1、自己写MapReduce任务，虽然开发难度大一点，但运行效率比Pig和Hive高，像Google的PageRank排名，机器学习、推荐，全盘扫描的ETL都是这种方式的典型应用；
2、用Hive做分析，Hive的一大好处就是能使用程序员熟悉的SQL进行计算任务编写，但某些运算效率不及M/R；
3、用Pig做数据分析，Pig是Yahoo的研发成果，yahoo也希望将其推广为大数据领域内的数据分析标准，但从目前看Pig的语法尚未普及，跟Hive的问题一样，在做某些运算时效率不及M/R；
4、基于Hbase开发的系统，基本上可以达到实时分析系统的效果，但目前没有开源实现，开发成本高。
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