Giraph处理平台适用于运行大规模的逻辑计算，比如页面排行、共享链接、基于个性化排行等。Giraph专注于社交图计算，被Facebook作为其Open Graph工具的核心，几分钟内处理数万亿次用户及其行为之间的连接。

三、HaLoop

简介：迭代的MapReduce，HaLoop——适用于迭代计算的Hadoop 。

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Hadoop与HaLoop的不同

与Hadoop比较的四点改变：

1.提供了一套新的编程接口，更加适用于迭代计算；

HaLoop给迭代计算一个抽象的递归公式：

3.Task Scheduler也进行了修改，使得任务能够尽量满足data locality

4.slave nodes对数据进行cache并index索引，索引也以文件的形式保存在本地磁盘。

HaLoop官网>>>

四、Twister

简介：Twister， 迭代式MapReduce框架，Twister是由一个印度人开发的，其架构如下：

在Twister中，大文件不会自动被切割成一个一个block，因而用户需提前把文件分成一个一个小文件，以供每个task处理。在map阶段，经过map（）处理完的结果被放在分布式内存中，然后通过一个broker network（NaradaBroking系统）将数据push给各个reduce task（Twister假设内存足够大，中间数据可以全部放在内存中）；在reduce阶段，所有reduce task产生的结果通过一个combine操作进行归并，此时，用户可以进行条件判定， 确定迭代是否结束。combine后的数据直接被送给map task，开始新一轮的迭代。为了提高容错性，Twister每隔一段时间会将map task和reduce task产生的结果写到磁盘上，这样，一旦某个task失败，它可以从最近的备份中获取输入，重新计算。

为了避免每次迭代重新创建task，Twister维护了一个task pool，每次需要task时直接从pool中取。在Twister中，所有消息和数据都是通过broker network传递的，该broker network是一个独立的模块，目前支持NaradaBroking和ActiveMQ。

离线计算

一、Hadoop?MapReduce

简介：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念”Map（映射）”和”Reduce（归约）”，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

Hadoop?MapReduce官方网站>>>

二、Berkeley Spark

简介：Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。

三、DataTorrent

简介：DataTorrent基于Hadoop 2.x构建，是一个实时的、有容错能力的数据流式处理和分析平台，它使用本地Hadoop应用程序，而这些应用程序可以与执行其它任务，如批处理，的应用程序共存。该平台的架构如下图所示：

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DataTorrent 将数据分析速度从“实时”提升至“现在时”

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键值存储

一、LevelDB

贡献者：Google

简介：Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库，目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了。 在这个数量级别下还有着非常高的性能，主要归功于它的良好的设计。特别是LMS算法。

LevelDB 是单进程的服务，性能非常之高，在一台4核Q6600的CPU机器上，每秒钟写数据超过40w，而随机读的性能每秒钟超过10w。

此处随机读是完全命中内存的速度，如果是不命中 速度大大下降。

LevelDB官方网站>>>

二、RocksDB

贡献者：facebook

（编辑：核心网）

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