大数据用的软件叫什么软件名字

大数据处理和分析通常涉及多种软件工具，这些工具可以帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。以下是一些常用的大数据软件：

1. Hadoop: Apache Hadoop是一个开源框架，用于在大规模集群上存储、管理和处理大量数据。它包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等组件，后者是一种编程模型，允许用户编写程序来并行处理数据。

2. Spark: Spark是由Apache提供的快速通用计算引擎，特别适合于处理大规模数据集。它基于内存计算，可以提供比Hadoop更快的数据处理速度。Spark支持多种编程语言，如Scala、Python和Java。

3. Hive: Hive是Hadoop的一个子项目，旨在简化数据仓库的操作。它允许用户使用SQL查询语言来查询和操作数据，而无需编写复杂的MapReduce程序。

4. Pig Latin: Pig Latin是一个用于数据流式处理的框架，它允许用户定义模式来处理数据。Pig Latin提供了一种类似于SQL的语法，使得数据流的处理更加直观和易于理解。

5. Flink: Flink是一个分布式流处理框架，适用于实时数据分析。它提供了一种声明式的编程模型，允许用户定义数据处理管道，并自动管理资源分配。

6. Presto: Presto是一个基于Apache Calcite的列式数据库查询引擎，专为Hadoop和Spark设计的。它支持多种数据源，并提供高性能的查询执行。

7. Kafka: Kafka是一个分布式消息队列系统，常用于构建实时数据流应用程序。它支持高吞吐量的消息传递，并且可以轻松地与Hadoop生态系统中的其他组件集成。

8. Elasticsearch: Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，适用于处理结构化和非结构化数据。它提供了RESTful API，使得数据的搜索和分析变得简单和高效。

9. OpenTSDB: OpenTSDB是一个开源的时间序列数据库，适用于处理时间相关的数据。它提供了一种灵活的方式来存储和查询时间序列数据，并且支持多种数据源和事件类型。

10. Prometheus: Prometheus是一个开源监控系统，用于收集和展示系统指标。它提供了一种灵活的方式来监控和报警，并且可以与其他大数据工具集成。

这些软件工具各有特点和优势，可以根据具体的需求和场景选择适合的工具进行大数据处理和分析。随着技术的发展，新的工具和平台也在不断涌现，为用户提供更多的选择和可能性。