Apache 旗下与大数据相关的开源项目列表
2025年4月12日Apache 软件基金会（ASF）旗下与大数据相关的开源项目列表，这是一个非常庞大的生态系统，要列出“所有”项目几乎不可能，因为项目的活跃度、相关性以及“大数据”的定义本身就有弹性。不过，我可以整理一个尽可能详尽的列表，包含许多在业界被广泛使用或具有重要影响力的大数据相关 Apache 项目，并进行功能和场景的对比。
更全面的 Apache 大数据相关项目对比
| 项目 (Project) | 功能特点 (Core Function/Features) | 使用场景 (Use Cases) |
| Airflow | 工作流编排、调度和监控平台。 | 定义、调度和监控复杂的数据管道（ETL、ELT）、机器学习流程等。 |
| Arrow | 跨语言、跨平台的列式内存数据格式规范和库。 | 加速不同大数据系统（如 Spark, Pandas, Drill）之间的数据交换，减少序列化/反序列化开销。 |
| Atlas | Hadoop 生态系统的数据治理和元数据管理框架。 | 数据发现、血缘追踪、元数据集中管理、数据分类、安全策略实施。 |
| Avro | 基于 Schema 的数据序列化系统。 | RPC 调用和持久化存储中的数据序列化，尤其在 Hadoop 生态内广泛使用。 |
| BookKeeper | 可扩展、容错、低延迟的持久化日志存储服务。 | 为分布式系统（如 Pulsar）提供可靠的 Write-Ahead Logging (WAL) 或消息存储。 |
| Cassandra | 分布式、高可用、高可扩展的 NoSQL 宽列数据库。 | 需要高写入吞吐量、多数据中心部署、无单点故障的场景，如物联网数据、用户活动日志。 |
| Doris (Incubating) | MPP（大规模并行处理）分析型数据库。 | 实时数据仓库、交互式商业智能(BI)报表、Ad-hoc 即席查询。 |
| Drill | Schema-free（模式自由）的分布式 SQL 查询引擎。 | 直接查询多种异构数据源（NoSQL、文件系统、云存储），无需预先定义 Schema 或进行 ETL。 |
| Druid | 面向列存储、支持实时摄入的高性能分布式数据存储（OLAP 引擎）。 | 对大规模（特别是时间序列）事件数据进行快速聚合和探索性分析，常用于实时监控仪表盘。 |
| Flink | 分布式流处理引擎，以流为核心，但也支持批处理，提供精确一次处理语义。 | 对实时性、状态管理和准确性要求高的流处理场景，如实时监控、欺诈检测、复杂事件处理。 |
| Flume | 分布式、可靠、高可用的海量日志数据收集、聚合和传输服务。 | 从各种来源（如 Web 服务器）收集日志数据，并将其传输到中央存储（如 HDFS, Kafka）。 |
| Gobblin (Incubating) | 通用数据摄取框架。 | 从各种来源（数据库、Kafka、文件系统等）统一摄取数据到目标系统（如 HDFS, Kafka）。 |
| Hadoop | 分布式文件系统(HDFS)、资源管理(YARN)和计算框架(MapReduce)的基础平台。 | 大规模数据集的存储和批处理，是大数据生态系统的基石。 |
| HBase | 构建于 HDFS 之上的分布式、可伸缩、面向列的 NoSQL 数据库。 | 需要对海量数据进行实时随机读/写访问的场景，如用户画像、实时推荐、消息存储。 |
| Hive | 基于 Hadoop 的数据仓库工具，提供 SQL 查询接口(HiveQL)来分析存储在 HDFS 上的数据。 | 大规模数据的批处理 ETL、数据汇总、报表分析，适合对延迟不敏感的分析任务。 |
| Hudi (Hoodie) | 数据湖平台，在 HDFS/云存储上提供记录级别的插入、更新、删除和增量处理能力。 | 构建事务性数据湖，管理缓慢变化维度（SCD），进行增量数据处理和流式摄取。 |
| Iceberg | 用于大型分析数据集的开放表格式（Table Format）。 | 在数据湖（如 S3, HDFS）上管理大型表，提供 ACID 事务、模式演进、时间旅行等功能，优化查询性能。 |
| Impala | 高性能、低延迟的 MPP（大规模并行处理）SQL 查询引擎，主要查询 Hadoop 中的数据。 | 对存储在 HDFS、HBase、Kudu 中的数据进行快速的交互式 SQL 分析和 BI 报表。 |
| Kafka | 分布式、高吞吐量的事件流平台（消息队列/发布订阅系统）。 | 实时数据管道、日志收集、消息队列解耦、流处理引擎的数据源/汇、事件溯源。 |
| Knox | Hadoop 集群安全访问的应用程序网关。 | 为 Hadoop 服务（REST/HTTP API）提供统一的访问入口、认证、授权和代理。 |
| Kudu | 分布式列式存储引擎，针对快速分析和实时数据进行了优化。 | 需要快速扫描分析与低延迟随机读写并存的场景，如实时报表、时序数据存储、需要更新的数据分析。 |
| Kylin | 基于 Hadoop/Spark 的分布式 OLAP（在线分析处理）引擎。 | 通过预计算（Cube）技术，为超大规模数据集提供亚秒级的 SQL 查询响应能力，支持 BI 报表。 |
| Lucene | 高性能、功能齐全的文本搜索引擎库（被 Solr, Elasticsearch 使用）。 | 底层搜索引擎库，为应用程序提供索引和搜索功能。 |
| NiFi | 可视化、易于使用的数据流处理和自动化系统。 | 在不同系统间自动化数据流转、转换、路由和处理，构建实时 ETL 和数据集成管道。 |
| Oozie | Hadoop 作业（MapReduce, Pig, Hive, Spark 等）的工作流调度器。 | 在 Hadoop 集群中编排和调度一系列相互依赖的作业。 (Airflow 更现代化) |
| ORC | (Optimized Row Columnar) 高效的列式存储文件格式。 | 优化 Hadoop 生态中的数据存储和查询性能，特别适合 Hive。 |
| Parquet | 高效的列式存储文件格式，支持复杂的嵌套数据结构。 | 优化 Hadoop 生态及云存储上的分析查询性能，被 Spark 等引擎广泛支持。 |
| Phoenix | HBase 的 SQL 接口层。 | 通过标准的 SQL 和 JDBC 接口访问 HBase 数据，支持低延迟的 OLTP/操作型查询。 |
| Pig | 基于 Hadoop MapReduce 的高级数据流语言和执行框架 (Pig Latin)。 | 使用脚本语言简化 Hadoop 上的复杂数据转换和 ETL 任务。（近年来 Spark/Flink 更常用） |
| Pinot | 实时分布式 OLAP 数据存储。 | 面向用户的实时分析、仪表盘等场景，提供对海量数据的超低延迟查询。 |
| Pulsar | 分布式、云原生的发布订阅消息系统和流平台，支持多租户和跨地域复制。 | 企业级消息队列、流数据处理、微服务间通信，提供统一的消息传递和流处理模型。 |
| Ranger | 提供 Hadoop 平台及其组件集中安全策略管理和监控的框架。 | 对 HDFS, Hive, HBase 等组件进行统一的认证、授权管理和审计。 |
| RocketMQ | 分布式消息队列和流处理平台，强调金融级的可靠性和顺序消息。 | 订单处理、交易系统、日志流处理等需要高可靠、事务消息或严格顺序消息的场景。 |
| Samza | 分布式流处理框架（通常与 Kafka 配合使用）。 | 构建实时数据处理应用，支持大规模状态管理。 (与 Flink, Spark Streaming 竞争) |
| Solr | 基于 Lucene 的企业级开源搜索平台。 | 全文搜索、分面搜索、实时索引、数据库集成搜索、地理空间搜索等。 |
| Spark | 快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、交互式查询、流处理、机器学习和图计算。 | 多功能大数据处理平台，覆盖 ETL、交互式分析(Spark SQL)、实时流处理(Structured Streaming)、机器学习(MLlib)、图计算(GraphX)。 |
| Sqoop | 在 Hadoop 与关系型数据库（RDBMS）之间进行批量数据传输的工具。 | 从 RDBMS 导入数据到 HDFS/Hive/HBase，或从 Hadoop 导出数据到 RDBMS。 |
| Storm | 分布式实时计算系统（流处理框架）。 | 实时分析、在线机器学习、持续计算，对低延迟要求高的流式任务。（近年来 Flink 更流行） |
| Tez | 基于 YARN 的应用框架，优化 Hadoop 数据处理流程（如 Hive, Pig）。 | 提升 Hive 等依赖 MapReduce 的任务的执行效率，通过 DAG（有向无环图）优化执行计划。 |
| ZooKeeper | 为分布式系统提供高可用的集中协调服务。 | 分布式锁、配置管理、命名服务、领导者选举、集群成员管理（被 HBase, Kafka 等广泛依赖）。 |
重要提示:
- 项目状态: 这个列表包含活跃项目和一些仍在孵化 (Incubating) 或虽然不如以前流行但仍有使用的项目。Apache 项目的状态会随时间变化。
- 并非全部: Apache 旗下还有更多与数据处理、中间件、服务器等相关的项目，这里主要聚焦于与“大数据”处理强相关的项目。可能仍有遗漏。
- 生态整合: 这些项目通常不是孤立使用的，而是相互集成构成复杂的大数据解决方案。
- 技术选型: 选择哪个项目取决于具体的业务需求、数据特性、团队技能、性能要求、运维成本等多种因素。
