不属于常见的大数据处理系统有

在当今这个数据驱动的时代，大数据处理系统已经成为了企业、政府和研究机构不可或缺的一部分。然而，并非所有的系统都可以被称为“大数据处理系统”。以下是一些常见的大数据处理系统及其特点：

1. 分布式计算系统（Distributed Computing Systems）：这类系统通过将计算任务分散到多个节点上进行并行处理，以提高处理速度和效率。例如，Hadoop就是一个典型的分布式计算系统，它由一个主节点（NameNode）和多个工作节点（DataNode）组成，可以处理大规模的数据集。

2. 云计算平台（Cloud Computing Platforms）：这些平台提供了弹性的计算资源，可以根据需求自动扩展或缩减。例如，Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure和Google Cloud Platform都是知名的云计算平台，它们提供了各种大数据处理服务，如Hadoop、Spark等。

3. 大数据存储系统（Big Data Storage Systems）：这些系统专门用于存储和管理大规模数据集。例如，Hadoop HDFS是一个分布式文件系统，它可以处理PB级别的数据；而Cassandra是一个分布式数据库，适用于高可用性和可扩展性的场景。

4. 数据仓库系统（Data Warehouse Systems）：这类系统用于存储和管理历史数据，以便进行分析和决策支持。例如，Amazon Redshift是一个开源的数据仓库系统，它提供了高度可扩展的查询引擎和分析功能。

5. 实时数据处理系统（Real-time Data Processing Systems）：这些系统用于处理实时数据流，以便快速响应业务需求。例如，Apache Kafka是一个分布式发布/订阅消息系统，它支持高吞吐量的消息传递和流处理。

6. 机器学习平台（Machine Learning Platforms）：这些平台提供了机器学习算法和工具，以帮助用户从数据中提取洞察。例如，TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn都是流行的机器学习库，它们提供了丰富的API和工具来构建和训练机器学习模型。

7. 数据可视化工具（Data Visualization Tools）：这些工具可以将复杂的数据集转换为易于理解的图表和图形，以便用户分析和解释数据。例如，Tableau、Power BI和D3.js都是常用的数据可视化工具。

8. 数据挖掘工具（Data Mining Tools）：这些工具用于发现数据中的模式和关联，以支持决策制定。例如，R语言、Python和Java都提供了丰富的数据挖掘库和框架，如Weka、Pandas和Scikit-learn。

9. 数据治理平台（Data Governance Platforms）：这些平台用于确保数据的质量和合规性，包括数据清洗、数据标准化、数据加密和数据审计等功能。例如，Databricks、Snowflake和Informatica都是提供数据治理解决方案的公司。

10. 数据分析和挖掘工具（Analytical and Mining Tools）：这些工具用于对数据进行深入的分析，以揭示隐藏的模式和趋势。例如，SQL、R语言和Python都是常用的数据分析语言，它们提供了丰富的数据处理和分析功能。

总之，虽然上述系统都可以处理大数据，但并不是所有的系统都适合所有类型的数据和业务场景。因此，在选择大数据处理系统时，需要根据具体的需求和场景进行评估和选择。