大数据分析要用到的软件有

大数据分析是一个涉及多个学科和工具的复杂过程，包括数据收集、存储、处理、分析和可视化。以下是一些常用的软件工具，它们在大数据分析和处理中发挥着关键作用：

1. Hadoop: Apache Hadoop是一个开源框架，用于处理大规模数据集。它由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等组件组成。HDFS设计用来处理大量数据的存储和访问，而MapReduce则是一种编程模型，允许开发者编写程序来并行处理数据。

2. Apache Spark: Apache Spark是一个快速通用的计算引擎，特别适合于大规模数据处理。Spark提供了内存计算能力，可以处理PB级别的数据，并且支持多种编程语言，如Scala、Java、Python等。

3. SQL: 虽然不是专门的大数据工具，但SQL是数据分析的基础，几乎所有的数据库管理系统都支持SQL。通过SQL，你可以查询和分析存储在数据库中的大量数据。

4. Tableau: Tableau是一个商业大数据分析工具，它提供了一个直观的界面，使非技术用户能够轻松地创建和共享数据可视化。Tableau可以连接到各种数据源，并生成各种图表和报告。

5. Power BI: Power BI是一个商业大数据分析平台，它允许用户将数据转化为洞察力。Power BI与Microsoft的其他产品（如Excel, SQL Server等）集成，使得数据整合和分析变得简单。

6. R语言: R是一种强大的统计语言，广泛用于统计分析、绘图和机器学习。R有许多内置的数据处理和分析包，如dplyr、tidyr、ggplot2等。

7. Python: Python是一种高级编程语言，拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Plotly等。Python适用于数据挖掘、机器学习和深度学习等领域。

8. MongoDB: MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，非常适合处理结构化和非结构化的数据。它支持复杂的查询和聚合操作，并且可以轻松地扩展以处理大量的数据。

9. Elasticsearch: Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，可以处理大规模的实时数据流。它提供RESTful API，可以与其他系统（如Hadoop、Spark等）集成。

10. Kafka: Kafka是一个分布式消息队列系统，它允许生产者发布消息到多个消费者，并且消费者可以从多个生产者接收消息。这对于处理大规模数据流非常有用。

这些工具各有特点，适用于不同的场景和需求。选择合适的工具取决于你的具体需求、团队的技能、预算以及项目的规模。