非关系型数据库（NoSQL）：这个词听起来几乎就是「SQL，结构化查询语言」的反义词，SQL 是传统的关系型数据管理系统（RDBMS）必需的，但是 NOSQL 实际上指的是「不止 SQL」。NoSQL 实际上指的是那些被设计来处理没有结构（或者没有「schema」，纲要）的大量数据的数据库管理系统。NoSQL 适合大数据系统，因为大规模的非结构化数据库需要 NoSQL 的这种灵活性和分布式优先的特点。
R 语言：这还有人能给一个编程语言起一个更加糟糕的名字吗？R 语言就是这样的语言。不过，R 语言是一个在统计工作中工作得很好的语言。如果你不知道 R 语言，别说你是数据科学家。因为 R 语言是数据科学中最流行的编程语言之一。
Spark（Apache Spark）:Apache Spark 是一个快速的内存数据处理引擎，它能够有效地执行那些需要迭代访问数据库的流处理、机器学习以及 SQL 负载。Spark 通常会比我们前面讨论过的 MapReduce 快好多。
流处理（Stream processing）:流处理被设计来用于持续地进行流数据的处理。与流分析技术（指的是能够持续地计算数值和统计分析的能力）结合起来，流处理方法特别能够针对大规模数据的实时处理。
结构化 vs 非结构化数据（Structured v Unstructured Data）：这是大数据中的对比之一。结构化数据基本上是那些能够被放在关系型数据库中的任何数据，以这种方式组织的数据可以与其他数据通过表格来关联。非结构化数据是指任何不能够被放在关系型数据库中的数据，例如邮件信息、社交媒体上的状态，以及人类语音等等。
下篇（50 个术语）这篇文章是上篇文章的延续，由于上篇反响热烈，我决定多介绍 50 个相关术语。下面来对上篇文章涵盖的术语做个简短的回顾：算法，分析，描述性分析，预处理分析，预测分析，批处理，Cassandra（一个大规模分布式数据存储系统），云计算，集群计算，暗数据，数据湖，数据挖掘，数据科学家，分布式文件系统，ETL，Hadoop（一个开发和运行处理大规模数据的软件平台），内存计算，物联网，机器学习，Mapreduce（hadoop 的核心组件之一），NoSQL（非关系型的数据库），R，Spark（计算引擎），流处理，结构化 vs 非结构化数据。
我们接下来继续了解另外 50 个大数据术语。
Apache 软件基金会（ASF）提供了许多大数据的开源项目，目前有 350 多个。解释完这些项目需要耗费大量时间，所以我只挑选解释了一些流行术语。
Apache Kafka：命名于捷克作家卡夫卡，用于构建实时数据管道和流媒体应用。它如此流行的原因在于能够以容错的方式存储、管理和处理数据流，据说还非常「快速」。鉴于社交网络环境大量涉及数据流的处理，卡夫卡目前非常受欢迎。
Apache Mahout：Mahout 提供了一个用于机器学习和数据挖掘的预制算法库，也可用作创建更多算法的环境。换句话说，机器学习极客的最佳环境。
Apache Oozie：在任何编程环境中，你都需要一些工作流系统通过预定义的方式和定义的依赖关系，安排和运行工作。Oozie 为 pig、MapReduce 以及 Hive 等语言编写的大数据工作所提供正是这个。
Apache Drill, Apache Impala, Apache Spark SQL：这三个开源项目都提供快速和交互式的 SQL，如与 Apache Hadoop 数据的交互。如果你已经知道 SQL 并处理以大数据格式存储的数据（即 HBase 或 HDFS），这些功能将非常有用。抱歉，这里说的有点奇怪。
Apache Hive：知道 SQL 吗？如果知道那你就很好上手 Hive 了。Hive 有助于使用 SQL 读取、写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。
Apache Pig：Pig 是在大型分布式数据集上创建、查询、执行例程的平台。所使用的脚本语言叫做 Pig Latin（我绝对不是瞎说，相信我）。据说 Pig 很容易理解和学习。但是我很怀疑有多少是可以学习的？
Apache Sqoop：一个用于将数据从 Hadoop 转移到非 Hadoop 数据存储（如数据仓库和关系数据库）的工具。
Apache Storm：一个免费开源的实时分布式计算系统。它使得使用 Hadoop 进行批处理的同时可以更容易地处理非结构化数据。