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。这些系统通常包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等组件。以下是一些常见的大数据处理系统：

1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）、MapReduce、Hive、Pig和Spark等组件。Hadoop生态系统提供了一种灵活的方式来处理各种类型的数据，包括文本、图像、音频和视频等。

2. Spark：Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，适用于批处理和流处理。它基于内存计算，可以处理大规模数据集。Spark具有高吞吐量、低延迟和可扩展性的特点，适用于实时数据分析和机器学习任务。

3. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式流处理平台，用于处理实时数据流。它支持高吞吐量、低延迟和高可用性的数据流处理。Kafka可以用于构建实时数据管道，将数据从源传输到目标。

4. Apache Flink：Apache Flink是一个高性能的流处理框架，适用于实时数据分析和机器学习任务。Flink具有高吞吐量、低延迟和可扩展性的特点，适用于实时数据流处理。Flink可以用于构建实时数据管道，将数据从源传输到目标。

5. Apache Storm：Apache Storm是一个分布式消息队列和流处理引擎，用于处理大规模数据集。Storm具有高吞吐量、低延迟和可扩展性的特点，适用于实时数据分析和机器学习任务。Storm可以用于构建实时数据管道，将数据从源传输到目标。

6. Apache Drill：Apache Drill是一个分布式查询引擎，用于处理大规模数据集。Drill具有高吞吐量、低延迟和可扩展性的特点，适用于实时数据分析和机器学习任务。Drill可以用于构建实时数据管道，将数据从源传输到目标。

7. Apache Zeppelin：Apache Zeppelin是一个交互式数据科学平台，用于处理大规模数据集。Zepelin具有高吞吐量、低延迟和可扩展性的特点，适用于实时数据分析和机器学习任务。Zepelin可以用于构建实时数据管道，将数据从源传输到目标。

8. Apache Pig：Apache Pig是一个高级编程语言，用于处理大规模数据集。Pig具有高吞吐量、低延迟和可扩展性的特点，适用于批处理和流处理任务。Pig可以用于构建批处理或流处理管道，将数据从源传输到目标。

9. Apache Beam：Apache Beam是一个灵活的数据处理管道，用于处理大规模数据集。Beam具有高吞吐量、低延迟和可扩展性的特点，适用于批处理和流处理任务。Beam可以用于构建批处理或流处理管道，将数据从源传输到目标。

10. Apache NiFi：Apache NiFi是一个开源的网络数据包处理器，用于处理大规模数据集。NiFi具有高吞吐量、低延迟和可扩展性的特点，适用于实时数据分析和机器学习任务。NiFi可以用于构建实时数据管道，将数据从源传输到目标。

总之，这些大数据处理系统各有特点，可以根据具体需求选择合适的系统来处理大规模数据集。随着技术的发展，新的大数据处理系统不断涌现，为大数据处理提供了更多的选择和可能性。