在我看來，一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)該提供離線計(jì)算、即席查詢、實(shí)時(shí)計(jì)算、實(shí)時(shí)查詢這幾個(gè)方面的功能。
hadoop、spark、storm 無論哪一個(gè)，單獨(dú)不可能完成上面的所有功能。
hadoop+spark+hive是一個(gè)很不錯(cuò)的選擇.hadoop的HDFS毋庸置疑是分布式文件系統(tǒng)的解決方案，解決存儲(chǔ)問題；hadoop mapreduce、hive、spark application、sparkSQL解決的是離線計(jì)算和即席查詢的問題；spark streaming解決的是實(shí)時(shí)計(jì)算問題；另外，還需要HBase或者Redis等NOSQL技術(shù)來解決實(shí)時(shí)查詢的問題；
除了這些，大數(shù)據(jù)平臺(tái)中必不可少的需要任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)和數(shù)據(jù)交換工具；
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)解決所有大數(shù)據(jù)平臺(tái)中的任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控；數(shù)據(jù)交換工具解決其他數(shù)據(jù)源與HDFS之間的數(shù)據(jù)傳輸，比如：數(shù)據(jù)庫到HDFS、HDFS到數(shù)據(jù)庫等等。