資源列表：

• ??關系數據庫管理系統（RDBMS）
• ??框架
• ??分布式編程
• ??分布式文件系統
• ??文件數據模型
• ??Key -Map 數據模型
• ??鍵-值數據模型
• ??圖形數據模型
• ??NewSQL數據庫
• ??列式數據庫
• ??時間序列數據庫
• ??類SQL處理
• ??數據攝取
• ??服務編程
• ??調度
• ??機器學習
• ??基準測試
• ??安全性
• ??系統部署
• ??應用程序
• ??搜索引擎與框架
• ??MySQL的分支和演化
• ??PostgreSQL的分支和演化
• ??Memcached的分支和演化
• ??嵌入式數據庫
• ??商業智能
• ??數據可視化
• ??物聯網和傳感器
• ??文章
• ??論文
• ??視頻

關系數據庫管理系統（RDBMS）

• ??MySQL：世界最流行的開源數據庫；
• ??PostgreSQL：世界最先進的開源數據庫；
• ??Oracle 數據庫：對象-關系型數據庫管理系統。

框架

• ??Apache Hadoop：分布式處理架構，結合了 MapReduce（并行處理）、YARN（作業調度）和HDFS（分布式文件系統）；
• ??Tigon：高吞吐量實時流處理框架。

分布式編程

• ??AddThis Hydra ：最初在AddThis上開發的分布式數據處理和存儲系統；
• ??AMPLab SIMR：用在Hadoop MapReduce v1上運行Spark；
• ??Apache Beam：為統一的模型以及一套用于定義和執行數據處理工作流的特定SDK語言；
• ??Apache Crunch：一個簡單的Java API，用于執行在普通的MapReduce實現時比較單調的連接、數據聚合等任務；
• ??Apache DataFu：由LinkedIn開發的針對Hadoop and 和Pig的用戶定義的函數集合；
• ??Apache Flink：具有高性能的執行時間和自動程序優化；
• ??Apache Gora：內存中的數據模型和持久性框架；
• ??Apache Hama：BSP（整體同步并行）計算框架；
• ??Apache MapReduce ：在集群上使用并行、分布式算法處理大數據集的編程模型；
• ??Apache Pig ：Hadoop中，用于處理數據分析程序的高級查詢語言；
• ??Apache REEF ：用來簡化和統一低層大數據系統的保留性評估執行框架；
• ??Apache S4 ：S4中流處理與實現的框架；
• ??Apache Spark ：內存集群計算框架；
• ??Apache Spark Streaming ：流處理框架，同時是Spark的一部分；
• ??Apache Storm ：Twitter流處理框架，也可用于YARN；
• ??Apache Samza ：基于Kafka和YARN的流處理框架；
• ??Apache Tez ：基于YARN，用于執行任務中的復雜DAG（有向無環圖）；
• ??Apache Twill ：基于YARN的抽象概念，用于減少開發分布式應用程序的復雜度；
• ??Cascalog：數據處理和查詢庫；
• ??Cheetah ：在MapReduce之上的高性能、自定義數據倉庫；
• ??Concurrent Cascading ：在Hadoop上的數據管理/分析框架；
• ??Damballa Parkour ：用于Clojure的MapReduce庫；
• ??Datasalt Pangool ：可選擇的MapReduce范例；
• ??DataTorrent StrAM ：為實時引擎，用于以盡可能暢通的方式、最小的開支和對性能最小的影響，實現分布式、異步、實時的內存大數據計算；
• ??Facebook Corona ：為Hadoop做優化處理，從而消除單點故障；
• ??Facebook Peregrine ：MapReduce框架；
• ??Facebook Scuba ：分布式內存數據存儲；
• ??Google Dataflow ：創建數據管道，以幫助其分析框架；
• ??Netflix PigPen ：為MapReduce，用于編譯成Apache Pig；
• ??Nokia Disco ：由Nokia開發的MapReduc獲取、轉換和分析數據；
• ??Google MapReduce ：MapReduce框架；
• ??Google MillWheel ：容錯流處理框架；
• ??JAQL ：用于處理結構化、半結構化和非結構化數據工作的聲明性編程語言；
• ??Kite ：為一組庫、工具、實例和文檔集，用于使在Hadoop的生態系統上建立系統更加容易；
• ??Metamarkets Druid ：用于大數據集的實時e框架；
• ??Onyx ：分布式云計算；
• ??Pinterest Pinlater ：異步任務執行系統；
• ??Pydoop ：用于Hadoop的Python MapReduce和HDFS API；
• ??Rackerlabs Blueflood ：多租戶分布式測度處理系統；
• ??Stratosphere ：通用集群計算框架；
• ??Streamdrill ：用于計算基于不同時間窗口的事件流的活動，并找到最活躍的一個；
• ??Tuktu ：易于使用的用于分批處理和流計算的平臺，通過Scala、 Akka和Play所建；
• ??Twitter Scalding：基于Cascading，用于Map Reduce工作的Scala庫；
• ??Twitter Summingbird ：在Twitter上使用Scalding和Storm串流MapReduce；
• ??Twitter TSAR ：Twitter上的時間序列聚合器。

分布式文件系統

• ??Apache HDFS：在多臺機器上存儲大型文件的方式；
• ??BeeGFS：以前是FhGFS，并行分布式文件系統；
• ??Ceph Filesystem：設計的軟件存儲平臺；
• ??Disco DDFS：分布式文件系統；
• ??Facebook Haystack：對象存儲系統；
• ??Google Colossus：分布式文件系統(GFS2)；
• ??Google GFS：分布式文件系統；
• ??Google Megastore：可擴展的、高度可用的存儲；
• ??GridGain：兼容GGFS、Hadoop內存的文件系統；
• ??Lustre file system：高性能分布式文件系統；
• ??Quantcast File System QFS：開源分布式文件系統；
• ??Red Hat GlusterFS：向外擴展的附網存儲（Network-attached Storage）文件系統；
• ??Seaweed-FS：簡單的、高度可擴展的分布式文件系統；
• ??Alluxio：以可靠的存儲速率在跨集群框架上文件共享；
• ??Tahoe-LAFS：分布式云存儲系統；

文件數據模型

• ??Actian Versant：商用的面向對象數據庫管理系統；
• ??Crate Data：是一個開源的大規模可擴展的數據存儲，需要零管理模式；
• ??Facebook Apollo：Facebook的Paxos算法，類似于NoSQL數據庫；
• ??jumboDB：基于Hadoop的面向文檔的數據存儲；
• ??LinkedIn Espresso：可橫向擴展的面向文檔的NoSQL數據存儲；
• ??MarkLogic：模式不可知的企業版NoSQL數據庫技術；
• ??MongoDB：面向文檔的數據庫系統；
• ??RavenDB：一個事務性的，開源文檔數據庫；
• ??RethinkDB：支持連接查詢和群組依據等查詢的文檔型數據庫。

Key Map 數據模型

注意：業內存在一些術語混亂，有兩個不同的東西都叫做“列式數據庫”。這里列出的有一些是圍繞“key-map”數據模型而建的分布式、持續型數據庫，其中所有的數據都有（可能綜合了）鍵，并與映射中的鍵-值對相關聯。在一些系統中，多個這樣的值映射可以與鍵相關聯，并且這些映射被稱為“列族”（具有映射值的鍵被稱為“列”）。

另一組也可稱為“列式數據庫”的技術因其存儲數據的方式而有別于前一組，它在磁盤上或在存儲器中——而不是以傳統方式，即所有既定鍵的鍵值都相鄰著、逐行存儲。這些系統也彼此相鄰來存儲所有列值，但是要得到給定列的所有值卻不需要以前那么繁復的工作。

前一組在這里被稱為“key map數據模型”，這兩者和Key-value 數據模型之間的界限是相當模糊的。后者對數據模型有更多的存儲格式，可在列式數據庫中列出。若想了解更多關于這兩種模型的區分，可閱讀Daniel Abadi的博客：Distinguishing two major types of Column Stores。

• ??Apache Accumulo：內置在Hadoop上的分布式鍵/值存儲；
• ??Apache Cassandra：由BigTable授權，面向列的分布式數據存儲；
• ??Apache HBase：由BigTable授權，面向列的分布式數據存儲；
• ??Facebook HydraBase：Facebook所開發的HBase的衍化品；
• ??Google BigTable：面向列的分布式數據存儲；
• ??Google Cloud Datastore：為完全管理型的無模式數據庫，用于存儲在BigTable上非關系型數據；
• ??Hypertable：由BigTable授權，面向列的分布式數據存儲；
• ??InfiniDB：通過MySQL的接口訪問，并使用大規模并行處理進行并行查詢；
• ??Tephra：用于HBase處理；
• ??Twitter Manhattan：Twitter的實時、多租戶分布式數據庫。

鍵-值數據模型

• ??Aerospike：支持NoSQL的閃存優化，數據存儲在內存。開源，“'C'（不是Java或Erlang）中的服務器代碼可精確地調整從而避免上下文切換和內存拷貝”。
• ??Amazon DynamoDB：分布式鍵/值存儲，Dynamo論文的實現；
• ??Edis：為替代Redis的協議兼容的服務器；
• ??ElephantDB：專門研究Hadoop中數據導出的分布式數據庫；
• ??EventStore：分布式時間序列數據庫；
• ??GridDB：適用于存儲在時間序列中的傳感器數據；
• ??LinkedIn Krati：簡單的持久性數據存儲，擁有低延遲和高吞吐量；
• ??Linkedin Voldemort：分布式鍵/值存儲系統；
• ??Oracle NoSQL Database：Oracle公司開發的分布式鍵值數據庫；
• ??Redis：內存中的鍵值數據存儲；
• ??Riak：分散式數據存儲；
• ??Storehaus：Twitter開發的異步鍵值存儲的庫；
• ??Tarantool：一個高效的NoSQL數據庫和Lua應用服務器；
• ??TiKV：由Google Spanner和HBase授權，Rust提供技術支持的分布式鍵值數據庫；
• ??TreodeDB：可復制、共享的鍵-值存儲，能提供多行原子寫入。

圖形數據模型

• ??Apache Giraph：基于Hadoop的Pregel實現；
• ??Apache Spark Bagel：可實現Pregel，為Spark的一部分；
• ??ArangoDB：多層模型分布式數據庫；
• ??DGraph：一個可擴展的、分布式、低時延、高吞吐量的圖形數據庫，旨在為Google生產水平規模和吞吐量提供足夠的低延遲，用于TB級的結構化數據的實時用戶查詢；
• ??Facebook TAO：TAO是facebook廣泛用來存儲和服務于社交圖形的分布式數據存儲；
• ??GCHQ Gaffer：GCHQ中的Gaffer是一個易于存儲大規模圖形的框架，其中節點和邊緣都有統計數據；
• ??Google Cayley：開源圖形數據庫；
• ??Google Pregel ：圖形處理框架；
• ??GraphLab PowerGraph：核心C ++ GraphLab API和建立在GraphLab API之上的高性能機器學習和數據挖掘工具包的集合；
• ??GraphX：Spark中的彈性分布式圖形系統；
• ??Gremlin：圖形追蹤語言；
• ??Infovore：以RDF為中心的Map / Reduce框架；
• ??Intel GraphBuilder：在Hadoop上構建大規模圖形的工具；
• ??MapGraph：用于在GPU上大規模并行圖形處理；
• ??Neo4j：完全用Java寫入的圖形數據庫；
• ??OrientDB：文檔和圖形數據庫；
• ??Phoebus：大型圖形處理框架；
• ??Titan：建于Cassandra的分布式圖形數據庫；
• ??Twitter FlockDB：分布式圖形數據庫。

NewSQL數據庫

• ??Actian Ingres：由商業支持，開源的SQL關系數據庫管理系統；
• ??Amazon RedShift：基于PostgreSQL的數據倉庫服務；
• ??BayesDB：面向統計數值的SQL數據庫；
• ??CitusDB：通過分區和復制橫向擴展PostgreSQL；
• ??Cockroach：可擴展、地址可復制、交易型的數據庫；
• ??Datomic：旨在產生可擴展、靈活的智能應用的分布式數據庫；
• ??FoundationDB：由F1授意的分布式數據庫；
• ??Google F1：建立在Spanner上的分布式SQL數據庫；
• ??Google Spanner：全球性的分布式半關系型數據庫；
• ??H-Store：是一個實驗性主存并行數據庫管理系統，用于聯機事務處理（OLTP）應用的優化；
• ??Haeinsa：基于Percolator，HBase的線性可擴展多行多表交易庫；
• ??HandlerSocket：MySQL/MariaDB的NoSQL插件；
• ??InfiniSQL：無限可擴展的RDBMS；
• ??MemSQL：內存中的SQL數據庫，其中有優化的閃存列存儲；
• ??NuoDB：SQL / ACID兼容的分布式數據庫；
• ??Oracle TimesTen in-Memory Database：內存中具有持久性和可恢復性的關系型數據庫管理系統；
• ??Pivotal GemFire XD：內存中低延時的分布式SQL數據存儲，可為內存列表數據提供SQL接口，在HDFS中較持久化；
• ??SAP HANA：是在內存中面向列的關系型數據庫管理系統；