1、ApacheMesos
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Mesos提供了高效、跨分布式應用程序和框架的資源隔離和***享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark等。
Mesos是Apache孵化器中的壹個開源項目，使用ZooKeeper實現容錯復制，使用LinuxContainers來隔離任務，支持多種資源計劃分配(內存和CPU)。提供Java、Python和C++APIs來開發新的並行應用程序，提供基於Web的用戶界面來提查看集群狀態。
2、HadoopYARN
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YARN又被稱為MapReduce2.0，借鑒Mesos，YARN提出了資源隔離解決方案Container，但是目前尚未成熟，僅僅提供Java虛擬機內存的隔離。
對比MapReduce1.x，YARN架構在客戶端上並未做太大的改變，在調用API及接口上還保持大部分的兼容，然而在YARN中，開發人員使用ResourceManager、ApplicationMaster與NodeManager代替了原框架中核心的JobTracker和TaskTracker。其中ResourceManager是壹個中心的服務，負責調度、啟動每壹個Job所屬的ApplicationMaster，另外還監控ApplicationMaster的存在情況;NodeManager負責Container狀態的維護，並向RM保持心跳。ApplicationMaster負責壹個Job生命周期內的所有工作，類似老的框架中JobTracker。
Hadoop上的實時解決方案
前面我們有說過，在互聯網公司中基於業務邏輯需求，企業往往會采用多種計算框架，比如從事搜索業務的公司：網頁索引建立用MapReduce，自然語言處理用Spark等。
3、ClouderaImpala
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Impala是由Cloudera開發，壹個開源的MassivelyParallelProcessing(MPP)查詢引擎。與Hive相同的元數據、SQL語法、ODBC驅動程序和用戶接口(HueBeeswax)，可以直接在HDFS或HBase上提供快速、交互式SQL查詢。Impala是在Dremel的啟發下開發的，第壹個版本發布於2012年末。
Impala不再使用緩慢的Hive+MapReduce批處理，而是通過與商用並行關系數據庫中類似的分布式查詢引擎(由QueryPlanner、QueryCoordinator和QueryExecEngine三部分組成)，可以直接從HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和統計函數查詢數據，從而大大降低了延遲。
4、Spark
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Spark是個開源的數據分析集群計算框架，最初由加州大學伯克利分校AMPLab開發，建立於HDFS之上。Spark與Hadoop壹樣，用於構建大規模、低延時的數據分析應用。Spark采用Scala語言實現，使用Scala作為應用框架。
Spark采用基於內存的分布式數據集，優化了叠代式的工作負載以及交互式查詢。與Hadoop不同的是，Spark和Scala緊密集成，Scala像管理本地collective對象那樣管理分布式數據集。Spark支持分布式數據集上的叠代式任務，實際上可以在Hadoop文件系統上與Hadoop壹起運行(通過YARN、Mesos等實現)。
5、Storm
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Storm是壹個分布式的、容錯的實時計算系統，由BackType開發，後被Twitter捕獲。Storm屬於流處理平臺，多用於實時計算並更新數據庫。Storm也可被用於“連續計算”(continuouscomputation)，對數據流做連續查詢，在計算時就將結果以流的形式輸出給用戶。它還可被用於“分布式RPC”，以並行的方式運行昂貴的運算。
Hadoop上的其它解決方案
就像前文說，基於業務對實時的需求，各個實驗室發明了Storm、Impala、Spark、Samza等流實時處理工具。而本節我們將分享的是實驗室基於性能、兼容性、數據類型研究的開源解決方案，其中包括Shark、Phoenix、ApacheAccumulo、ApacheDrill、ApacheGiraph、ApacheHama、ApacheTez、ApacheAmbari。
6、Shark
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Shark，代表了“HiveonSpark”，壹個專為Spark打造的大規模數據倉庫系統，兼容ApacheHive。無需修改現有的數據或者查詢，就可以用100倍的速度執行HiveQL。
Shark支持Hive查詢語言、元存儲、序列化格式及自定義函數，與現有Hive部署無縫集成，是壹個更快、更強大的替代方案。
7、Phoenix
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Phoenix是構建在ApacheHBase之上的壹個SQL中間層，完全使用Java編寫，提供了壹個客戶端可嵌入的JDBC驅動。Phoenix查詢引擎會將SQL查詢轉換為壹個或多個HBasescan，並編排執行以生成標準的JDBC結果集。直接使用HBaseAPI、協同處理器與自定義過濾器，對於簡單查詢來說，其性能量級是毫秒，對於百萬級別的行數來說，其性能量級是秒。Phoenix完全托管在GitHub之上。
Phoenix值得關註的特性包括：1，嵌入式的JDBC驅動，實現了大部分的java.sql接口，包括元數據API;2，可以通過多個行鍵或是鍵/值單元對列進行建模;3，DDL支持;4，版本化的模式倉庫;5，DML支持;5，通過客戶端的批處理實現的有限的事務支持;6，緊跟ANSISQL標準。
8、ApacheAccumulo
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ApacheAccumulo是壹個可靠的、可伸縮的、高性能、排序分布式的鍵值存儲解決方案，基於單元訪問控制以及可定制的服務器端處理。使用GoogleBigTable設計思路，基於ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift構建。Accumulo最早由NSA開發，後被捐獻給了Apache基金會。
對比GoogleBigTable，Accumulo主要提升在基於單元的訪問及服務器端的編程機制，後壹處修改讓Accumulo可以在數據處理過程中任意點修改鍵值對。
9、ApacheDrill
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本質上，ApacheDrill是GoogleDremel的開源實現，本質是壹個分布式的mpp查詢層，支持SQL及壹些用於NoSQL和Hadoop數據存儲系統上的語言，將有助於Hadoop用戶實現更快查詢海量數據集的目的。當下Drill還只能算上壹個框架，只包含了Drill願景中的初始功能。
Drill的目的在於支持更廣泛的數據源、數據格式及查詢語言，可以通過對PB字節數據的快速掃描(大約幾秒內)完成相關分析，將是壹個專為互動分析大型數據集的分布式系統。
10、ApacheGiraph
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ApacheGiraph是壹個可伸縮的分布式叠代圖處理系統，靈感來自BSP(bulksynchronousparallel)和Google的Pregel，與它們區別於則是是開源、基於Hadoop的架構等。
Giraph處理平臺適用於運行大規模的邏輯計算，比如頁面排行、***享鏈接、基於個性化排行等。Giraph專註於社交圖計算，被Facebook作為其OpenGraph工具的核心，幾分鐘內處理數萬億次用戶及其行為之間的連接。
11、ApacheHama
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ApacheHama是壹個建立在Hadoop上基於BSP(BulkSynchronousParallel)的計算框架，模仿了Google的Pregel。用來處理大規模的科學計算，特別是矩陣和圖計算。集群環境中的系統架構由BSPMaster/GroomServer(ComputationEngine)、Zookeeper(DistributedLocking)、HDFS/HBase(StorageSystems)這3大塊組成。
12、ApacheTez
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ApacheTez是基於HadoopYarn之上的DAG(有向無環圖，DirectedAcyclicGraph)計算框架。它把Map/Reduce過程拆分成若幹個子過程，同時可以把多個Map/Reduce任務組合成壹個較大的DAG任務，減少了Map/Reduce之間的文件存儲。同時合理組合其子過程，減少任務的運行時間。由Hortonworks開發並提供主要支持。
13、ApacheAmbari
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ApacheAmbari是壹個供應、管理和監視ApacheHadoop集群的開源框架，它提供壹個直觀的操作工具和壹個健壯的HadoopAPI,可以隱藏復雜的Hadoop操作，使集群操作大大簡化，首個版本發布於2012年6月。
ApacheAmbari現在是壹個Apache的頂級項目，早在2011年8月，Hortonworks引進Ambari作為ApacheIncubator項目，制定了Hadoop集群極致簡單管理的願景。在兩年多的開發社區顯著成長，從壹個小團隊，成長為Hortonworks各種組織的貢獻者。Ambari用戶群壹直在穩步增長，許多機構依靠Ambari在其大型數據中心大規模部署和管理Hadoop集群。
目前ApacheAmbari支持的Hadoop組件包括：HDFS、MapReduce、Hive、HCatalog、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig及Sqoop。