Spark
Spark streaming和storm的区别是（两者都是分布式流处理框架）http://www.jdon.com/46591 ：
1.Spark支持保持状态
2.Spark有数据平滑窗口（sliding window），而后者需要自己去维护这个窗口
3.Spark是需要到一个duration才开始处理数据，storm是实时处理数据，有数据就处理。Storm只有秒内的延迟
4. 在Storm中,每个单独的记录当它通过系统时必须被跟踪，所以Storm能够至少保证每个记录将被处理一次，但是在从错误中恢复过来时候允许出现重复记录。这意味着可变状态可能不正确地被更新两次。另一方面，Spark Streaming只需要在批级别进行跟踪处理，因此可以有效地保证每个mini-batch将完全被处理一次，即便一个节点发生故障。简而言之,如果你需要秒内的延迟，Storm是一个不错的选择，而且没有数据丢失。如果你需要有状态的计算，而且要完全保证每个事件只被处理一次，Spark Streaming则更好。Spark Streaming编程逻辑也可能更容易，因为它类似于批处理程序(Hadoop)，特别是在你使用批次(尽管是很小的)时
5. Spark Streaming一个好的特性是其运行在Spark上. 这样你能够你编写批处理的同样代码，这就不需要编写单独的代码来处理实时流数据和历史数据
Storm
storm框架 http://storm.incubator.apache.org/documentation/Concepts.html
storm保证消息不丢
Storm分布式实时流计算框架相关技术总结
http://www.cr173.com/html/18637_1.html
Storm的
http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2011/11/17/364112.html
HBase
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架 http://baike.baidu.com/view/908354.htm?fr=aladdin
Hadoop的优缺点介绍：
（一） 优点：
（一）高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖;
（二）高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
（三）高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
（四）高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
（二） 缺点：
（一）不适合低延迟数据访问。
（二）无法高效存储大量小文件。
（三）不支持多用户写入及任意修改文件（支持删除文件）
·Scribe
http://www.cnblogs.com/brucewoo/archive/2011/12/13/2285482.html
实时分布式日志收集系统的比较 http://www.kankanews.com/ICkengine/archives/89351.shtml
Scribe示例 http://blog.csdn.net/amuseme_lu/article/details/6328013
·Hive
·Pig
·Zookeeper
·Flume