大数据用的软件叫什么来着呢

大数据处理和分析的软件通常被称为“大数据分析工具”或“数据科学平台”。这些软件可以帮助用户从海量数据中提取有价值的信息，进行预测、分类、聚类等操作，从而帮助企业做出更明智的决策。以下是一些常见的大数据处理和分析软件：

1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源框架，用于存储、管理和处理大规模数据集。它包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等组件，可以处理PB级别的数据。Hadoop生态系统还包括许多其他工具，如Hive、Pig、Spark等，它们分别用于数据查询、数据清洗和机器学习等任务。

2. Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，基于内存计算，可以在几秒内完成传统Hadoop MapReduce任务。Spark具有高容错性、低延迟和高吞吐量的特点，适用于实时分析和流处理。Spark生态系统包括Spark SQL、Spark MLlib等工具，可以用于数据挖掘、机器学习等任务。

3. Apache Kafka：Kafka是一个分布式消息队列系统，主要用于处理高吞吐量的实时数据流。Kafka具有高吞吐量、低延迟和高可靠性的特点，适用于实时数据流处理、日志收集等场景。Kafka生态系统包括Kafka Connect、Kafka Streams等工具，可以用于数据集成、流处理等任务。

4. Apache Flink：Flink是一个高性能、可扩展的流处理框架，支持批处理和流处理。Flink具有低延迟、高吞吐量和高容错性的特点，适用于实时数据处理、大数据分析和机器学习等场景。Flink生态系统包括Flink SQL、Flink Batch Processing等工具，可以用于数据查询、批量处理等任务。

5. Apache Storm：Storm是一个分布式事件驱动的实时计算引擎，适用于处理大规模、实时的数据流。Storm具有高吞吐量、低延迟和高容错性的特点，适用于实时监控、实时推荐等场景。Storm生态系统包括Storm Core、Storm Web UI等工具，可以用于实时数据处理和可视化。

6. Apache Mahout：Mahout是一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和接口，可以用于文本分类、聚类、异常检测等任务。Mahout具有简单易用、易于扩展的特点，适用于快速开发和部署机器学习应用。

7. Apache Pig：Pig是一个用于数据挖掘和数据仓库的高级编程语言，类似于SQL。Pig具有简洁的语法和强大的表达能力，适用于数据挖掘、数据清洗等任务。Pig生态系统包括Pig Latin、Pig Latin Parser等工具，可以用于数据转换和数据挖掘。

8. Apache Zeppelin：Zephyr是一个交互式Web应用程序，用于探索和分析数据。Zephyr具有直观的界面和丰富的功能，适用于数据探索、可视化和自动化报告。Zephyr生态系统包括Zephyr Notebook、Zephyr Plot等工具，可以用于数据可视化和自动化报告。

9. Apache Spark MLLib：Spark MLLib是一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和接口，可以用于分类、回归、聚类等任务。Spark MLLib具有简单易用、易于扩展的特点，适用于快速开发和部署机器学习应用。

10. Apache Beam：Beam是一个用于构建批处理和流处理应用程序的框架，支持多种编程语言和数据源。Beam具有灵活的管道设计、并行处理等特点，适用于大规模数据处理和实时分析。Beam生态系统包括Beam SDK、Beam Runner等工具，可以用于构建复杂的数据处理流水线。

这些软件各有特点和优势，可以根据具体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，新的大数据处理和分析工具也在不断涌现，为大数据领域的发展提供了更多的可能性。