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Malhar 是一个相关项目，提供超过 300 种常用的实现共同的业务逻辑的应用程序模板。Malhar 的链接库可以显著的减少开发 Apex 应用程序的时间，并且提供了连接各种存储、文件系统、消息系统、的连接器和驱动程序。并且可以进行扩展或定制，以满足个人业务的要求。所有的 malhar 组件都是 Apache 许可下使用。

5. Druid

Druid 在今年二月转为了商业友好的 Apache 许可证，是一个基于“事件流的混合引擎，能够满足 OLAP 解决方案。最初他主要应用于广告市场的数据处理领域，德鲁伊可以让用户基于时间序列数据做任意和互动的分析。一些关键的功能包括低延迟事件处理，快速聚合，近似和精确的计算。

Druid 的核心是一个使用专门的节点来处理每个部分的问题自定义的数据存储。实时分析基于实时管理（JVM）节点来处理，最终数据会存储在历史节点中负责老的数据。nosql库 查询性能代理节点直接查询实时和历史节点，给用户一个完整的事件信息。测试表明 50 万事件数据能够在一秒内处理完成，并且每秒处理能力可以达到 100 万的峰值，Druid 作为广告处理、网络流量和其他的活动流的理想实时处理平台。

6. Flink

Flink 的核心是一个事件流数据流引擎。nosql库 查询性能虽然表面上类似 Spark，实际上 Flink 是采用不同的内存中处理方法的。首先，Flink 从设计开始就作为一个流处理器。批处理只是一个具有开始和结束状态的流式处理的特殊情况，Flink 提供了 API 来应对不同的应用场景，无论是 API（批处理）和数据流 API。MapReduce 的世界的开发者们在面对 DataSet 处理 API 时应该有宾至如归的感觉，并且将应用程序移植到 Flink 非常容易。在许多方面，Flink 和 Spark 一样，其的简洁性和一致性使他广受欢迎。像 Spark 一样，Flink 是用 Scala 写的。

7. Elasticsearch

Elasticsearch 是基于 Apache Lucene 搜索分布式文件服务器。它的核心，Elasticsearch 基于 JSON 格式的近乎实时的构建了数据索引，能够实现快速全文检索功能。结合开源 Kibana BI 显示工具，您可以创建令人印象深刻的数据可视化界面。

Elasticsearch 易于设置和扩展，他能够自动根据需要使用新的硬件来进行分片。他的查询语法和 SQL 不太一样，但它也是大家很熟悉的 JSON。大多数用户不会在那个级别进行数据交互。开发人员可以使用原生 JSON-over-HTTP 接口或常用的几个开发语言进行交互，包括 Ruby，Python，PHP，Perl，Java，Javascript 等。

8. SlamData

如果你正在寻找一个用户友好的工具，能理解最新流行的 NoSQL 数据的可视化工具，那么你应该看一看 SlamData。SlamData 允许您用熟悉的 SQL 语法来进行 JSON 数据的嵌套查询，不需要转换或语法改造。

该技术的主要特点之一是它的连接器。从 MongoDB，Hbase，Cassandra 和 Apache 的 Spark，SlamData 同大多数业界标准的外部数据源可以方便的进行整合，并进行数据转换和分析数据。你可能会问：“我不会有更好的数据池或数据仓库工具吗？请认清这是在 NoSQL 领域。

9. Drill

Drill 是一种用于大型数据集的交互分析的分布式系统，由谷歌的 Dremel 催生。Drill 专为嵌套数据的低延迟分析设计，它有一个明确的设计目标，灵活的扩展到 10000 台服务器来处理查询记录数据，并支持兆级别的数据记录。

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