作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着互联网的飞速发展，各种信息数据越来越多，数据的存储也越来越依赖于分布式文件系统或NoSQL数据库。而传统的单机数据库往往不具备弹性可扩展性和高可用容错能力，在面对海量数据时难免会遇到性能瓶颈。为了解决这一问题，人们又提出了分布式文件系统或NoSQL数据库，但这类数据库通常都采用Master-Slave模式，需要一个单点的协调者（Master）负责全局管理，并且不具备水平扩展能力。因此，当数据量达到一定规模后，仍然会面临如何横向扩展的问题。
在分布式系统中，最知名的就是 Apache Hadoop，它是一个开源的框架，提供大数据集并行处理的能力，其底层依赖 HDFS 来存储数据，同时支持MapReduce编程模型来进行大数据分析。HDFS 有着很好的扩展性，但是当数据规模比较小或者需要频繁访问时，它的延迟较高；另外，Hadoop 的 Master 节点虽然可以做到高可用，但是无法做到动态扩缩容。
当我们考虑到实时计算的需求时，分布式系统还需要一种可靠的消息队列服务来支持异步通信，Apache Kafka 是目前最流行的开源分布式消息队列服务。但是，Kafka 不能直接用来作为存储系统来存储海量数据，因为 Kafka 本身只能作为一个轻量级的分布式日志收集系统，不具备关系型数据库管理功能。因此，我们需要另一种高吞吐量、低延迟、支持关系型数据库功能的存储系统。
总之，当我们考虑到海量数据存储、实时计算和快速响应要求时，那么 Apache Hadoop + Apache Kafka + Apache Cassandra 将成为实现分布式系统的理想选择。Apache Cassandra 是一个基于