.org/
2. Hypertable
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Hypertable 在互联网公司当中非常流行 , 它由谷歌开发 , 用来提高数据库的可扩展性 。用户包括百度、电子港湾、Groupon 和 Yelp 。它与 Hadoop 兼容 , 提供商业支持和培训 。
支持的操作系统:Linux 和 OS X
相关网站:Hypertable - Big Data. Big Performance
3. Mesos
Apache Mesos 是一种资源抽象工具 , 有了它 , 企业就可以鼗整个数据中心当成一个资源池 , 它在又在运行 Hadoop、Spark 及类似应用程序的公司当中很流行 。使用它的企业组织包括:Airbnb、欧洲原子核研究组织(CERN)、思科、Coursera、Foursquare、Groupon、网飞(Netflix)、推特和优步 。
支持的操作系统:Linux 和 OS X
相关网站:Apache Mesos
4. Presto
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Presto 由 Facebook 开发 , 自称是“一款开源分布式 SQL 查询引擎 , 用于对大大小小(从 GB 级到 PB 级)的数据源运行交互式分析查询 。”Facebook 表示 , 它将 Presto 用于对 300PB 大小的数据仓库执行查询 , 其他用户包括 Airbnb 和 Dropbox 。
支持的操作系统:Linux
相关网站:https://prestodb.io
5. Solr
这种“快若闪电”的企业搜索平台声称高度可靠、扩展和容错 。使用它的公司包括:AT&T、Ticketmaster、康卡斯特、Instagram、网飞、IBM、Adobe 和 SAP Hybris 。
支持的操作系统:与操作系统无关
相关网站:Apache Solr -
6. Spark
Apache Spark 声称 , “它在内存中运行程序的速度比 Hadoop MapReduce 最多快 100 倍 , 在磁盘上快 10 倍 。”Spark“支持”的企业组织包括:亚马逊、百度、Groupon、日立解决方案、IBM、MyFitnessPal、诺基亚和雅虎 。
【伟大创业想法,只差一人编程?全网最全的开源软件了解一下】支持的操作系统:Windows、Linux 和 OS X
相关网站:Unified Analytics Engine for Big Data
7. Storm
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正如 Hadoop 用来处理批量数据 , Apache Storm 用来处理实时数据 。官方网站上显示用户包括:天气频道、推特、雅虎、WebMD、Spotify、威瑞信(Verisign)、Flipboard 和 Klout 。
支持的操作系统:Linux
相关网站:Apache Storm
二、云计算8. Cloud Foundry
Cloud Foundry 提供用于构建平台即服务的开源工具 。它声称“由行业领袖为行业领袖构建” , 其支持者包括 IBM、 Pivotal、惠普企业、VMware、英特尔、SAP 和 EMC 。
支持的操作系统:Linux
相关网站:Cloud Foundry – Open Source Cloud Application Platform
9. CloudStack
这个交钥匙 IaaS 解决方案构成了许多公共云和私有云的基础 。它的用户极多 , 包括阿尔卡特-朗讯、苹果、Autodesk、英国电信、冠群科技、思杰、Cloudera、戴尔、富士通、SAP 和韦里逊 。
支持的操作系统:与操作系统无关
相关网站:Apache Cloudstack
10. OpenStack
这种很受欢迎的云计算平台声称 , “世界上成百上千个大品牌”每天依赖它 。支持者包括:AT&T、Ubuntu、惠普企业、IBM、英特尔、Rackspace、红帽、SUSE、思科、戴尔、EMC、赛门铁克及另外许多知名科技公司 。
支持的操作系统:与操作系统无关
相关网站:Build the future of Open Infrastructure.
11. Scalr
这种云管理平台备受市场研究公司的好评 , 它简化了管理多个云环境的过程 。知名用户包括 Expedia、三星、美国宇航局喷气推进实验室、埃森哲、索尼和 Autodesk 。
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