摘要：说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。
弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测，在接下来几年，“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测，到2011年，Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长；到2020年，市场产值会超过10亿美元。
IBM更是非常看好开源大数据工具，派出了3500名研究人员开发Apache Spark，这个工具是Hadoop生态系统的一部分。
这回我们推出了最新的顶级开源大数据工具排行榜。这个领域最近方兴未艾，许多新项目纷纷启动。许多最知名的项目由Apache基金会管理，与Hadoop密切相关
现在很多人对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展。想深入了解学习、转行的读者老爷，可以加学习QQ群：957205962小编准备了大量干货分享给大家，并邀请了清华大学毕业的资深大数据开发工程师为大家答疑解惑，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
请注意：本文不是要搞什么排名；相反，项目按类别加以介绍。与往常一样，要是你知道另外的开源大数据及/或Hadoop工具应该榜上有名，欢迎留言交流。
一、Hadoop相关工具
1. Hadoop
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X。
相关链接：Welcome to Apache™ Hadoop®!
2. Ambari
作为Hadoop生态系统的一部分，这个Apache项目提供了基于Web的直观界面，可用于配置、管理和监控Hadoop集群。有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当中，Ambari也为他们提供了充分利用REST(代表性状态传输协议)的API。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X。
相关链接：Ambari -
3. Avro
这个Apache项目提供了数据序列化系统，拥有丰富的数据结构和紧凑格式。模式用JSON来定义，它很容易与动态语言整合起来。
支持的操作系统：与操作系统无关。
相关链接：Welcome to Apache Avro!
4. Cascading
Cascading是一款基于Hadoop的应用程序开发平台。提供商业支持和培训服务。
支持的操作系统：与操作系统无关。
相关链接：Cascading | Cascading
5. Chukwa
Chukwa基于Hadoop，可以收集来自大型分布式系统的数据，用于监控。它还含有用于分析和显示数据的工具。
支持的操作系统：Linux和OS X。
相关链接：Welcome to Apache Chukwa
6. Flume
Flume可以从其他应用程序收集日志数据，然后将这些数据送入到Hadoop。官方网站声称：“它功能强大、具有容错性，还拥有可以调整优化的可靠性机制和许多故障切换及恢复机制。”
支持的操作系统：Linux和OS X。
相关链接：Home - Apache Flume - Apache Software Foundation
7. Hbase
Hbase是为有数十亿行和数百万列的超大表设计的，这是一种分布式数据库，可以对大数据进行随机性的实时读取/写入访问。它有点类似谷歌的Bigtable，不过基于Hadoop和Hadoop分布式文件系统(HDFS)而建。
支持的操作系统：与操作系统无关。
相关链接：Apache Hbase - Apache Hbase™ Home
8. Hadoop分布式文件系统(HDFS)
HDFS是面向Hadoop的文件系统，不过它也可以用作一种独立的分布式文件系统。它基于Java，具有容错性、高度扩展性和高度配置性。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X。
相关链接：HDFS Users Guide
9. Hive
Apache Hive是面向Hadoop生态系统的数据仓库。它让用户可以使用HiveQL查询和管理大数据，这是一种类似SQL的语言。
支持的操作系统：与操作系统无关。
相关链接：Apache Hive TM
10. Hivemall
Hivemall结合了面向Hive的多种机器学习算法。它包括诸多高度扩展性算法，可用于数据分类、递归、推荐、k最近邻、异常检测和特征哈希。
支持的操作系统：与操作系统无关。
相关链接：myui/hivemall