自己理解的各大数据库应用场景，不一定对

Mapreduice：
理解：
大数据并行处理的计算模型。
用途：
为保证数据处理速度，大数据处理部分用这个模型去做。

Elasticsearch：
理解：
Elasticsearch是提供持久存储、统计等多项功能的现代搜索引擎。
用途：
可以用它来存储已经算好，或者不需要去更新的数据，主要用它做数据查询。

Hive：
理解：
构建在基于静态批处理的Hadoop之上，基于MapReduce任务实现大数据集的批处理作业。
用途：
大数据处理基于这个数据库去做大量结构化数据的离线分析、多维度离线数据分析，存储离线的日志信息供后续定位、分析使用。

MongoDB：
理解：
基于分布式文件存储的非关系数据库。
用途：
可以用它来做web网站实时结构化数据缓存。

Redis：
理解：
高性能的key-value数据库。
用途：
可以用它来做web网站非结构化数据的缓存。也可以用于高性能的任务队列。

Mysql：
理解：
web服务最好用的RDBMS
用途：
用它来存储量级不是很大的网站数据，例如用户数据，会员等级数据，用户的登录、操作日志数据。

Kafka：
理解：
一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，每秒可以处理几十万条消息，延迟低，支持数千个客户端同时读写，支持热扩展
用途：
1. 服务日志收集
2. 用作消息队列，例如爬虫抓取完的数据存到kafka，数据处理从kafka获取数据进行后续处理。
3. 榜单数据收集，每次打开榜单页，可直接从kafka从头到尾按顺序读出榜单数据
4. 用户活动跟踪，记录用户活动行为
5. 运营监控数据的存储
6. 流式处理的数据存储

memcache：
理解：
基于多线程的key-value数据库。
用途：
暂时用不到，redis就够了。

Hbase：
理解：
可以理解为能存更多数据，扩展更容易，大数据量频繁操作成本更低的redis
用途：
暂时用不到，数据量级没那么大。

Spark：
理解：
Spark是大规模数据处理的通用框架
用途：
可以和kafka配合使用，做流式处理和机器学习。