引用：
https://www.jianshu.com/p/c688e47dae1d
https://blog.csdn.net/u013710265/article/details/72580238
计算层少了当前的比较主流的： impla和clickhouse，其他相对来说还比较齐备
从另外角度来看大数据技术栈：
存储：包括文件系统和存储引擎
文件系统方面，除了传统的行式存储，还有新的列式存储格式如ORC，Parquet，以及一些新型的用SSD或者内存加速的存储，如Transwarp Holodesk以及Tachyon。此外，还有Ceph等新型文件系统。
在文件系统之上，各种存储引擎也迅速发展，如NoSQL类的HBase，MongoDB，CouchDB，它们在一些大数据场景下表现的非常出色(如高并发，文档存储等)，而放弃另外一些特性，如事务和SQL支持；不过近年也涌现出一些新的NoSQL存储引擎，重新拾起来SQL和事务，如VoltDB，CockroachDB，以及Transwarp Hyperbase。
计算引擎：包括批处理疫情，交互分析引擎，流式计算引擎，迭代式引擎
计算引擎的发展更是日新月异，可以按照批处理/交互式/流式/迭代式做个大体的分类。
批处理引擎在大数据领域发展的最快，MapReduce，Spark，Tez等已在大规模商用；
交互式分析引擎的代表有Dremel，Presto，Impala等，目前还处于未能完全证明商用能力，但是在快速发展并且验证的阶段；
流式引擎这两年发展很快，Spark Streaming/Flink/Storm/Samza是其中的代表；
迭代式引擎有Graphx，Pregel，以及Transwarp Graphene等。
数据分析：主要包括数据分析工具和数据挖掘相关工具
数据分析领域，各种工具更是层出纷纭，如Hive，Mahout，MLlib，R，Kylin等。
数据集成和调用工具：包括日志采集和任务调度
数据集成和调度工具也有很多的开源项目涌现出来，如Oozie，Azkaban，Crunch，Sqoop，Flume，Kafka等等。