大數據的生態(tài)系統(tǒng)如今已經非常龐大，涌現大量主流數據處理框架如Hadoop、Spark、Flink、Google的Tensorflow以及其他不計其數的Apache開源項目(最受歡迎的十個開源大數據技術)。

今天我們要推薦的五個“非主流”開源大數據技術項目，在某些特定的應用場合，往往能助您出奇制勝。

一、Luigi

Luigi是Spotify開發(fā)的數據管線批處理工具，熱度正在不斷飆升。Luigi的定位不是取代底層數據處理工具如Hive或者Pig，而是在眾多任務間創(chuàng)建工作流。Luigi原生支持Hadoop，這對于很多用戶來說非常有吸引力。

近日創(chuàng)業(yè)公司Mortar就將Spotify開發(fā)的開源大數據工具Luigi搬上云端，在亞馬遜云上提供復雜的，涉及大量工具和數據庫的大數據流水線處理服務，不論是否使用Hadoop，用戶都可以用Luigi管理復雜的大數據工作流。

二、Lumify

Lumify是一個開源大數據分析和可視化平臺，開發(fā)者Altamira認為當前的大數據分析工具并不完善，因此開發(fā)了Lumify來聚合、管理和洞察數據，此外，Lumify還可以用來分析數據內部之間的關系，進行地理圖形數據分析，并實時組織和協調數據。Lumify的官網由比較完整的文檔和介紹視頻，還提供了了一個在線應用示例。

三、Google 云平臺Hadoop互操作工具

這個技術項目來自Google Cloud Platform的官方Github賬號，描述如下：

為實現Hadoop相關開源軟件、Google云平臺之間互操作的代碼庫和工具集。如果你打算在Google云平臺上運行基于HDFS數據的Map-Reduce任務，那么這些工具值得投資。

四、Presto

Presto是一個分布式的大數據SQL查詢引擎，支持所有數據源格式，以及從GB到PB級別的數據規(guī)模。Presto主打的賣點是速度和可擴展性，如果你想提升SQL查詢速度又不愿對數據源存儲系統(tǒng)進行投資或改動，或者需要對存儲在多個平臺的數據源進行查詢，Presto都是值得考慮的選擇。Presto的官網由比較詳細的資料，這里還有一個Teradata的五分鐘視頻介紹(youtube)，以及Facebook的Presto設置應用指南(youtube)。

五、Clusterize

來自Denis Lukov的這個項目是今天介紹的“非主流”中的非主流，與前面介紹的四個后端數據科學/工程工具不同，Clusterize是一個Javascript寫成的前端開發(fā)小項目，目的是提高大數據集的瀏覽效率，降低延遲，這算得上是一個大數據工具嗎?也許吧，至少對于很多開發(fā)者來說是如此。