大数据技术与应用用什么软件比较好用呢

大数据技术与应用涉及的领域非常广泛，包括数据采集、存储、处理、分析以及可视化等。选择合适的软件工具对于实现这些功能至关重要。以下是一些常用的大数据技术和应用软件，以及它们的特点和适用场景：

1. hadoop: 是一个开源框架，用于处理大规模数据集。它由hdfs（distributed file system）和mapreduce等组件构成。hadoop适用于需要处理大量数据的场景，如数据仓库、日志分析和机器学习等。

2. apache spark: 是一个快速通用的数据处理引擎，特别适合于批处理和实时数据处理。spark提供了内存计算的能力，可以处理非常大的数据集，并且能够以较低的延迟执行复杂操作。

3. apache flink: 是一个流处理框架，设计用于高吞吐量的实时数据分析。flink支持流式数据管道，非常适合需要实时决策支持的场景，如金融交易、物联网和在线广告等。

4. apache kafka: 是一个分布式发布订阅消息系统，适用于构建实时数据流应用程序。kafka常用于构建大数据生态系统中的生产者和消费者之间的通信通道。

5. apache nifi: 是一个开源的数据流平台，用于构建和管理数据管道。nifi支持多种数据源和目标，并允许用户通过图形界面设计和配置数据流。

6. elasticsearch: 是一个基于lucene的搜索和分析引擎，适用于处理结构化和非结构化数据。elasticsearch可以作为大数据平台的搜索引擎，帮助用户快速检索和分析数据。

7. apache cassandra: 是一个分布式nosql数据库，专为高可用性和可扩展性设计。cassandra适用于需要高度可扩展和容错性的应用场景，如社交媒体服务、实时推荐系统等。

8. apache zookeeper: 是一个分布式协调服务，用于管理分布式系统中的配置信息。zookeeper常用于构建分布式应用中的服务发现和配置管理。

9. apache hadoop hive: 是一个建立在hadoop之上的数据仓库工具，用于执行sql查询。hive提供了类似于传统数据库的api，使得非技术用户也能够进行数据查询和分析。

10. apache spark streaming: 是spark的一个子项目，专门用于处理实时数据流。spark streaming提供了一种简单的方式来处理时间序列数据、网络流和其他类型的事件数据。

选择适合的大数据技术和应用软件时，需要考虑以下因素：

1. 数据类型：不同的数据类型（如文本、图像、视频、声音等）可能需要不同的处理工具。

2. 数据规模：处理的数据量大小将直接影响所需软件的性能和资源消耗。

3. 实时性要求：对于需要实时分析或响应的应用，流处理框架可能是更好的选择。

4. 成本考虑：不同软件的成本差异很大，需要根据预算做出选择。

5. 易用性：对于非技术人员，易于学习和使用的软件工具更为合适。

6. 社区支持：一个活跃的社区可以提供技术支持和最佳实践分享。

总之，没有绝对最好的软件，只有最适合特定需求的软件。在选择时，应该结合自己的具体需求、团队的技能水平以及预算等因素进行综合考虑。