我本人算是大数据的初学者，在学习大数据的过程中，经常遇到为什么用这个东西，为什么他能提高效率，为什么这个技术能更好的提高性能，这段代码会在哪些机子上执行这些问题。而搭建过程中也会遇到一些明明按照教程来的为什么就失败了。

我在学习过程中记录下这些细节，为了理清思路，让新手更容易学习和理解大数据，写了这个系列的文章。

• 1.Hadoop
• 2.Hive
• 3.Hbase

浅谈-----大数据分析的两大核心：存储构架和计算构架

• 1.SparkRDD
• 2.SparkIO
• 3.SparkSQL
• 4.SparkDataset
• 5.SparkStream

浅谈-----Spark计算为什么比Hadoop快

• 1.流式数据库pipelinedb
• 2.分布式关系型数据库GreenPlum

扩展阅读-----MPP和Hadoop的定位以及分别适合的场景

• 1.Ignite
• 2 Ignite与Hadoop/Spark（还没写）
• 3.Redis
• 4.Mongodb
• 5.Cassandra

• 1.Elasticsearch
• 2.Presto