常用的大数据工具及作用是

大数据工具是现代企业进行数据分析、处理和决策支持的重要工具。它们可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业做出更明智的决策。以下是一些常用的大数据工具及其作用：

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。它的主要作用是将数据存储在多个节点上，以便进行分布式计算。Hadoop具有高容错性、可扩展性和可靠性，适用于处理大规模数据集。

2. Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，适用于实时数据处理。它的主要作用是在内存中对数据进行快速计算，以实现实时分析。Spark具有高吞吐量、低延迟和易扩展性，适用于处理大规模数据集。

3. Apache Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据查询和分析。它的主要作用是将数据存储在Hadoop的HDFS上，然后使用SQL查询语言进行数据查询和分析。Hive具有简单易用、高性能和可扩展性，适用于数据仓库和批处理任务。

4. Apache Pig：Pig是一个用于数据清洗、转换和加载的工具，类似于SQL。它的主要作用是将数据转换为Pig Latin格式，然后使用Pig Latin查询语言进行数据查询和分析。Pig具有简单易用、高性能和可扩展性，适用于数据清洗和转换任务。

5. Apache Flink：Flink是一个流处理框架，用于实时数据处理。它的主要作用是在内存中对数据进行高速处理，以实现实时分析。Flink具有高吞吐量、低延迟和易扩展性，适用于实时数据处理和流式分析任务。

6. Apache Kafka：Kafka是一个分布式消息队列系统，用于实时数据流处理。它的主要作用是将数据发布到Kafka集群中，然后使用Kafka消费者进行消费。Kafka具有高吞吐量、低延迟和可扩展性，适用于实时数据流处理和消息传递任务。

7. Apache GemFire：GemFire是一个分布式缓存系统，用于提高数据访问性能。它的主要作用是将数据存储在GemFire集群中，然后使用GemFire客户端进行数据访问。GemFire具有高吞吐量、低延迟和可扩展性，适用于数据缓存和访问优化任务。

8. Apache Storm：Storm是一个分布式计算引擎，用于实时数据处理。它的主要作用是在内存中对数据进行快速计算，以实现实时分析。Storm具有高吞吐量、低延迟和可扩展性，适用于实时数据处理和流式分析任务。

9. Apache Zeppelin：Zephyr是一个交互式Python环境，用于数据分析和可视化。它的主要作用是在浏览器中运行Python代码，并展示结果。Zephyr具有易用性、灵活性和可扩展性，适用于数据分析和可视化任务。

10. Apache Beam：Beam是一个Apache软件基金会开发的开源机器学习库，用于构建机器学习模型。它的主要作用是在内存中对数据进行训练和推理，以实现机器学习任务。Beam具有简单易用、高性能和可扩展性，适用于机器学习任务。

总之，这些大数据工具各有其特点和优势，企业可以根据实际需求选择合适的工具进行数据分析和处理。随着技术的不断发展，新的大数据工具也在不断涌现，为企业提供了更多的选择。