大数据用的软件叫什么名字来着

大数据技术在当今社会扮演着越来越重要的角色，它涉及数据的收集、存储、处理和分析等多个方面。为了高效地管理和分析这些庞大的数据集，许多专业的软件工具应运而生。下面将介绍一些常用的大数据软件及其特点：

一、Hadoop生态系统

1. HDFS：Hadoop分布式文件系统是Hadoop的核心组件之一，它允许用户在集群中存储大量的数据。HDFS通过将数据分割成较小的块（通常为64MB），并存储在多个服务器上，实现了数据的高可用性和容错性。

2. MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。它包括两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段负责将输入数据分解成键值对，然后Reduce阶段负责根据键值对聚合结果。

3. YARN：Yet Another Resource Negotiator是一个资源管理器，它负责管理和管理集群中的资源，如CPU、内存和磁盘空间。YARN可以确保各个任务在集群中公平地分配资源，从而提高了系统的吞吐量和稳定性。

二、Apache Spark

1. Spark SQL：Spark SQL是Spark的一个子项目，它提供了SQL查询功能，使得用户能够像使用传统数据库一样查询和分析大规模数据集。Spark SQL支持多种数据源，如CSV、JSON、Parquet等，并且可以与Hadoop集成。

2. MLlib：Apache Spark MLlib是一个机器学习库，它提供了各种算法和模型，如分类、回归、聚类等。MLlib支持多种编程语言，并且可以与Spark集成，方便用户进行机器学习建模和分析。

3. GraphX：Apache Spark GraphX是一个图计算库，它提供了丰富的图操作和算法，如顶点和边的操作、图的遍历、图的压缩等。GraphX可以用于社交网络分析、推荐系统等场景。

三、Flink

1. Delta Lake：Apache Flink是一个流处理框架，它支持实时数据处理。Delta Lake是Flink的一个特性，它允许用户将数据写入一个增量式的数据湖，从而实现数据的实时更新和查询。

2. SQL：Apache Flink提供了SQL接口，使得用户可以通过SQL语句来编写作业。Flink SQL支持多种数据源，如表、文件、Kafka等，并且可以与Hadoop集成。

3. Operators：Apache Flink提供了一系列的操作符，它们封装了常见的数据处理任务，如转换、过滤、窗口等。这些操作符可以方便地组合在一起，实现复杂的数据处理逻辑。

四、Presto

1. DataStream API：Apache Presto是一个列式数据库，它提供了一种类似于SQL的API来查询数据。DataStream API支持批量和流式查询，并且可以与Hadoop集成。

2. Cassandra Connector：Apache Presto提供了Cassandra Connector，它允许用户在Presto中查询Cassandra数据库。Cassandra Connector支持多种数据模型，如键值对、文档等。

3. Thrift API：Apache Presto提供了Thrift API，它允许用户使用传统的编程语言（如Java、Python）来编写查询。Thrift API支持多种数据模型，并且可以与Hadoop集成。

五、Apache NiFi

1. FlowFile：Apache NiFi是一个事件驱动的流处理平台，它支持多种数据格式，如XML、JSON、CSV等。FlowFile可以作为数据源或目标，也可以与其他NiFi组件集成。

2. Processor：Apache NiFi提供了一系列的处理器，它们封装了常见的数据处理任务，如文本解析、数据清洗、数据转换等。Processor可以与其他NiFi组件集成，实现复杂的数据处理逻辑。

3. Transformations：Apache NiFi提供了一系列的转换器，它们允许用户定义自定义的数据处理规则。Transformations可以与其他NiFi组件集成，实现复杂的数据处理逻辑。

六、Apache Beam

1. PCollections：Apache Beam提供了一个PCollections接口，它允许用户以声明式的方式处理数据。PCollections支持多种数据类型，如字符串、数字、列表等。

2. Pipeline：Apache Beam提供了Pipeline接口，它允许用户定义数据处理流程。Pipeline可以包含多个Stage，每个Stage可以执行不同的数据处理任务。

3. Runner：Apache Beam提供了Runner接口，它允许用户运行Beam作业。Runner可以配置作业的参数，如输出路径、日志级别等。

七、Apache Storm

1. Topology：Apache Storm提供了一个Topology接口，它允许用户定义数据处理流程。Topology可以包含多个Task，每个Task负责执行不同的数据处理任务。

2. Spout：Apache Storm提供了Spout接口，它允许用户创建数据源。Spout可以生成不同类型的数据，如字符串、数字、时间戳等。

3. Bolt：Apache Storm提供了Bolt接口，它允许用户定义数据处理任务。Bolt可以接收来自Spout的数据，并进行相应的处理。

八、Apache Drill

1. Schema：Apache Drill提供了一个Schema接口，它允许用户定义数据的模式。Schema可以包含多个字段，每个字段可以有多个属性。

2. Query Language：Apache Drill提供了Query Language接口，它允许用户编写查询语句。Query Language支持多种查询模式，如JOIN、GROUP BY等。

3. Join Interface：Apache Drill提供了Join Interface接口，它允许用户定义连接条件。Join Interface可以指定连接的字段和连接的类型。

九、Apache Hive

1. Catalog：Apache Hive提供了一个Catalog接口，它允许用户访问Hive元数据。Catalog可以列出所有的表和字段，以及它们的属性。

2. QL：Apache Hive提供了QL接口，它允许用户编写Hive查询语句。QL支持多种查询模式，如SELECT、FROM、WHERE等。

3. Metastore：Apache Hive提供了Metastore接口，它允许用户访问Hive元数据。Metastore可以存储Hive的元数据信息，如表的定义、索引等信息。

十、Apache Impala

1. JDBC Driver：Apache Impala提供了一个JDBC Driver接口，它允许用户通过JDBC连接到Impala服务器。JDBC Driver支持多种数据库类型，如MySQL、PostgreSQL等。

2. Table Interface：Apache Impala提供了Table Interface接口，它允许用户定义表的结构。Table Interface可以指定表的列名、数据类型等信息。

3. Statement Interface：Apache Impala提供了Statement Interface接口，它允许用户编写SQL语句。Statement Interface支持标准的SQL语法，方便用户进行复杂的数据处理操作。

综上所述，这些大数据软件各有其特点和优势，适用于不同的应用场景和需求。选择合适的大数据软件需要根据具体的业务需求、数据规模和处理能力等因素进行综合考虑。