Ладно, попробуем по делу поговорить.

Что такое в твоем понимании "стандартные алгоритмы для BigData" и что такое "тонкий анализ данных"? Приведи примеры хотя бы. Пока не будет конкретики, тема из сплошных перепирательств не выберется, потому что совершенно не понятно, что именно ты хочешь сделать и зачем.

Ты в этом уверен? Ну то есть ты уже проверил свои алгоритмы на питоне и убедился, что они действительно выполняются долго, а на C++ - быстро? Вполне может оказаться, что переписывать на C++ ничего не придется, ибо прирост в скорости не оправдает усилий, затраченных на переписывание.

Ошибки сможем увидеть, когда поймем задачу, которую ты решаешь.

Ну обычно, если кто-то начинает пиарить свою суперинновационную NoSQL систему, то он напирает не только на способ хранения данных, но и на возможности работать с этими данными - предоставляет свой язык запросов, который позволяет определенный вид действий делать быстрее и лучше. Например, вытаскивать связанные данные из графов. Но и без способа хранения тоже не обходится, конечно - какая-нибудь крутая кластеризация, например.
Но в целом ноэскуэль, как и бигдата - больше маркетинговый баззворд на хайпе, а не технический термин.

Можно сюда еще добавить всякие хранилища графов (neo4j), документные хранилища (mongodb) и их смеси (arangodb), столбцовые хранилища (clickhouse). Ещё - хранилища ключ-значения (cassandra), которые отлично масштабируются и реплицируются, но поэтому имеют весьма ограниченный язык запросов.

Ну а тут куда же без стека hadoop. Более того, некоторые говоря BigData, имеют в виду hadoop. HBase и hive - это как раз часть hadoop. Ксатати, практически всё перечисленное из NoSQL (cassandra, clickhouse, ...) также нередко относят и к BigData.

mayton, а я и не говорил, что у меня есть определения. Более того, я сразу сказал, что и BigData и NoSQL по моему мнению - маркетинговая шелуха. Никакого четкого технического определения у них нет.