Apache Cassandra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发，用于储存特别大的数据。
MySQL 这个不需要在介绍什么了吧，使用最为广泛的开源数据库。
Memcached是一个高性能的、分布式的内存对象缓存系统。
Scribe旨在帮助Facebook处理服务器上的大量数据，正像Scribe网页所述“如经常访问Facebook，请使用Scribe。”具体而言，Scribe就是一台服务器，实时收集用网站日志信息。
Thrift是一个可伸缩的跨语言的服务开发框架。Key-Value存储服务器Cassandra就是使用Thrift作为其客户端API的。
FlashCache是一个适合一般应用场景的MySQL缓存优化模块。
Hadoop并不仅仅是一个用于存储的分布式文件系统，而是设计用来在由通用计算设备组成的大型集群上执行分布式应用的框架。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，我们可以方便地进行ETL的工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语言：HQL，能 够将用户编写的QL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。
Open Graph protocol可让你的任何网页变成社交图谱。http://ogp.me/
OpenCompute – 一个开源硬件项目，提供高能效的数据中心。http://opencompute.org/
Tornado web server 是使用Python编写出來的一个极轻量级、高可伸缩性和非阻塞IO的Web服务器软件，著名的Friendfeed网站就是使用它搭建的。
Varnish cache 是一款高性能的开源HTTP加速器，挪威最大的在线报纸 Verdens Gang (http://www.vg.no) 使用3台Varnish代替了原来的12台squid，性能居然比以前更好。
揭秘Facebook 的系统架构
来源：http://www.quora.com/What-is-Facebooks-architecture （由Micha?l Figuière回答）
根据我现有的阅读和谈话，我所理解的今天Facebook的架构如下：
◆ Web 前端是由 PHP 写的。Facebook 的 HipHop [1] 会把PHP转成 C++并用 g++编译，这样就可以为模板和Web逻贺业务层提供高的性能。
◆ 业务逻辑以Service的形式存在，其使用Thrift [2]。这些Service根据需求的不同由PHP，C++或Java实现(也可以用到了其它的一些语言……)
◆ 用Java写的Services没有用到任何一个企业级的应用服务器，但用到了Facebook自己的定制的应用服务器。看上去好像是重新发明轮子，但是这些Services只被暴露给Thrift使用(绝大所数是这样)，Tomcat太重量级了，即使是Jetty也可能太过了点，其附加值对Facebook所需要的没有意义。
◆ 持久化由MySQL, Memcached [3], Facebook 的 Cassandra [4], Hadoop 的 HBase [5] 完成。Memcached 使用了MySQL的内存Cache。Facebook 工程师承认他们的Cassandra 使用正在减少，因为他们更喜欢HBase，因为它的更简单的一致性模型，以到其MapReduce能力。
◆ 离线处理使用Hadoop 和 Hive。
◆ 日志，点击，feeds数据使用Scribe [6]，把其聚合并存在 HDFS，其使用Scribe-HDFS[7]，因而允许使用MapReduce进行扩展分析。
◆ BigPipe [8] 是他们的定制技术，用来加速页面显示。
◆ Varnish Cache [9]用作HTTP代理。他们用这个的原因是高速和有效率。 [10].
◆ 用来搞定用户上传的十亿张照片的存储，其由Haystack处理，Facebook自己开发了一个Ad-Hoc存储方案，其主要做了一些低层优化和“仅追加”写技术 [11].
◆ Facebook Messages 使用了自己的架构，其明显地构建在了一个动态集群的基础架构上。业务逻辑和持久化被封装在一个所谓的’Cell’。每个‘Cell’都处理一部分用户，新的‘Cell’可以因为访问热度被添加[12]。持久化归档使用HBase [13]。
◆ Facebook Messages 的搜索引擎由存储在HBase中的一个倒置索引的构建。 [14]
◆ Facebook 搜索引擎实现细节据我所知目前是未知状态。
◆ Typeahead 搜索使用了一个定制的存储和检索逻辑。 [15]
◆ Chat 基于一个Epoll 服务器，这个服务器由Erlang 开发，由Thrift存取 [16]
◆ 关于那些供给给上述组件的资源，下面是一些信息和数量，但是有一些是未知的：
◆ Facebook估计有超过60,000 台服务器[16]。他们最新的数据中心在俄勒冈州的Prineville，其基于完全自定设计的硬件[17] 那是最近才公开的 Open Compute 项目[18]。
◆ 300 TB 的数据存在 Memcached 中处理 [19]
◆ 他们的Hadoop 和 Hive 集群由3000 服务器组成，每台服务器有8个核，32GB的内存，12TB的硬盘，全部有2万4千个CPU的核，96TB内存和36PB的硬盘。 [20]
◆ 每天有1000亿的点击量，500亿张照片，100 billion hits per day， 50 billion photos, 3 万亿个对象被 Cache，每天130TB的日志(2010年7月的数据) [21]
参考引用
[1] HipHop for PHP: http://developers.facebook.com/blog/post/358
[2] Thrift: http://thrift.apache.org/
[3] Memcached: http://memcached.org/
[4] Cassandra: http://cassandra.apache.org/
[5] HBase: http://hbase.apache.org/
[6] Scribe: https://github.com/facebook/scribe
[7] Scribe-HDFS: http://hadoopblog.blogspot.com/2009/06/hdfs-scribe-integration.html
[8] BigPipe: http://www.facebook.com/notes/facebook-engineering/bigpipe-pipelining-web-pages-for-high-performance/389414033919
[9] Varnish Cache: http://www.varnish-cache.org/
[10] Facebook goes for Varnish: http://www.varnish-software.com/customers/facebook
[11] Needle in a haystack: efficient storage of billions of photos:http://www.facebook.com/note.php?note_id=76191543919
[12] Scaling the Messages Application Back End:http://www.facebook.com/note.php?note_id=10150148835363920
[13] The Underlying Technology of Messages:https://www.facebook.com/note.php?note_id=454991608919
[14] The Underlying Technology of Messages Tech Talk:http://www.facebook.com/video/video.php?v=690851516105
[15] Facebook’s typeahead search architecture:http://www.facebook.com/video/video.php?v=432864835468
[16] Facebook Chat: http://www.facebook.com/note.php?note_id=14218138919
[17] Who has the most Web Servers?:http://www.datacenterknowledge.com/archives/2009/05/14/whos-got-the-most-web-servers/
[18] Building Efficient Data Centers with the Open Compute Project:http://www.facebook.com/note.php?note_id=10150144039563920
[19] Open Compute Project: http://opencompute.org/
[20] Facebook’s architecture presentation at Devoxx 2010:http://www.devoxx.com
[21] Scaling Facebook to 500 millions users and beyond:http://www.facebook.com/note.php?note_id=409881258919