Мы рекомендуем искать сведения о том, какая библиотека больше всего подходит для продукта, на основном сайте проекта для Python (например, поищите в Google «Python site: vendorname.com»). Большая часть библиотек предоставляет Python API и руководство для быстрого старта. Рассмотрим несколько примеров.

• MongoDB — это распределенное хранилище документов. Вы можете рассматривать его как гигантский словарь Python (может находиться в кластере), имеющий собственный фильтр и язык запросов. Для получения API для Python обратитесь к странице https://docs.mongodb.com/getting-started/python/.

• Cassandra — это распределенное хранилище таблиц. Предоставляет возможность быстрого поиска и может работать с широкими таблицами, но не предназначено для выполнения объединений — его функция заключается в том, чтобы иметь дубликаты представлений для данных, ключи для которых содержатся в разных столбцах. Для получения более подробной информации об API для Python обратитесь к странице http://www.planetcassandra.org/apache-cassandra-client-drivers/.

• HBase — это распределенное хранилище столбцов (в этом контексте «хранилище для столбцов» означает, что данные хранятся в виде <идентификатор строки, имя столбца, значение>, что позволяет работать с очень разреженными массивами вроде наборов данных, получаемых от ссылок from и to для сайтов Всемирной паутины). Хранилище создано на основе распределенной файловой системы Hadoop. Для получения более подробной информации об API для Python обратитесь к странице https://hbase.apache.org/supportingprojects.html.

• Druid (http://druid.io/) — это распределенное хранилище столбцов, предназначенное для сбора (и опционального объединения перед сохранением) данных о событиях (в этом контексте «хранилище столбцов» означает, что столбцы можно упорядочить и отсортировать, а затем хранилище может быть сжато для получения более высокой скорости ввода/вывода и меньшего отпечатка). По ссылке https://github.com/druid-io/pydruid вы можете найти API для Python на GitHub.

• Redis — это распределенное хранилище, размещающее в памяти данные в формате «ключ-значение». Идея в том, чтобы снизить задержку, отказавшись от выполнения операций чтения с диска/записи на диск. Например, вы можете сохранять результаты выполнения частых запросов для более быстрого поиска в Сети. По адресу http://redis.io/clients#python приводится список клиентов Python для Redis, который указывает, что предпочитаемым интерфейсом является redis-py, а по ссылке https://github.com/andymccurdy/redis-py вы можете найти страницу redis-py.