常用的大数据工具及作用是

大数据工具是用于处理、分析和可视化大规模数据集的软件和硬件。这些工具可以帮助企业、政府和其他组织更好地理解和利用数据，以做出更明智的决策。以下是一些常用的大数据工具及其作用：

1. Hadoop：Hadoop是一个开源框架，用于处理大规模数据集。它由Apache基金会维护，提供了一种分布式计算模型，可以将数据存储在多个计算机节点上，以便进行并行处理。Hadoop的主要作用是为大数据处理提供可扩展的基础设施。

2. Apache Spark：Spark是一个快速、通用的数据处理引擎，适用于大规模数据集。它基于内存计算，可以在几秒内完成传统MapReduce任务的计算。Spark的主要作用是为实时数据分析和机器学习提供高性能的解决方案。

3. Apache Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，用于处理大量数据的实时流。它允许生产者将数据发送到多个消费者，并支持多种消息格式。Kafka的主要作用是为实时数据处理和流分析提供可靠的消息传递系统。

4. Apache Pig：Pig是一个数据仓库工具，用于处理结构化数据。它提供了一种类似于SQL的查询语言，可以对大型数据集进行查询和分析。Pig的主要作用是为数据仓库和数据挖掘提供强大的数据清洗和转换功能。

5. Apache Hive：Hive是一个数据仓库工具，用于执行数据查询和分析。它提供了一种类似于SQL的查询语言，可以对大型数据集进行查询和分析。Hive的主要作用是为数据仓库和数据挖掘提供强大的数据查询和分析能力。

6. Apache Zeppelin：Zepelin是一个交互式数据分析和可视化工具，基于Jupyter Notebook。它可以与各种大数据工具（如Hadoop和Spark）集成，以便进行数据探索和分析。Zepelin的主要作用是为数据分析和可视化提供灵活、易用的工具。

7. Apache Flink：Flink是一个分布式流处理框架，用于处理大规模数据的实时流。它支持多种数据源和输出，并提供了一种类似于SQL的查询语言。Flink的主要作用是为实时数据处理和流分析提供高性能的解决方案。

8. Apache Storm：Storm是一个分布式事件处理系统，用于处理大规模数据的实时事件。它支持多种数据源和输出，并提供了一种类似于Twitter的流式API。Storm的主要作用是为实时数据处理和流分析提供灵活、可扩展的解决方案。

9. Apache Drill：Drill是一个分布式数据探索和分析工具，用于处理大规模数据集。它提供了一种类似于SQL的查询语言，可以对大型数据集进行查询和分析。Drill的主要作用是为数据探索和分析提供强大、灵活的工具。

10. Apache Beam：Beam是一个分布式数据管道框架，用于构建和管理复杂的数据处理流水线。它提供了一种类似于Apache Spark的编程模型，可以与其他大数据工具（如Hadoop和Spark）集成。Beam的主要作用是为数据处理和分析提供灵活、可扩展的解决方案。

总之，这些大数据工具各有其特点和优势，可以根据具体需求选择适合的工具来处理和分析大规模数据集。随着技术的不断发展，新的大数据工具也在不断涌现，为大数据处理和分析提供了更多的可能性。