Es gibt mehrere Alternativen zu Hadoop für Big-Data-Verarbeitung, darunter:Apache Spark: Ein Open-Source-Framework für Cluster-Computing, das schneller als Hadoop ist und auch Streaming-Datenverarbeitung unterstützt.Apache Flink: Ein weiteres Open-Source-Cluster-Computing-Framework, das speziell für die Echtzeitverarbeitung von Daten konzipiert ist.Apache Cassandra: Eine Open-Source-distributed NoSQL Datenbank, die für die Verarbeitung großer Datenmengen und für hohe Verfügbarkeit optimiert ist.Amazon Elastic MapReduce (EMR): Ein Cloud-basierter Service für die Verarbeitung von Big Data, der Hadoop- und Spark-Cluster unterstützt.HDInsight: Das ist eine von Microsoft verwaltete Big-Data-Plattform, die Hadoop-Cluster in der Cloud bereitstellt und auch andere Big-Data-Technologien wie Spark, Hive, HBase und Storm unterstützt.Google BigQuery: Ein Cloud-basierter Datenanalyse-Service, der für die Verarbeitung von großen Datenmengen und für die Unterstützung von Ad-hoc-Abfragen optimiert ist.