Hadoop是大数据领域最流行的技术，但也并不是唯一。还有很多其他技术可用于解决大数据问题。除了Apache Hadoop外，另外9个大数据技术也是必须要了解的。
1.Apache Flink
是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。
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是一个开源、分布式的流处理框架，它使用开源分布式消息处理系统Apache Kafka来实现消息服务，并使用资源管理器Apache Hadoop Yarn实现容错处理、处理器隔离、安全性和资源管理。
该技术由LinkedIn开发，最初目的是为了解决Apache Kafka在扩展能力方面存在的问题，包含诸如Simple API、Managed state、Fault Tolerant、Durable messaging、Scalable、Extensible，以及Processor Isolation等功能。
3.Cloud Dataflow
Dataflow是一种原生的Google Cloud数据处理服务，是一种构建、管理和优化复杂数据流水线的方法，用于构建移动应用，调试、追踪和监控产品级云应用。它采用了Google内部的技术Flume和MillWhell，其中Flume用于数据的高效并行化处理，而MillWhell则用于互联网级别的带有很好容错机制的流处理。
该技术提供了简单的编程模型，可用于批处理和流式数据的处理任务。该技术提供的数据流管理服务可控制数据处理作业的执行，数据处理作业可使用Data Flow SDK（Apache Beam）创建。
4.StreamSets
StreamSets是一种专门针对传输中数据进行过优化的数据处理平台，提供了可视化数据流创建模型，通过开源的方式发行。该技术可部署在内部环境或云中，提供了丰富的监视和管理界面。
数据收集器可使用数据管线实时地流式传输并处理数据，管线描述了数据从源头到最终目标的流动方式，可包含来源、目标，以及处理程序。数据收集器的生命周期可通过管理控制台进行控制。
5.TensorFlow
是继DistBelief之后的第二代机器学习系统。TensorFlow源自Google旗下的Google Brain项目，主要目标在于为Google全公司的不同产品和服务应用各种类型的神经网络机器学习能力。
支持分布式计算的TensorFlow能够使用户在自己的机器学习基础结构中训练分布式模型。该系统以高性能的gRPC数据库为支撑，与最近发布的Google云机器学习系统互补，使用户能够利用Google云平台，对TensorFlow模型进行训练并提供服务。
这是一种开源软件库，可使用数据流图谱（data flow graph）进行数值运算，这种技术已被包括DeepDream、RankBrain、Smart Replyused在内的各种Google项目所使用
6.Druid
Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，旨在快速处理大规模的数据，并能够实现快速查询和分析，诞生于2011年，包含诸如驱动交互式数据应用程序，多租户：大量并发用户，扩展能力：每天上万亿事件，次秒级查询，实时分析等功能。Druid还包含一些特殊的重要功能，例如低延迟数据摄入、快速聚合、任意切割能力、高可用性、近似计算与精确计算等。
7.Apache NiFi
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Apache NiFi是一套强大可靠的数据处理和分发系统，可用于对数据的流转和转换创建有向图。借助该系统可以用图形界面创建、监视、控制数据流，有丰富的配置选项可供使用，可在运行时修改数据流，动态创建数据分区。此外还可以对数据在整个系统内的流动进行数据起源跟踪。通过开发自定义组件，还可轻松对其进行扩展。
8.LinkedIn WhereHows
WhereHows提供带元数据搜索的企业编录（Enterprise catalog），可以让您了解数据存储在哪里，是如何保存到那里的。该工具可提供协作、数据血统分析等功能，并可连接至多种数据源和提取、加载和转换（ETL）工具。
该工具为数据发现提供了Web界面，支持API的后端服务器负责控制元数据的爬网（Crawling）以及与其他系统的集成。
9.Microsoft Cognitive Services
该技术源自Project Oxford和Bing，提供了22种认知计算API，主要分类包括：视觉、语音、语言、知识，以及搜索。该技术已集成于Cortana Intelligence Suite。
这是一种开源技术，提供了22种不同的认知计算REST API，并为开发者提供了适用于Windows、IOS、Android以及Python的SDK。想要了解更多的关于大数据技术问题可以参考加米谷。