1樓：潘飛
曾經使用過mongodb作為儲存來測試其分析效能，不是很理想，當然只是單節點，可能沒有說明性。
目前來看大資料分析的技術主要有以下幾個方向：
類似於Hadoop的MapReduce架構；
類似於Presto和Spark的記憶體計算架構；
類似於Elasticsearch的分布式索引架構；
類似於Storm之類的分布式實時計算框架；
MR演算法是傳統的批處理模型，其延遲性較為明顯，對於體量較大（資料粒度較細）的資料分析比較適合，比如ETL過程就比較適合於使用MR計算模型（可以通過Hive來使用SQL轉化成MR）。
類似於Presto這樣的架構（可以使用SQL），更多的是應用在即時分析的領域，因為其最大限度地利用記憶體來提公升計算效能，所以其延遲要比基於MR的Hive要低好幾個數量級。同時，也應該注意運算的複雜性，確保有足夠的記憶體支援運算；
Elasticsearch是技術Lucene開發的分布式的索引架構，很多設計借鑑了HDFS的設計，比如分片，複製等概念，其最大的優勢在於它的準實時性。其對資料分析的支援僅限於簡單的聚合計算，所以有其侷限性。其最大的問題就是為了效能，消耗記憶體比較大，所以要適當地保持資料的規模，確保每個節點的記憶體不會成為瓶頸。
Storm這種是一種資料流計算框架，其最大的優勢就在於它的準實時。作為乙個純粹的資料流計算框架來使用，它的效能沒有問題，但是如果要做一些稍微複雜一點的計算，比如JOIN操作，那其效能也會受到極大影響。
以上所有的計算模型，都要注意記憶體的使用，特別是Presto和ES，如果伺服器節點開始使用交換區的話，效能會呈指數級下降。
技術只是方法，業務模型、資料分析理論、思路才是根基；另資料分析並不能解決所有問題，要充分利用資料的同時，也要注意那些資料分析解決不了問題。
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