TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP）的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。目标是为用户提供一站式 OLTP (Online Transactional Processing)、OLAP (Online Analytical Processing)、HTAP 解决方案。TiDB 适合高可用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。
Apache Kylin不同于“大规模并行处理”（Massive Parallel Processing，MPP）架构的Hive、Presto等，Apache Kylin采用“预计算”的模式，用户只需要提前定义好查询维度，Kylin将帮助我们进行计算，并将结果存储到HBase中，为海量数据的查询和分析提供亚秒级返回，是一种典型的“空间换时间”的解决方案。Apache Kylin的出现不仅很好地解决了海量数据快速查询的问题，也避免了手动开发和维护提前计算程序带来的一系列麻烦。
说的更直白一点就是查询数据不查原始表，查结果表。
kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。
hadoop的集群先搞二台机器，一台管理机，一台node机，为什么呢。因为钱，机子也要钱。数据量是逐步增长起来的。如果一台node不能满足需求了，在增加node节点到集群。
在开始安装配置前，最好把该篇文章看上几遍，理顺了，在开始。特别是我踩过的坑。
elasticsearch搭好后，head中看到的集群健康值，显示是黄色的，还有Unassigned，如下图
openfire 采用Java开发，开源的实时协作（RTC）服务器基于XMPP（Jabber）协议。openfire安装和使用都非常简单，并利用Web进行管理。openfire集群，还比较容易配置的，但是没有连接池，这一缺点，我们可以用nginx来弥补。
red5单机还是比较不错的，但是官方网站没有文档，不知道集群怎么配置，网查找了半天，只有red5 0.8版本有集群配置。以后的版本看了一下，有集群的插件，但是不知道怎么装插件，就算装好了插件，怎么配置集群，还是不知道啊。没文档坑爹。
crtmpserver 流媒体服务器，研究学习，感觉还是不错的，下面说一下，集群配置。
Redis 集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集.redis3.0以前，只支持主从同步的，如果主的挂了，写入就成问题了。3.0出来后就可以很好帮我们解决这个问题。
目前redis 3.0还不稳定，如果要用在生产环境中，要慎重。
mongodb采用的分片原理,其实很简单,说白了就是,一个蛋糕特别大,需要非常非常大的盒子才能装下,就算装下了存储也不方便,所以把大蛋糕切成小蛋糕进行存储.这种思想在其他应用或数据库中也有应用.例如:mysql的分区,fastdfs的分组
redis和memcache比较像的，memcache可以实现服务器的集群，redis肯定也是可以的。下面在一台机，实现redis主从复制。