5个大数据处理数据分析分布式工具

Hadoop

开源框架，支持在集群分布式环境中存储和处理大数据，可从单机扩展至上万台机器，每台节点提供本地计算与存储。

Druid

实时分析数据存储系统，也是Java中优秀的数据库连接池，具备强大的监控和扩展能力。作为面向列分布的实时数据仓库，擅长对PB级数据进行快速聚合查询，支持灵活过滤、精确与近似计算，可同时加载流式和批处理数据，并与Samza、Kafka、Storm、Spark及Hadoop集成。

Ambari

大数据平台部署与监控工具（类似CDH）。提供向导式安装Hadoop服务，集中管理集群的启动、停止与配置；通过仪表板监控健康状态，利用度量系统收集指标，并通过警报框架在异常（如节点宕机、磁盘不足）时及时通知。

Spark

通用快速的集群计算系统，提供Java、Scala、Python和R的高级API，具备优化执行引擎。支持批量处理、交互式查询和实时数据流三大场景。

Storm

免费、开源的分布式实时计算系统，高容错，擅长持续流计算，弥补Hadoop批处理的实时短板，应用于实时分析、在线机器学习、ETL等领域，部署简单且性能出众。