一、大数据框架：
Impala：hadoop的sql平台、支持hbase/hdfs、支持超大数据、支持多并发、sql支持好、对内存依赖比较严重。需要自己优化，并且有的语句超过内存会报错。
Spark：各种格式、各种计算（机器学习、图形计算）、可sql、可代码处理、支持scala/java/python语言开发。提供scala/python代码命令行运行、超大数据支持差。
Kylin：预计算、好优化、高性能、支持mr、spark、基于时间的增量更新、流式更新、数据源有hive/kafka、提供开发用的管理台是一套开发系统。由于有预计算、所以其他各个模块独立，能支持高并发。可以直接作为软件系统的数据源。
Phoenix：sql on hbase、快
Hbase：key/value、强一致性、不丢数据
Cassandra：弱一致性，数据可能丢失。可用性高、读写性能比hbase高、被facebook放弃了。
案例1：特别适合大数据sql查询
数据存入hbase，把hbase表结构隐射到hive，用Impala进行sql查询。
优点有三个：
A、Impala支持hdfs/hbase两个适用度比Phoenix更广，并且更稳定。
B、数据在hbase中，对数据的操作得以进行，hdfs中的数据是没法行级更新，删除的。并且速度也比hdfs快。无需字段分割解析，直接读取。
C、能在hive中为表结构，给开发和后面换用其他框架留下很大方便。
案例2：Zeppelin特别适合spark机器学习
Spark交互式开发平台
Zeppelin整合了Spark，Markdown，Shell，Angular等引擎，集成了数据分析和可视化等功能
提供了sql查询，和scala/python分析代码调试功能。
http://blog.csdn.net/guohecang/article/details/51324390。
案例3：Kylin：全功能大数据sql查询平台
预计算、好优化、高性能、支持mr、sparksql、基于时间的增量更新、流式更新、有开发管理台、数据源有hive/kafka。
由于有预计算、所以其他各个模块独立，能支持高并发。可以直接作为软件系统的数据源。
案例4：
Presto 玩的更绝，全程在内存中倒腾，需要对各个步骤下对象数据规模做到完全精细的把控。优势是速度快，支持的数据源多。
总结：：
- MPP架构的系统（Presto/Impala/SparkSQL/Drill等）有很好的数据量和灵活性支持，但是对响应时间是没有保证的。当数据量和计算复杂度增加后，响应时间会变慢，从秒级到分钟级，甚至小时级都有可能。
- 搜索引擎架构的系统（Elasticsearch等）相对比MPP系统，在入库时将数据转换为倒排索引，采用Scatter-Gather计算模型，牺牲了灵活性换取很好的性能，在搜索类查询上能做到亚秒级响应。但是对于扫描聚合为主的查询，随着处理数据量的增加，响应时间也会退化到分钟级。
- 预计算系统（Druid/Kylin等）则在入库时对数据进行预聚合，进一步牺牲灵活性换取性能，以实现对超大数据集的秒级响应。
1. kylin 预计算。用户指定dimensions和要计算的metric，kylin通过MR将结果保存在HBase中，后续读取直接读HBase。适合那种业务清楚的知道自己要分析什么的场景。查询模式比较固定，只不过所查看的时间不同的场景。注意的点是要避免维度灾难。
2. presto java8写的，代码质量非常高。设计：纯内存，没有容错，一个task失败就整个query fail。需要注意调整内存相关，线程数等参数，容易OOM。benchmark还行。支持标准SQL
3．Spark sql 相对更‘原生‘一些，单纯的通用框架，和上面两位并不是同一层面上的东西。
二、深度学习框架：
TensorFlow：google开源的，当前版本已经有高级API、可视化工具、GPU支持、异步执行
DeepLearning4J：（DL4J）是一套基于Java语言的神经网络工具包，可以构建、定型和部署神经网络。DL4J与Hadoop和Spark集成，支持分布式CPU和GPU。
Keras:
Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：
简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）
支持CNN和RNN，或二者的结合
无缝CPU和GPU切换
Keras和DDPG