1. CouchDB
创新互联建站坚信：善待客户，将会成为终身客户。我们能坚持多年，是因为我们一直可值得信赖。我们从不忽悠初访客户，我们用心做好本职工作，不忘初心，方得始终。10年网站建设经验创新互联建站是成都老牌网站营销服务商,为您提供网站设计制作、做网站、网站设计、HTML5建站、网站制作、成都品牌网站建设、小程序设计服务,给众多知名企业提供过好品质的建站服务。
所用语言： Erlang
特点：DB一致性，易于使用
使用许可： Apache
协议： HTTP/REST
双向数据复制，
持续进行或临时处理，
处理时带冲突检查，
因此，采用的是master-master复制（见编注2）
MVCC – 写操作不阻塞读操作
可保存文件之前的版本
Crash-only（可靠的）设计
需要不时地进行数据压缩
视图：嵌入式 映射/减少
格式化视图：列表显示
支持进行服务器端文档验证
支持认证
根据变化实时更新
支持附件处理
因此， CouchApps（独立的 js应用程序）
需要 jQuery程序库
最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。
例如： CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。
（编注2：master-master复制：是一种数据库同步方法，允许数据在一组计算机之间共享数据，并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。）
2. Redis
所用语言：C/C++
特点：运行异常快
使用许可： BSD
协议：类 Telnet
有硬盘存储支持的内存数据库，
但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘（注意， 2.4以后版本不支持该特性！）
Master-slave复制（见编注3）
虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表，但也支持复杂操作，例如 ZREVRANGEBYSCORE。
INCR co （适合计算极限值或统计数据）
支持 sets（同时也支持 union/diff/inter）
支持列表（同时也支持队列；阻塞式 pop操作）
支持哈希表（带有多个域的对象）
支持排序 sets（高得分表，适用于范围查询）
Redis支持事务
支持将数据设置成过期数据（类似快速缓冲区设计）
Pub/Sub允许用户实现消息机制
最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。
例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。
（编注3：Master-slave复制：如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求，这被称为
Master-slave复制，通常应用在需要提供高可用性的服务器集群。）
3. MongoDB
所用语言：C++
特点：保留了SQL一些友好的特性（查询，索引）。
使用许可： AGPL（发起者： Apache）
协议： Custom, binary（ BSON）
Master/slave复制（支持自动错误恢复，使用 sets 复制）
内建分片机制
支持 javascript表达式查询
可在服务器端执行任意的 javascript函数
update-in-place支持比CouchDB更好
在数据存储时采用内存到文件映射
对性能的关注超过对功能的要求
建议最好打开日志功能（参数 –journal）
在32位操作系统上，数据库大小限制在约2.5Gb
空数据库大约占 192Mb
采用 GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统）
最佳应用场景：适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用
CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。
例如：你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL，但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。
4. Riak
所用语言：Erlang和C，以及一些Javascript
特点：具备容错能力
使用许可： Apache
协议： HTTP/REST或者 custom binary
可调节的分发及复制(N, R, W)
用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后进行验证和安全支持。
使用JavaScript或Erlang进行 Map/reduce
连接及连接遍历：可作为图形数据库使用
索引：输入元数据进行搜索（1.0版本即将支持）
大数据对象支持（ Luwak）
提供“开源”和“企业”两个版本
全文本搜索，索引，通过 Riak搜索服务器查询（ beta版）
支持Masterless多站点复制及商业许可的 SNMP监控
最佳应用场景：适用于想使用类似 Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理
bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况。
例如：销售数据搜集，工厂控制系统；对宕机时间有严格要求；可以作为易于更新的 web服务器使用。
5. Membase
所用语言： Erlang和C
特点：兼容 Memcache，但同时兼具持久化和支持集群
使用许可： Apache 2.0
协议：分布式缓存及扩展
非常快速（200k+/秒），通过键值索引数据
可持久化存储到硬盘
所有节点都是唯一的（ master-master复制）
在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元
写数据时通过去除重复数据来减少 IO
提供非常好的集群管理 web界面
更新软件时软无需停止数据库服务
支持连接池和多路复用的连接代理
最佳应用场景：适用于需要低延迟数据访问，高并发支持以及高可用性的应用程序
例如：低延迟数据访问比如以广告为目标的应用，高并发的 web 应用比如网络游戏（例如 Zynga）
6. Neo4j
所用语言： Java
特点：基于关系的图形数据库
使用许可： GPL，其中一些特性使用 AGPL/商业许可
协议： HTTP/REST（或嵌入在 Java中）
可独立使用或嵌入到 Java应用程序
图形的节点和边都可以带有元数据
很好的自带web管理功能
使用多种算法支持路径搜索
使用键值和关系进行索引
为读操作进行优化
支持事务（用 Java api）
使用 Gremlin图形遍历语言
支持 Groovy脚本
支持在线备份，高级监控及高可靠性支持使用 AGPL/商业许可
最佳应用场景：适用于图形一类数据。这是 Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别
例如：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱
7. Cassandra
所用语言： Java
特点：对大型表格和 Dynamo支持得最好
使用许可： Apache
协议： Custom, binary (节约型)
可调节的分发及复制(N, R, W)
支持以某个范围的键值通过列查询
类似大表格的功能：列，某个特性的列集合
写操作比读操作更快
基于 Apache分布式平台尽可能地 Map/reduce
我承认对 Cassandra有偏见，一部分是因为它本身的臃肿和复杂性，也因为 Java的问题（配置，出现异常，等等）
最佳应用场景：当使用写操作多过读操作（记录日志）如果每个系统组建都必须用 Java编写（没有人因为选用
Apache的软件被解雇）
例如：银行业，金融业（虽然对于金融交易不是必须的，但这些产业对数据库的要求会比它们更大）写比读更快，所以一个自然的特性就是实时数据分析
8. HBase
（配合 ghshephard使用）
所用语言： Java
特点：支持数十亿行X上百万列
使用许可： Apache
协议：HTTP/REST （支持 Thrift，见编注4）
在 BigTable之后建模
采用分布式架构 Map/reduce
对实时查询进行优化
高性能 Thrift网关
通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判
支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
Cascading, hive, and pig source and sink modules
基于 Jruby（ JIRB）的shell
对配置改变和较小的升级都会重新回滚
不会出现单点故障
堪比MySQL的随机访问性能
最佳应用场景：适用于偏好BigTable:)并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。
例如： Facebook消息数据库（更多通用的用例即将出现）
编注4：Thrift
是一种接口定义语言，为多种其他语言提供定义和创建服务，由Facebook开发并开源。
当然，所有的系统都不只具有上面列出的这些特性。这里我仅仅根据自己的观点列出一些我认为的重要特性。与此同时，技术进步是飞速的，所以上述的内容肯定需要不断更新。我会尽我所能地更新这个列表。
Membase Membase 是 NoSQL 家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目，源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上，可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的memcached核心团队成员开发完成，其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师，这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。 Membase容易安装、操作，可以从单节点方便的扩展到集群，而且为memcached（有线协议的兼容性）实现了即插即用功能，在应用方面为开发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案，Memcached已经在不同类型的领域（特别是大容量的Web应用）有了广泛的使用，其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。 通过兼容多种编程语言和框架，Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面，Membase提供了有效的图形化界面和编程接口，包括可配置 的告警信息。 Membase的目标是提供对外的线性扩展能力，包括为了增加集群容量，可以针对统一的节点进行复制。 另外，对存储的数据进行再分配仍然是必要的。 这方面的一个有趣的特性是NoSQL解决方案所承诺的可预测的性能，类准确性的延迟和吞吐量。通过如下方式可以获得上面提到的特性： ◆ 自动将在线数据迁移到低延迟的存储介质的技术（内存，固态硬盘，磁盘） ◆ 可选的写操作一一异步，同步（基于复制，持久化） ◆ 反向通道再平衡[未来考虑支持] ◆ 多线程低锁争用 ◆ 尽可能使用异步处理 ◆ 自动实现重复数据删除 ◆ 动态再平衡现有集群 ◆ 通过把数据复制到多个集群单元和支持快速失败转移来提供系统的高可用性。 MongoDB MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。 主要功能特性： ◆ 面向集合存储，易存储对象类型的数据 “面向集合”（Collenction-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 义任何模式（schema)。 ◆ 模式自由 模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。 ◆支持动态查询 ◆支持完全索引，包含内部对象 ◆支持查询 ◆支持复制和故障恢复 ◆使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等） ◆自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 ◆支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言 ◆文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展） BSON（Binary Serialized document Format）存储形式是指：存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。 ◆可通过网络访问 MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。推荐运行在64位平台，因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。 MongoDB把数据存储在文件中（默认路径为：/data/db），为提高效率使用内存映射文件进行管理。 Hypertable Hypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库，它采用与Google的Bigtable相似的模型。在过去数年中，Google为在PC集群 上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。第一个关键的基础设施是Google File System（GFS），这是一个高可用的文件系统，提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器（和跨机架）的文件数据复制来达到高可用性，并因此免受传统 文件存储系统无法避免的许多失败的影响，比如电源、内存和网络端口等失败。第二个基础设施是名为Map-Reduce的计算框架，它与GFS紧密协作，帮 助处理收集到的海量数据。第三个基础设施是Bigtable，它是传统数据库的替代。Bigtable让你可以通过一些主键来组织海量数据，并实现高效的 查询。Hypertable是Bigtable的一个开源实现，并且根据我们的想法进行了一些改进。 Apache Cassandra Apache Cassandra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发，用于储存特别大的数据。Facebook在使用此系统。 主要特性： ◆ 分布式 ◆ 基于column的结构化 ◆ 高伸展性 Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库，而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务，对Cassandra 的一个写操作，会被复制到其他节点上去，对Cassandra的读操作，也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说，扩展性能 是比较简单的事情，只管在群集里面添加节点就可以了。 Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分布式的Key-Value存 储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库 的。Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。 CouchDB 所用语言： Erlang 特点：DB一致性，易于使用 使用许可： Apache 协议： HTTP/REST 双向数据复制，持续进行或临时处理，处理时带冲突检查，因此，采用的是master-master复制 MVCC – 写操作不阻塞读操作 可保存文件之前的版本 Crash-only（可靠的）设计 需要不时地进行数据压缩 视图：嵌入式 映射/减少 格式化视图：列表显示 支持进行服务器端文档验证 支持认证 根据变化实时更新 支持附件处理 因此， CouchApps（独立的 js应用程序） 需要 jQuery程序库 最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。 例如：CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。 和其他数据库比较，其突出特点是： ◆ 模式灵活 ：使用Cassandra，像文档存储，你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升，特别是在大型部 署上。 ◆ 真正的可扩展性 ：Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量，可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程，改变应用查询，或手动迁移任何数据。 ◆ 多数据中心识别 ：你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火，一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。 ◆ 范围查询 ：如果你不喜欢全部的键值查询，则可以设置键的范围来查询。 ◆ 列表数据结构 ：在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引，这是非常方便的。 ◆ 分布式写操作 ：有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。 问度娘，啥都有。
“NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL用于超大规模数据的存储。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。”
想要都进入大数据行业的第一步，是先搞清楚大数据究竟有哪些就业方向。
大数据就业岗位
随着大数据技术在企业界如火如荼的实践，企业对组建大数据团队的迫切程度也也来越高，对与大数据相关高端人才的需求也越来越紧迫，但企业对大数据团队的组建和角色分配方面缺一直有不小的困惑，到底大数据团队里应该拥有哪些几类角色，如何设置岗位？同一类别的角色的专业方向又有哪些分化，不同专业的岗位对技能应该有哪些要求？如何管理大数据团队成员的职业发展路径？为此，ChinaHadoop花费了一年时间调研了先进企业内部设立的大数据部门或团队的组织结构和职能划分，在此基础上，首次提出了企业大数据团队的岗位划分，专业分类及定义，以及每个岗位所需的技能及培训，技能考核对应的能力级别，我们将之统称为”企业大数据人才岗位技能认证体系“。
通过对企业大数据人才岗位进行专业细分,岗位技能认证等级与企业现有技术专业通道形成对应关系，打通员工的职业发展通道，帮助企业逐步完善大数据团队的组织结构，不断提高团队技能，为各岗位及时储备人才。
大数据团队的角色分类企业大数据团队的角色分类主要有三个大类别：大数据开发工程师、大数据运维工程师、大数据架构师。总体而言，我们大数据人才划分为三个大类：
一、 大数据开发工程师：围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法，
熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。
二、 大数据运维工程师：了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn；具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。
三、 大数据架构师：这一角色的要求是综合型的，对各种开源和商用的大数据系统平台和产品的特点非常熟悉，能基于Hadoop、Spark、 NoSQL、 Storm流式计算、分布式存储等主流大数据技术进行平台架构设计，负责企业选用软件产品的技术选型，具体项目中的数据库设计及实现工作，协助开发人员完成数据库部分的程序 ，能解决公司软件产品或者项目开发和运维中与数据库相关的问题； 及时解决项目开发或产品研发中的技术难题，对设计系统的最终性能和稳定性负责。
岗位能力级别定义：1. 初级：具备基本的大数据技术的基础知识，可以将其视为大数据认证的初学或者入门等级。2. 高级：大数据认证的高级或者熟练等级，表明该人才具备大数据某一专业方向的基本知识和熟练技能。3. 专家：具有业界公认的专业大数据技术知识和丰富工作经验。
这里简单介绍几种我认为用的比较多的技术
一、Hadoop
可以说，hadoop几乎已经是大数据代名词。无论是是否赞成，hadoop已经是大部分企业的大数据标准。得益于Hadoop生态圈，从现在来看，还没有什么技术能够动摇hadoop的地位。
这一块可以按照一下内容来学习：
1、Hadoop产生背景 2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系 3、国内外Hadoop应用案例介绍 4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍 5、分布式系统概述 6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介
二、分布式文件系统HDFS
HDFS全称 Hadoop Distributed File System ，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，同时能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。为了实现流式读取文件系统数据的目的，HDFS放宽了一部分POSIX约束。
1、分布式文件系统HDFS简介 2、HDFS的系统组成介绍 3、HDFS的组成部分详解 4、副本存放策略及路由规则 5、NameNode Federation 6、命令行接口 7、Java接口 8、客户端与HDFS的数据流讲解 9、HDFS的可用性（HA）
三、初级MapReduce
这是你成为Hadoop开发人员的基础课程。
MapReduce提供了以下的主要功能:
1)数据划分和计算任务调度:
2)数据/代码互定位:
3)系统优化:
4)出错检测和恢复:
这种编程模型主要用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。
1、如何理解map、reduce计算模型 2、剖析伪分布式下MapReduce作业的执行过程 3、Yarn模型 4、序列化 5、MapReduce的类型与格式 6、MapReduce开发环境搭建 7、MapReduce应用开发 8、熟悉MapReduce算法原理
四、高级MapReduce
这一块主要是高级Hadoop开发的技能，都是MapReduce为什么我要分开写呢？因为我真的不觉得谁能直接上手就把MapReduce搞得清清楚楚。
1、使用压缩分隔减少输入规模 2、利用Combiner减少中间数据 3、编写Partitioner优化负载均衡 4、如何自定义排序规则 5、如何自定义分组规则 6、MapReduce优化
五、Hadoop集群与管理
这里会涉及到一些比较高级的数据库管理知识，乍看之下都是操作性的内容，但是做成容易，做好非常难。
1、Hadoop集群的搭建 2、Hadoop集群的监控 3、Hadoop集群的管理 4、集群下运行MapReduce程序
六、ZooKeeper基础知识
ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
1、ZooKeeper体现结构 2、ZooKeeper集群的安装 3、操作ZooKeeper
七、HBase基础知识
HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
1、HBase定义 2、HBase与RDBMS的对比 3、数据模型 4、系统架构 5、HBase上的MapReduce 6、表的设计
八、HBase集群及其管理
1、集群的搭建过程 2、集群的监控 3、集群的管理
十、Pig基础知识
Pig是进行Hadoop计算的另一种框架，是一个高级过程语言，适合于使用 Hadoop 和 MapReduce 平台来查询大型半结构化数据集。通过允许对分布式数据集进行类似 SQL 的查询，Pig 可以简化 Hadoop 的使用。
1、Pig概述 2、安装Pig 3、使用Pig完成手机流量统计业务
十一、Hive
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用。
1、数据仓库基础知识 2、Hive定义 3、Hive体系结构简介 4、Hive集群 5、客户端简介 6、HiveQL定义 7、HiveQL与SQL的比较 8、数据类型 9、表与表分区概念 10、表的操作与CLI客户端 11、数据导入与CLI客户端 12、查询数据与CLI客户端 13、数据的连接与CLI客户端 14、用户自定义函数（UDF）
十二、Sqoop
Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
1、配置Sqoop 2、使用Sqoop把数据从MySQL导入到HDFS中 3、使用Sqoop把数据从HDFS导出到MySQL中
十三、Storm
Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。
1、Storm基础知识：包括Storm的基本概念和Storm应用 场景，体系结构与基本原理，Storm和Hadoop的对比 2、Storm集群搭建：详细讲述Storm集群的安装和安装时常见问题 3、Storm组件介绍: spout、bolt、stream groupings等 4、Storm消息可靠性：消息失败的重发 5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN 6、Storm编程实战