大数据生态的老几位技术，像是Hadoop、Spark、Storm，基本都是你在数据中绕不开的主角。它们搭建起来不难，关键是搞清楚各自的用途和组合方式。像日志用 Spark，实时计算用 Storm，存储分布式文件用 Hadoop，组合起来就是一套蛮实用的大数据方案。

Apache 家的大数据技术，嗯，还挺齐全的，从分布式存储到流式基本都覆盖了。你要是刚上手或者需要快速查阅架构和技术细节，Apache 生态系统：大数据技术实战这篇文章还不错，内容蛮全的。

Hadoop是整个大数据生态的老大哥，分布式文件系统和 MapReduce 是它的基本盘。这篇文章讲得挺细，架构图、场景都有，适合想理清楚模块之间怎么协作的你。

NoSQL那块也别落下，大数据场景里关系型数据库吃不消，像MongoDB、Cassandra这些就派上用场了。可以看看这篇 NoSQL 生态，图文结合，蛮直观的。

想自己搭环境玩？Hadoop 生态离线安装包可以拿来直接用，省去一堆下载配置的烦恼。部署完你就可以跑自己的小集群了。

Spark是现在用得比较多的引擎，内存计算响应快，写法也不复杂。这份资料挺系统，API 用法也提到了，建议收藏。

实时计算的活就交给Storm了，架构类似管道，适合实时日志、监控数据之类的。想自己搞个 demo？可以看看这篇实战文章，一步步搭环境讲得挺清楚的。

如果你想自己练手，不妨从搭个Hadoop 集群开始，这份群集建设文档操作细节不少，照着来基本没啥坑。