数据存储和分析

1.hbase
数据存储和备份的焦点架构，有高容错，高扩张的特色，而Hbase基于HDFS完成数据的存储，因而Hbase拥有与生俱来的超强的扩张性和吞吐量吖。
HBase采用的是Key/Value的存储办法，这意味着，即便面近海量数据的增添，也全部不会致使盘功效着落吖。
HBase是一位列式数据库，对应于传统的行式数据库而言吖。当你的单张表字段许多的时刻，能够将一样的列(以regin为单元)存在到区别的处事实例上，疏散负载压力吖。
2.elasticsearch
通过适当的数据疏散和数据结构计划，支持海量数据的盘与剖析统计，盘速率比普通寻找引擎（数据库）更快吖。
支持水平扩张，每一秒钟可处置海量事情，同时能够或者者努力治理索引和盘在集群中的疏散办法，以完成极为流通的操做吖。
基于各项数据维度（标签，数据分类，相似度等）对寻找结局举行排序吖。将这些内容与功效举行混搭，越发准确检索用户要的数据吖。
硬件缺点吖。网络分割吖。中建八局通过跨集群复制功效，保证数据和集群的平安性和可用性，辅佐集群能够做为热备份随时投入运用吖。
Cerebro治理监测靠山，支持对elasticsearch集群的实时监控，包罗cpu运用情形，处事器负载，磁盘空-间运用等吖。
3.kafka
负-责各个枢纽数据传输的焦点架构吖。高吞吐量.低延迟，每一秒能够处置几十万条新闻吖。扩张性强，集群支持热扩张吖。恒久性.牢靠性，新闻被恒久化到当地磁盘，而且支持数据备份预防数据丢弃吖。容错性强，允许集群中节点缺点吖。