进入2023年，好消息是有多种可靠的大数据解决方案可供选择。

1)阿帕奇Hadoop

Apache 软件基金会创建了 Apache Hadoop，这是一种基于 Java 的开源框架，用于存储和分析大量数据。本质上，它提供了一个分布式存储基础设施，并使用 MapReduce 编程方法论来处理大量数据。

2)MongoDB

MongoDB 是一个跨平台、面向文档的开源数据库，旨在存储和处理大量数据，同时保持高性能、可用性和可扩展性。MongoDB 被归类为 NoSQL 数据库，因为它不以表的形式存储或检索数据。

3)Rainstor

RainStor是RainStor公司开发的处理和分析海量数据的数据库管理系统。重复数据删除是一种用于简化大量数据存储以供参考的技术。由于能够组织和存储大量信息以供参考，它消除了重复文件。

4)Cassandra

Cassandra 是一个分布式开源 NoSQL 数据库，可以对多组实时数据进行深入分析。它允许在不牺牲性能的情况下实现高可扩展性和可用性。CQL 用于与数据库接口。

5)Presto

Facebook 创建了 Presto，这是一个开源的 SQL 查询引擎，可以对海量数据进行交互式查询分析。这个分布式搜索引擎允许对大小从 GB 到 PB 的数据源进行快速分析搜索。该技术可以准确地查询数据所在的位置，而无需将其移动到单独的分析系统。

6)RapidMiner

RapidMiner 是一个功能强大的开源预测分析数据挖掘应用程序。它是一个强大的数据科学平台，使数据科学家和大数据分析师能够快速分析他们的数据。除数据挖掘外，它还支持模型部署和模型运行。通过此解决方案，可以访问对公司运营产生影响所需的所有数据准备工具和机器学习。

7)ElasticSearchElasticsearch 基于 Apache Lucene，是一种分布式、开源、分析性的现代搜索引擎，允许您索引、搜索和分析所有类型的数据。日志分析、运营智能、安全智能、全文搜索和业务分析是其最常见的一些用例。

8)Kafka

Apache Kafka 是一种流行的开源事件存储和流技术，由 Apache 软件基金会使用 Java 和 Scala 编写。数以千计的组织依靠该平台进行流分析、高性能数据管道、数据集成和关键任务应用程序。

9)Splunk

Splunk 是一个可扩展的复杂软件平台，可以查找、分析和可视化来自网站、应用程序、传感器和设备以及其他来源的机器生成的数据，以提供指标、诊断问题并深入了解企业流程。Splunk 将实时数据捕获、编制索引并将其关联到一个可搜索的存储库中，该存储库可用于生成报告、警报、图形、仪表板和可视化。

10)KNIME

KNIME，通常称为 Konstanz Information Miner，是一个免费和开源的数据分析、集成和报告平台。KNIME 不仅直观和开放，而且还积极吸收新思想和技术新进展，使数据解释和构建数据科学过程和可重用组件尽可能简单易用。