大数据主要应用在互联网、电商领域，电信、电力行业也在逐步使用。对广大的中小企业来说，大数据也听得太多了。然而，大数据的技术门槛还是很高的。从技术路线上来说，选择大公司使用的技术方案可能是不能承受之重。

   对中小企业而言，要选择适合自己的大数据技术路线。跟着大公司，人云亦云，还真玩不起。那么，有没有适合中小企业的大数据方案呢?笔者用心收集了几个，供参考。

1、Cassandra+Presto

    Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集 GoogleBigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身Facebook于2008将 Cassandra 开源，此后，由于Cassandra良好的可扩放性，被Digg、Twitter等知名Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

Cassandra主要特性：

● 分布式

● 基于column的结构化

● 高伸展性

Cassandra提供了以下功能：

● 模式灵活

● 可扩展性

● 多数据中心

● 范围查询

● 列表数据结构

● 分布式写操作

● 一致性Hash

● GoSSIP协议简化集群管理

● 实时更新

● 高效的二级索引

● 高效的数据压缩

    Presto是一个用Java语言开发的、开源的“交互式”SQL查询引擎。它由Facebook构建，即Hive最初的创建者。Presto采用 的方法类似于Impala，即提供交互式体验的同时依然使用已有的存储在Hadoop上的数据集。它也需要安装在许多“节点”上，类似于Impala。 Presto提供了以下功能：

● ANSI-SQL语法支持 (可能是ANSI-92)

● JDBC 驱动

● 一个用于从已有数据源中读取数据的“连接器”集合。连接器包括：HDFS、Hive和Cassandra

● 与Hive metastore交互以实现模式共享

    Trafodion是由惠普赞助的一个开源项目，培养在惠普实验室和HP-IT开发一个企业级的SQL上的HBase解决方案，针对大数据的事务或 业务工作负载。 Trafodion是在Apache许可证授权，版本2.0。Trafodion建立在可扩展性，弹性和Hadoop的灵活性上。 Trafodion Hadoop的扩展提供保证事务的完整性，使各种新的大数据应用在Hadoop上运行。

Key Features of Trafodion

● Full-functioned ANSI SQL language support

● JDBC/ODBC connectivity for Linux/Windows clients

● ACID distributed transaction protection across multiple statements, tables and rows

● Performance improvements for OLTP workloads with compile-time and run-time optimizations

● Support for large data sets using a parallel-aware query optimizer

Key Benefits of Trafodion

● Reuse existing SQL skills and improve developer productivity

● Distributed ACID transactions guarantee data consistency across multiple rows and tables

● Interoperability with existing tools and applications

● Hadoop and Linux distribution neutral

● Easy to add to your existing Hadoop infrastructure