大数据用的软件叫什么软件啊

大数据处理和分析的软件通常被称为“大数据分析工具”或“大数据平台”。这些工具可以帮助企业、研究机构和政府机构收集、存储、管理和分析大量的数据，以便更好地了解市场趋势、消费者行为、产品和服务的性能等。以下是一些常用的大数据软件：

1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它由Apache基金会开发，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等组件。Hadoop适用于大规模数据集的存储和处理，常用于大数据分析和机器学习项目。

2. Spark：Spark是一个快速、通用的计算引擎，特别适合于批处理和实时数据处理。它基于内存计算，可以提供比Hadoop更快的处理速度。Spark适用于各种规模的数据集，包括大规模数据集。

3. Apache NiFi：Apache NiFi是一个开源的数据流管道平台，用于构建复杂的数据流应用程序。它可以处理结构化和非结构化数据，支持多种数据源和输出格式。NiFi适用于需要构建复杂数据流应用程序的场景，如日志分析、数据集成等。

4. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式发布/订阅消息系统，适用于高吞吐量的实时数据处理。Kafka支持分区、副本和主题，可以处理大量数据的实时传输和消费。Kafka适用于需要实时数据处理的场景，如实时监控、实时推荐等。

5. Apache Flink：Apache Flink是一个高性能的流处理框架，适用于实时数据处理和分析。Flink支持多种数据源和输出格式，可以处理大规模的流数据。Flink适用于需要实时数据处理和分析的场景，如金融交易、物联网等。

6. Apache Storm：Apache Storm是一个分布式流处理框架，适用于大规模数据的实时处理。Storm支持多种数据源和输出格式，可以处理大规模的流数据。Storm适用于需要实时数据处理的场景，如社交媒体分析、实时推荐等。

7. Apache Mahout：Apache Mahout是一个机器学习库，提供了许多预训练的模型和算法，用于解决各种问题。Mahout适用于需要机器学习的场景，如文本分类、情感分析等。

8. Apache Pig：Apache Pig是一个用于数据挖掘和数据仓库的ETL工具。Pig支持多种数据源和输出格式，可以处理大规模的数据。Pig适用于需要数据挖掘和数据仓库的场景，如商业智能、数据挖掘等。

9. Apache Spark MLlib：Apache Spark MLlib是一个用于机器学习的库，提供了许多预训练的模型和算法，用于解决各种问题。MLlib适用于需要机器学习的场景，如分类、回归等。

10. Apache Beam：Apache Beam是一个用于构建可扩展的数据处理流水线的工具。Beam支持多种数据源和输出格式，可以处理大规模的数据。Beam适用于需要构建可扩展的数据处理流水线的场景，如数据集成、数据清洗等。

总之，这些大数据软件各有特点和适用场景，企业可以根据自己的需求选择合适的工具来处理和分析大数据。随着技术的不断发展，新的大数据软件也在不断涌现，为大数据处理和分析提供了更多的选择。