Apache HBase

這個大數據管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優勢的數據庫，Hbase最初被設計應用于Hadoop平臺，而這一強大的數據管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數據。

Apache Storm

用于處理高速、大型數據流的分布式實時計算系統。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數據處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業更有效率地捕獲商業機會、發展新業務。

Apache Spark

該技術采用內存計算，從多迭代批量處理出發，允許將數據載入內存做反復查詢，此外還融合數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合，而且運行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術迅速成為了大數據管理標準之一。當它被用來管理大型數據集時，對于復雜的分布式應用，Hadoop體現出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統，它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數據集。

Apache Drill

你有多大的數據集？其實無論你有多大的數據集，Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，允許大規模數據吞吐，而且能很快得出結果。

Apache Sqoop

也許你的數據現在還被鎖定于舊系統中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發連接，可以將數據從關系數據庫系統方便地轉移到Hadoop中，可以自定義數據類型以及元數據傳播的映射。事實上，你還可以將數據（如新的數據）導入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強大的圖形處理平臺，具有很好可擴展性和可用性。該技術已經被Facebook采用，Giraph可以運行在Hadoop環境中，可以將它直接部署到現有的Hadoop系統中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現有的大數據處理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你現有的Hadoop群集上，監視所有的查詢。該技術和MapReduce一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數據平臺上的數據。

Gephi

它可以用來對信息進行關聯和量化處理，通過為數據創建功能強大的可視化效果，你可以從數據中得到不一樣的洞察力。Gephi已經支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節點的大型網絡上運行。Gephi具有活躍的用戶社區，Gephi還提供了大量的插件，可以和現有系統完美的集成到一起，它還可以對復雜的IT連接、分布式系統中各個節點、數據流等信息進行可視化分析。

MongoDB

這個堅實的平臺一直被很多組織推崇，它在大數據管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創建，現在該技術已經被廣泛的應用于大數據管理。MongoDB是一個應用開源技術開發的NoSQL數據庫，可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數據。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數據集。（Couchbase服務器也作為一個參考）。