HDFS
Bietet Zugriff auf Daten mit hohem Durchsatz, kann sehr große Datensätze verarbeiten.
Yarn
Als Ressourcen-Managementsystem von Hadoop 2.0 implementiert Yarn Ressourcen-Management und Planung für Anwendungen.
Spark
Eine verteilte In-Memory-Computing-Infrastruktur
Elk
Bietet eine Standard-SQL-Engine und ermöglicht, dass konventionelle Anwendungen nahtlos in die Big-Data-Plattform migirert werden können.
MapReduce
Eine verteilte Computing-Engine, die massive Offline-Batch-Verarbeitung unterstützt.
Flink
Eine einheitliche Computing-Infrastruktur für Batch- und Stream-Verarbeitung. Sie ist grundsätzlich eine Engine zur Stream-Verarbeitung, die Datenverteilung und parallele Rechenvorgänge unterstützt.
Storm
Ein verteiltes, zuverlässiges und fehlertolerantes Echtzeit-Stream-Datenverarbeitungssystem. Es bietet SQL-ähnliche Abfragesprachen (StreamCQL).
Solr
Eine unabhängiger Such-Server der Unternehmensklasse basierend auf Apache Lucene.
Kafka
Ein verteiltes, partitioniertes Meldungs-Release-Subscription-System mit mehreren Kopien.
Loader
Für den Daten- und Dateiaustausch zwischen FusionInsight, relationalen Datenbanken und Dateisystemen.
HBase
Ein spaltenorientiertes Speichersystem für große Mengen an unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten, das eine hohe Verfügbarkeit, Leistung und Skalierbarkeit bietet. HBase unterstützt das Lesen und Schreiben von Daten in Echtzeit.
Flume
Ein verteiltes Massen-Protokollsammlungs-, Aggregations- und Übertragungssystem, das eine hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit bietet.
LibrA
Eine große parallel verarbeitende Datenbank mit flexibler Skalierbarkeit, exzellenter Leistung, hoher Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz. Sie kann konventionelle Datenbanksysteme ersetzen und macht die Entscheidungsfindung einfacher und effizienter.
