技术：Hadoop和Hive、Pig、Cascading、Cascalog、mrjob、Caffeine、S4、MapR、Acunu、Flume、Kafka、Azkaban、Oozie、Greenplum
distributed stream computing) Storm (distributed realtime computation system, in turn used by many others) Cascalog
“ 技术： Hadoop和Hive、Pig、Cascading、Cascalog、mrjob、Caffeine、S4、MapR、Acunu、Flume、 Kafka、Azkaban、Oozie、Greenplum
MongoDB、Apache CouchDB、Redis、BigTable、HBase、Hypertable、Voldemort、 Neo4j MapReduce相关：Hive、Pig、Cascading、Cascalog
“ 技术： Hadoop和Hive、Pig、Cascading、Cascalog、mrjob、Caffeine、S4、MapR、Acunu、Flume、Kafka、Azkaban、Oozie、Greenplum
的流处理框架； Apache Tez ：基于YARN，用于执行任务中的复杂DAG（有向无环图）； Apache Twill ：基于YARN的抽象概念，用于减少开发分布式应用程序的复杂度； Cascalog
MongoDB、Apache CouchDB、Redis、BigTable、HBase、Hypertable、Voldemort、Neo4j MapReduce相关：Hive、Pig、Cascading、Cascalog
虽然Cascading是一个JAVA API，但是APIs当前允许使用其他的语言，列表包括Scala的Scalding, Clojure的Cascalog, Python的PyCascading以及其他...例如，Cascalog增加了基于数据日志的逻辑查询功能，而Scalding增加了有关遍历问题以及许多机器算法的数学模型。
实际案例： Datomic系统的查询语言 Cascalog 主要是查询大数据集的Datalog实现。
流行的框架有强大的社区支持 缺点：人力投入多（需要一个开发者/数据科学家的团队） 数据处理框架： Map / Reduce + Hadoop——分布式存储和处理系统 M / R——处理大量数据的范式 Pig，Hive，Cascalog
数据处理框架： Map / Reduce + Hadoop——分布式存储和处理系统 M / R——处理大量数据的范式 Pig，Hive，Cascalog——在Map / Reduce 上的框架 Spark
YARN的流处理框架； Apache Tez ：基于YARN，用于执行任务中的复杂DAG（有向无环图）； Apache Twill ：基于YARN的抽象概念，用于减少开发分布式应用程序的复杂度； Cascalog
在实践中，Datalog 语言被应用在多个数据系统中，例如 Datomic 系统将其作为查询语言；Hadoop 则基于 Datalog 实现了 Cascalog 用于大数据集的查询。
Kafka和YARN的流处理框架； Apache Tez：基于YARN，用于执行任务中的复杂DAG（有向无环图）； Apache Twill：基于YARN的抽象概念，用于减少开发分布式应用程序的复杂度； Cascalog
大数据处理框架: 除了上述提到的项目，Java还有许多其他的大数据处理框架，如Cascalog、Samza和Akka等。这些框架提供了不同的数据处理模式和抽象，以满足不同的应用场景需求。
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