常见的大数据处理系统包括

大数据处理系统是一类用于处理、存储和分析大规模数据集的软件工具。这些系统通常具有高度的可扩展性、可靠性和灵活性，能够处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。以下是一些常见的大数据处理系统：

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HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等组件组成。Hadoop适用于处理大量数据，可以快速地将数据分发给集群中的多个节点进行处理，然后合并结果。Hadoop在大数据处理领域具有广泛的应用，如日志分析、广告点击预测等。

2. Spark：Spark是一种通用的计算引擎，适用于大规模数据处理。它基于内存计算，可以实时处理大量数据。Spark支持多种编程语言，如Scala、Java和Python，并且具有容错性和自动分区功能。Spark适用于实时数据分析、机器学习和人工智能等领域。

3. Flink：Flink是一个流处理框架，适用于实时数据处理。它支持批处理和流处理两种模式，可以处理大规模的数据流。Flink具有高吞吐量、低延迟和易于扩展的特点，适用于金融、物联网、社交媒体等需要实时数据处理的场景。

4. Apache Kafka：Kafka是一个分布式消息队列平台，适用于实时数据流处理。它支持高吞吐量和低延迟的消息传递，可以处理大量的消息。Kafka适用于实时数据流处理、日志分析和微服务架构等领域。

5. Apache Hive：Hive是一个数据仓库工具，用于处理大规模数据集。它提供了类似于SQL的查询语言，可以方便地对数据进行查询、聚合和分析。Hive适用于数据仓库、报表和商业智能等领域。

6. Apache Pig：Pig是一个数据流式编程工具，适用于大规模数据集的分析。它提供了类似于SQL的查询语言，可以方便地对数据进行查询、聚合和分析。Pig适用于数据挖掘、机器学习和统计分析等领域。

7. Apache Zeppelin：Zepelin是一个交互式数据探索和可视化平台，适用于大规模数据集的分析。它提供了类似于Jupyter Notebook的界面，可以方便地创建、运行和分享代码。Zepelin适用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。

8. Apache Falcon：Falcon是一个高性能的数据管道平台，适用于大规模数据的传输和处理。它支持多种数据传输协议，如HTTP、FTP和AMQP等。Falcon适用于数据仓库、API网关和微服务架构等领域。

9. Apache NiFi：NiFi是一个数据流处理平台，适用于大规模数据的传输和处理。它提供了类似于Apache Falcon的数据管道功能，可以方便地创建和管理数据管道。NiFi适用于数据仓库、API网关和微服务架构等领域。

10. Apache Storm：Storm是一个分布式事件处理系统，适用于大规模数据的实时处理。它支持多种编程语言，如Scala、Java和Python等。Storm适用于实时数据分析、社交网络分析和物联网等领域。