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基于内存的数据库Redis
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相关链接
官方地址 - https://redis.io/
中文官方地址 - http://www.redis.cn/
中文文档 - http://www.redis.cn/documentation.html
Github - https://github.com/antirez/redis
简单教程 - https://www.runoob.com/redis/redis-tutorial.html
Redis 集群教程：入门级的Redis集群使用指南。
Redis 集群规范：进阶版的Redis集群使用规范。
MongoDB
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Apache Doris
是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。
Apache Doris可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。令您的数据分析工作更加简单高效！
http://doris.apache.org/master/zh-CN/
HBase
是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，
HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
HDFS
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。
它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。
HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。
HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。
kudu
简单来说:dudu是一个与hbase类似的列式存储分布式数据库。
官方给kudu的定位是:在更新更及时的基础上实现更快的数据分析
1.2、为什么需要kudu？ 1.2.1、hdfs与hbase数据存储的缺点
目前数据存储有了HDFS与hbase，为什么还要额外的弄一个kudu呢?
HDFS:使用列式存储格式Apache Parquet，Apache ORC，适合离线分析，不支持单条纪录级别的update操作，随机读写性能差
HBASE:可以进行高效随机读写，却并不适用于基于SQL的数据分析方向，大批量数据获取时的性能较差。
正因为HDFS与HBASE有上面这些缺点，KUDU较好的解决了HDFS与HBASE的这些缺点，它不及HDFS批处理快，也不及HBase随机读写能力强，
但是反过来它比HBase批处理快（适用于OLAP的分析场景），而且比HDFS随机读写能力强（适用于实时写入或者更新的场景），这就是它能解决的问题。
图数据库JanusGraph
JanusGraph是一个分布式的, 可扩展性强的开源图数据库, 目标是支持存储和查询具有千亿点和边的超级大图。
小米JanusGraph使用HBase存储底层数据，使用ElasticSearch存储索引数据, 并为用户提供图数据库的存储和查询服务。
一个分布式的, 可扩展性强的开源图数据库。
对象存储
基于HDFS的分布式对象存储服务。对象存储（FDS）提供安全、易用、弹性、高可用的对象存储服务，让用户能够在云端灵活管理静态文件/图像/视频/日志等海量数据，轻松驾驭多点并发、大量吞吐等业务场景。
时序数据库OpenTSDB
OpenTSDB是一款基于HBase存储的高度可扩展的时序数据库。
结构化存储