大数据分析的4种典型工具是指Hadoop、Spark、Flink和Kafka。这些工具都是大数据处理和分析的重要工具，它们在数据存储、计算和传输等方面具有强大的功能。
1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式系统框架，用于处理大规模数据集。它由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等组件组成。Hadoop适用于大规模数据集的存储和处理，可以处理PB级别的数据。
2. Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，基于内存计算，可以处理大规模数据集。Spark具有高吞吐量、低延迟和易扩展的特点，适用于实时分析和机器学习等场景。
3. Flink：Flink是一个流处理框架，适用于实时数据分析和流式处理。Flink支持多种数据源和输出，可以处理大规模数据集，并提供高效的数据处理能力。
4. Kafka：Kafka是一个分布式消息队列系统，主要用于处理大量数据的发布-订阅模式。Kafka具有高吞吐量、低延迟和高可用性的特点，适用于实时数据处理和消息传递。
这四种工具各有特点，可以根据不同的需求选择合适的工具进行大数据分析。例如，如果需要处理大规模数据集，可以选择Hadoop；如果需要处理实时数据，可以选择Flink；如果需要处理消息传递，可以选择Kafka。
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