如今，IT開發人員面對的最大挑戰就是復雜性，硬件越來越復雜，OS越來越復雜，編程語言和API越來越復雜，構建的應用也越來越復雜。今天，動力節點java學院小編整理出了Java程序員一直使用的一些工具或框架，或許會對你有意義。

1、Solr ——開源企業搜索平臺，用Java編寫，來自Apache Lucene項目

Solr是一個獨立的企業級搜索應用服務器，它對外提供類似于Web-service的API接口。用戶可以通過http請求，向搜索引擎服務器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通過Http Get操作提出查找請求，并得到XML格式的返回結果。與ElasticSearch一樣，同樣是基于Lucene，但它對其進行了擴展，提供了比Lucene更為豐富的查詢語言，同時實現了可配置、可擴展并對查詢性能進行了優化。

2、Hazelcast ——基于Java的開源內存數據網格

Hazelcast是一種內存數據網格 in-memory data grid，提供Java程序員關鍵任務交易和萬億級內存應用。雖然Hazelcast沒有所謂的“Master”，但是仍然有一個Leader節點(the oldest member)，這個概念與ZooKeeper中的Leader類似，但是實現原理卻完全不同。同時，Hazelcast中的數據是分布式的，每一個member持有部分數據和相應的backup數據，這點也與ZooKeeper不同。Hazelcast的應用便捷性深受開發者喜歡，但如果要投入使用，還需要慎重考慮。

3、Memcached ——通用分布式內存緩存系統。

Memcached是一套分布式快取系統，當初是Danga Interactive為了LiveJournal所發展的，但被許多軟件所使用。Memcached作為高速運行的分布式緩存服務器，具有以下的特點：協議簡單，基于libevent的事件處理，內置內存存儲方式。

4、Hadoop ——用Java編寫的開源軟件框架，用于分布式存儲，并對非常大的數據用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序

Hadoop實現了一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。Hadoop的框架最核心的設計就是HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲，MapReduce則為海量的數據提供了計算。

5、Cassandra——開源分布式數據庫管理系統

最初是由Facebook開發的，旨在處理許多商品服務器上的大量數據，提供高可用性，沒有單點故障。Apache Cassandra是一套開源分布式NoSQL數據庫系統。集Google BigTable的數據模型與Amazon Dynamo的完全分布式架構于一身。此后，由于Cassandra良好的可擴展性，被Digg、Twitter等Web 2.0網站所采納，成為了一種流行的分布式結構化數據存儲方案。因Cassandra是用Java編寫的，所以理論上在具有JDK6及以上版本的機器中都可以運行，官方測試的JDK還有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令類似于我們平時操作的關系數據庫，對于熟悉MySQL的小伙伴來說，操作會很容易上手。

6、MongoDB——最受歡迎的，跨平臺的，面向文檔的數據庫

MongoDB是一個基于分布式文件存儲的數據庫，使用C++語言編寫。旨在為Web應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。應用性能高低依賴于數據庫性能，MongoDB則是非關系數據庫中功能最豐富，最像關系數據庫的，隨著MongDB 3.4版本發布，其應用場景適用能力得到了進一步拓展。MongoDB的核心優勢就是靈活的文檔模型、高可用復制集、可擴展分片集群。你可以試著從幾個方面了解MongoDB，如實時監控MongoDB工具、內存使用量和頁面錯誤、連接數、數據庫操作、復制集等。

7、Elasticsearch ——為云構建的分布式RESTful搜索引擎

ElasticSearch是基于Lucene的搜索服務器。它提供了分布式多用戶能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java開發的，并作為Apache許可條款下的開放源碼發布，是比較流行的企業級搜索引擎。ElasticSearch不僅是一個全文本搜索引擎，還是一個分布式實時文檔存儲，其中每個field均是被索引的數據且可被搜索，也是一個帶實時分析功能的分布式搜索引擎，并且能夠擴展至數以百計的服務器存儲及處理PB級的數據。ElasticSearch在底層利用Lucene完成其索引功能，因此其許多基本概念源于Lucene。

8、Spark ——Apache Software Foundation中最活躍的項目，是一個開源集群計算框架

Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地。

9、MongoDB——最受歡迎的，跨平臺的，面向文檔的數據庫

MongoDB是一個基于分布式文件存儲的數據庫，使用C++語言編寫。旨在為Web應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。應用性能高低依賴于數據庫性能，MongoDB則是非關系數據庫中功能最豐富，最像關系數據庫的，隨著MongDB 3.4版本發布，其應用場景適用能力得到了進一步拓展。MongoDB的核心優勢就是靈活的文檔模型、高可用復制集、可擴展分片集群。你可以試著從幾個方面了解MongoDB，如實時監控MongoDB工具、內存使用量和頁面錯誤、連接數、數據庫操作、復制集等。

10、Redis ——開源(BSD許可)內存數據結構存儲，用作數據庫，緩存和消息代理

Redis是一個開源的使用ANSI C語言編寫的、支持網絡、可基于內存亦可持久化的日志型、Key-Value數據庫，并提供多種語言的API。Redis有三個主要使其有別于其它很多競爭對手的特點：Redis是完全在內存中保存數據的數據庫，使用磁盤只是為了持久性目的; Redis相比許多鍵值數據存儲系統有相對豐富的數據類型; Redis可以將數據復制到任意數。