近一个月接触的东西比较多，梳理一下。
Nginx+Tomcat，
实现负载均衡，同时采用keepalived的形式实现HA。负载后，关键问题就是session共享的问题，可实现的思路较多：Tomcat6以后本身可以使用cluster技术达成。也可以借鉴第三方软件实现。Memcached，redis都是采用的方案，【tomcat8在redis的方案中兼容性稍差，可以改造原有jar包，目前已测试通过】。
NOSQL
Mongodb，文档数据库。实现集群有三种方式，一种是M-S方式，官方不建议采用此方案。一种是rep复制集方式，使用率较高。再者就是sharding方式，需要数据量较大以后建议使用，一般情况下无须此方式。其HA方式也是基于复制集的形式实现。Spring对mongodb支持较多，如jdbcTemplate等等使用方式即可。
Redis，key-value数据库。支持的数据格式较memcached较多，比如string,map,list等等，一般情况下memcached与redis效率上基本上差不多。其HA方式，同样可以采用Keepalived方式实现，采用VIP的结构。Redis本身也支持sentinl的方式实现HA，集成在redis内部。Redis3之后本身支持cluster方式。采用3台机器或以上交叉部署，3Master-3Slave，除非两台机器全部down掉。
Supervisor，进程监控工具，以确保某些关键服务在无端断掉之后能监控到，实现自动重启。
Crontab，linux系统自带的定时任务工具，采用cron方式，当前任务不能实现分布式运行时，可采用特殊部署的形式达到只启动一个任务。
Kafka，一个消息传输开源工具，效率上要优于activeMQ。可以与log4j的appender结合，直接将log4j的日志统一收集起来集中式管理，然后存储起来。主要有三个关键概念。Producer，broker，consumer。集群部署也有几种方式，单broker，多broker，多producer/consumer方式等。采用zookeeper实现服务的注册，其本身也自带zookeeper，当然也可以采用zookeeper独立的服务。
Log4j 2，log4j/logback后又一力作，log4j 2优于两者，效率上要更快，但针对不是很大型的应用而言，log4j/logback基本上可以满足需求。
Logstash，日志收集工作，可以收集多种日志格式，比如nginx,tomcat,mysql等等，采用Input的形式，设置来源，其后output到指定的存储容器中。中间也可以采用filter对input的数据进行格式化处理。多用于系统的监控，特别是集群环境的监控，不必再一个一个机器来查看日志。
Elsticcsearch，基于lucene的搜索引擎工具，存储数据量很大，搜索速度快。Logstash收集的日志可以直接存储到elasticsearch中，方便数据存储及后期数据的分析。
Kibana，ELK（logstash，elsticsearch，kibana）组件中三者中的一个，可以WEB的形式查看日志，监控报警等等。安装比较简单，在Linux中部署中就可以启动看到UI。
Hadoop，现下的大数据默认的标准，一说大数据就联想到hadoop。其有两个关键概念，一个mapreduce，一个是HDFS。Hadoop2版本之后，mapreduce全新升级为Yarn架构，实现方式上差别很多，但效率稍微较1版本中效率高不少。HDFS，分布式文件系统，多用于数据存储，结合其它开源工具使用。Namenode/datanode两个主要的概念，namenode类似目录服务，datanode存储数据。
Hive，数据仓库工具，可以理解为MYSQL来使用。Hive+HDFS，HIVE的数据是存储在HDFS中，但Hive的元数据是存储在关系性数据库中，如debry，mysql等。
部署方式有三种，
一是嵌入式部署，直接内置的debry，此方式只能用于单连接测试使用，生产开发都不建议使用。
二是本地化部署，本机安装数据库，
三是远程式部署，与本机安装类似，多用于生产环境部署。
其专用的HQL语法，使用起来与SQL语法类似，但其可以直接翻译成mapreduce任务来执行，大大降低了编写mapreduce的工作量，但有些问题无法通过HQL解决时，只能编写mapreduce来实现。
Spark，一种内存计算的大数据工具，对机器内存要求较高，但其运行效率是hadoop中的MR远远不及的。
Flume，中文翻译为管道，由名知意。可以JAVA API采用，也可以与log4j集成，对应的有appender，可以将log4j的日志注入flume中。关键因素有source，channel，sink。可以多节点部署，前后衔接。Log4j + flume + hdfs/elsticsearch是比较可行的架构。
Sqoop，之前用过penthon kettle，有点类似。Sqoop主要用于数据传输，从关系库中往非关系库中导入导出。