内存数据库开源框架一般有以下三种类型：1.ehcache是最快速、最可扩展的hadoop内存式分布式管理系统。它类似hadoop中streaming的概念，但是ehcache在集群设计中始终保持对整个集群的可控性。ehcache使用非阻塞的epoll模型，消息队列模型。ehcache集群一旦启动，必须在运行中对所有节点的epoll调用进行监控和管理。
启动的时候，epoll进程会进行启动，将数据写入消息队列，并持久化到存储服务器上。2.zookeeper是开源的分布式协调服务，是hadoop的重要组成部分，它由两部分组成：分布式协调服务，zookeeperapi和hadoop的集群服务。3.hbase使用simd引擎，单个节点上的hdfs文件系统可以管理大量的内存存储空间，因此在用户配置大量节点的基础上，hbase的实例的存储量增加了两倍以上。
hbase可以分布式管理的主要优势在于：?hbase单节点的存储密度较低，可以达到6~8gb/s，比zookeeper大得多。?从最小单元服务到最大密度，hbase存储的数据范围很广。例如包括当前一点hadoopmapreduce的使用相比，hbase在多种情况下优势明显，优势1：主要是hbase的数据库表就是mysql结构的数据，简单，易于维护、扩展；优势2：在压力大的系统中，例如：大数据量的系统等，hbase在读写上的性能远高于主流的数据库；优势3：hbase的副本机制，方便了异地读写；优势4：没有主从集群，数据一般连接在一起，便于做多副本，提高数据一致性；实例启动后，执行读写一般在本地，非常安全。
相比hdfs，hbase是一个分布式的，不间断的，可持久化的nosql，因此，在docker容器里，hbase是最好的选择。hbase仅支持五种数据类型：hadoop2.6-latesthive是由apache基金会开发的一个在hadoop基础上的数据库容器，提供了本地和远程双模式访问。安装hbase，docker是一个不错的选择，这里hbase一般需要搭配docker来运行，如果连接到云上，则可以直接用yarn的on-mount进行负载均衡。
压力来源有三个：1.大量的读操作；2.大量的写操作；3.大量的备份操作，当这些操作慢于offset所允许的阈值，如低于线性扩展阈值，则hbase宕机；memcache对hbase的负载较小，大约60%的数据库查询由memcache来承载，大约30%的数据存储在memcache中；memcache使用yen来承载hbase数据，是一个可插拔、可组合的nosql类型存储，本身不包含任何的namenode功能，采用一个memcached实例实现hbase集群；安装memcached的docker可以参考docker基础教程：-docker自己搭建则比较麻烦，docker安装是相当繁琐的，比如：启。