1、Robustandfault-tolerant（容错性和鲁棒性）：对大规模分布式系统来说，机器是不可靠的，可能会当机，但是系统需要是健壮、行为正确的，即使是遇到机器错误。除了机器错误，人更可能会犯错误。在软件开发中难免会有一些Bug，系统必须对有Bug的程序写入的错误数据有足够的适应能力，所以比机器容错性更加重要的容错性是人为操作容错性。对于大规模的分布式系统来说，人和机器的错误每天都可能会发生，如何应对人和机器的错误，让系统能够从错误中快速恢复尤其重要。
2、Lowlatency reads and updates（低延时）：很多应用对于读和写操作的延时要求非常高，要求对更新和查询的响应是低延时的。
3、Scalable（横向扩容）：当数据量/负载增大时，可扩展性的系统通过增加更多的机器资源来维持性能。也就是常说的系统需要线性可扩展，通常采用scale out（通过增加机器的个数）而不是scale up（通过增强机器的性能）。
4、General（通用性）：系统需要能够适应广泛的应用，包括金融领域、社交网络、电子商务数据分析等。
5、Extensible（可扩展）：需要增加新功能、新特性时，可扩展的系统能以最小的开发代价来增加新功能。
6、Allows ad hoc queries（方便查询）：数据中蕴含有价值，需要能够方便、快速的查询出所需要的数据。
7、Minimal maintenance（易于维护）：系统要想做到易于维护，其关键是控制其复杂性，越是复杂的系统越容易出错、越难维护。
8、Debuggable（易调试）：当出问题时，系统需要有足够的信息来调试错误，找到问题的根源。其关键是能够追根溯源到每个数据生成点。
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