Neil Zhu，简书ID Not_GOD，University AI 创始人 & Chief Scientist，致力于推进世界人工智能化进程。制定并实施 UAI 中长期增长战略和目标，带领团队快速成长为人工智能领域最专业的力量。
作为行业领导者，他和UAI一起在2014年创建了TASA（中国最早的人工智能社团）, DL Center（深度学习知识中心全球价值网络），AI growth（行业智库培训）等，为中国的人工智能人才建设输送了大量的血液和养分。此外，他还参与或者举办过各类国际性的人工智能峰会和活动，产生了巨大的影响力，书写了60万字的人工智能精品技术内容，生产翻译了全球第一本深度学习入门书《神经网络与深度学习》，生产的内容被大量的专业垂直公众号和媒体转载与连载。曾经受邀为国内顶尖大学制定人工智能学习规划和教授人工智能前沿课程，均受学生和老师好评。
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配置完成很多同养的事情。
ES是否可以作为一个NoSQL数据库？粗看，这句话说的不太对，但是这是一个合理的场景。类似地，MongoDB在MapReduce的基础上使用分片的技术同样可以完成Hadoop可以做的工作。当然使用众多功能，我们可以在Hadoop之上（Hive、HBase、Pig和同样的一些）你也可以用多种方式查询Hadoop集群中的数据。
那么，我们现在是否能说Hadoop、MongoDB和Elasticsearch这三个是完全相同的呢？显然不行！每个工具都有自身最为适用的场景，但是每个都有相当的灵活性能够胜任不同的角色。现在的问题就变成“这些技术的最合适的使用场景是什么？”。下面我们来瞧瞧。
Elasticsearch已经超越了其最初的纯搜索引擎的角色，现在已经增加了分析和可视化的特性——但是它的核心仍旧是一个全文搜索引擎。Elasticsearch建立在Lucene之上并且支持极其快速的查询和丰富的查询语法。如果你有数百万的文档需要通过关键词进行定位时，Elasticsearch肯定是最佳选择。当然，如果你的文档是JSON的，你就可以把Elasticsearch当作一种轻量级的“NoSQL数据库”。但是Elasticsearch不是一个合适的数据库引擎，对复杂的查询和聚合并不是很强，尽管统计facet可以提供一定的关于给定查询的统计信息的支持。Elasticsearch中的facet主要是用来支持分面的浏览功能。
目前Elasticsearch已经增加了aggregation的功能
如果你在寻找一个对应于一个关键词查询的少量的文档集合，并且要支持在这些结果中分面的导航，那么Elasticsearch肯定是最好的选择。如果你需要进行更加复杂的计算，对数据执行服务端的脚本，轻松地运行MapReduce job，那么MongoDB或者Hadoop就进入待选项中。
MongoDB是NoSQL数据库，被设计成一个高可扩展，并且有自动分片的功能及一些额外性能优化的功能。MongoDB是一个面向文档的数据库，以JSON的形式进行数据的存储（准确地说可以称为BSON，对JSON进行了一些增强）——例如，一个native数据类型。MongoDB提供了一个文本索引类型来支持全文检索，所以我们可以看到在Elasticsearch和MongoDB之间的界限，基本的关键词搜索对应于文档的集合。
MongoDB超过Elasticsearch的地方在于其对于服务器端js脚本的支持、聚合的管道、MapReduce的支持和capped collections。使用MongoDB，你可以使用聚合管道来处理一个集合中的文档，通过一个管道操作的序列来多步地对文档进行处理。管道操作可以生成全新的文档并且从最终的结果中移除文档。这是一个在检索数据时的相当强的过滤、处理和转化数据的特点。MongoDB也支持对一个数据collection进行map/reduce job的执行，使用定制的js函数进行操作的map和reduce过程。这就保证了MongoDB可以对选定的数据执行任意类型的计算或者转换的终极的灵活性。
MongoDB另一个极其强大的特性称之为“Capped collections”。使用这个特性，用户可以定义一个collection的最大size——然后这个collection可以被盲写，并且会roll-over必须的数据来获取log和其他供分析的流数据。
你看到，Elasticsearch和MongoDB有一个可能的应用场景的重叠，它们不是同样的工具。但是Hadoop呢？Hadoop就是MapReduce，这已经有MongoDB就地支持了啊！是不是还有一个专属于Hadoop的场景，MongoDB就只是适合。
有！Hadoop是老MapReduce了，提供了最为灵活和强大的环境来进行大量数据的处理，毫无疑问的是能够搞定不能使用Elasticsearch或者MongoDB处理的场景。
为了更加清楚地认识到这点，看看Hadoop如何使用HDFS抽象存储的——从关联的计算特性上。通过HDFS中存储的数据，任意job都可以对于数据进行运算，使用写在核心MapReduce API上，或者使用Hadoop流技术直接使用native语言编程。基于Hadoop 2和YARN，甚至核心编程模型都已经被抽象了，你不再受到MapReduce的牵制了。使用YARN你可以在Hadoop上实现MPI并且用那种方式写job。
额外地，Hadoop生态系统提供了一个交错的工具集合，建立在HDFS和核心MapReduce之上，来进行数据的查询、分析和处理。Hive提供了一个类似SQL的语言，使得业务分析可以使用一个用户习惯的语法进行查询。HBASE提供了一个基于Hadoop的面向列的数据库。Pig和Sizzle提供了两个更加不同的编程模型来查询Hadoop数据。对存储在HDFS中的数据的使用，你可以继承Mahout的机器学习的能力至你的工具集。当使用RHadoop时，你可以直接使用R统计语言来对Hadoop数据执行高级的统计分析
所以，尽管Hadoop和MongoDB也有部分重叠的应用场景并且共同拥有一些有用的功能（无缝的水平扩展），但是两者之间还是有着特定的场景。如果你仅仅想要通过关键字和简单的分析，那么Elasticsearch可以完成任务；如果你需要查询文档，并且包含更加复杂的分析过程，那么MongoDB相当适合；如果你有一个海量的数据，需要大量不同的复杂处理和分析，那么Hadoop提供了最为广泛的工具和灵活性。
一个亘古不变的道理就是选择手头最适合的工具做事。在大数据这样的背景下，技术层出不穷，技术间的界限也是相当的模糊，这对我们的选择是一件相当困难的事情。正如你所见，特定的场景有着最适合的技术，这种差异性是相当重要的。最好的消息就是你不在限定在某一种工具或者技术上。依赖于你面对的场景，这就使得我们能够构建一个整合的系统。例如，我们知道Elasticsearch和Hadoop是可以很好地一起共事的，使用Elasticsearch快速的关键词查询，Hadoop job则能处理相当复杂的分析。
最终，采用了最大的搜索和细致的分析来确认最为合适的选择。在选择任何技术或者平台时，需要仔细地验证它们，理解这个东东适合哪些场景，哪里可以进行优化，需要做出哪些牺牲。从一个小小的预研项目开始，确认完毕后，再将技术应用到真正的平台上，缓慢地升级到新的层级。
跟随这些建议，你可以成功地在大数据技术中遨游，并且获得相应的回报。
