你這問題就大咯。高并發和大數據看上去相似，其實并不是同一個東西高并發設計的技術：nginx，zookeeper,dubbo,springcloud,lvs,cdn等等。大數據技術：考慮的更多的是數據的存取與分析，有hadoop,spark,strom,hbase,hive,flume,sqoop等等涉及的技術太多太多，不同公司采用的框架技術并不相同，單單把這些技術羅列出來，我想并不能解決你問題吧。其實你可以思考一下整個過程1.首先一個在線商城web項目，用了tomcat,就用了數據源等等。2.突然一天項目做起來了，一個tomcat好像不夠用了，你用了nginx做轉發，但一個nginx好像死機就完蛋了，你又用了keepalived,讓一個nginx掛了還有另外一個能頂替。3.項目越來越火，服務器越來越多，每次都需要修改nginx配置文件，你發現zookeeper挺火的，而且每次有新服務器只需把服務器地址注冊到zookeeper就好，但你得自己寫代碼，挺麻煩的，誒，不是有個現成的dubbo可以用嗎？這樣你用上了dubbo。4.項目愈來愈大，你要上市了，突然你想提升用戶體驗，你把一些靜態頁面和后端動態頁面完全分離，把一些靜態資源交給cdn提供商，在深圳的客戶訪問的就是深圳的cdn，在北京的就訪問北京的cdn，真好。【以上講的是高并發】5.項目終于上市了，為了把市場繼續做大，你想分析下用戶的習慣，每天都有好幾萬的注冊用戶來看你的網站，你把他們訪問記錄都通過日志數據記錄存儲了下來，但是這每天幾個TB甚至PB的數據怎么存放呢？又怎么分析了？你用上了hadoop機群，雇傭了一幫程序員寫幫你把日志文件歸檔存放到hdfs上，另外一幫子程序員寫mapreduce來分析各種用戶習慣。6.這套又用了一段時間，你發現mapreduce太麻煩，而要分析的指標又太多，你用上了hive,可以直接寫sql來做mapreduce。7.可是隨著項目繼續發展，mapreduce太慢，你想馬上就獲得短時間的即時數據，你用了strom。8..........................【以上討論的是大數據】這故事你可以一直說下去，但講到這里，你對一些常見的大數據、高并發技術應該有了一定的理解，知道一些什么場景會用到。這些技術真沒有哪個好，哪個壞的一說，整個過程你都可以看出是業務驅動著技術的更新的。合適就好。希望我的回答能幫助到你！關注是為了再一次的交流，戳一戳右上角的關注吧！