开源的大数据建模工具是什么

开源的大数据建模工具有很多，以下是一些常见的开源大数据建模工具：

1. Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于构建和管理大规模数据集。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和分析。Hive支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库等。

2. Pig：Pig是一个用于处理大规模数据集的编程语言，类似于SQL。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和分析。Pig支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库等。

3. Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，适用于大规模数据集的处理和分析。它提供了类似于MapReduce的编程模型，可以方便地对数据进行分布式计算。Spark支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库等。

4. Flink：Flink是一个流式大数据分析平台，适用于实时数据处理和分析。它提供了类似于MapReduce的编程模型，可以方便地对数据进行分布式计算。Flink支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库等。

5. Apache Zeppelin：Zeppelin是一个交互式的Python环境，用于数据探索和可视化。它提供了类似于Jupyter Notebook的界面，可以方便地进行数据查询、分析和可视化。Zeppelin支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库等。

6. Apache Beam：Beam是一个用于数据流水线处理的开源框架，可以将数据从输入源传输到输出源。它提供了类似于MapReduce的编程模型，可以方便地对数据进行分布式计算。Beam支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库等。

7. Apache Storm：Storm是一个用于实时数据处理和分析的开源框架，适用于大规模数据集的处理和分析。它提供了类似于MapReduce的编程模型，可以方便地对数据进行分布式计算。Storm支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库等。

8. Apache Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于高吞吐量的消息传递。它提供了类似于消息队列的功能，可以方便地处理大量数据流。Kafka支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库等。

9. Apache Flink：Flink是一个流式大数据分析平台，适用于实时数据处理和分析。它提供了类似于MapReduce的编程模型，可以方便地对数据进行分布式计算。Flink支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库等。

10. Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，适用于大规模数据集的处理和分析。它提供了类似于MapReduce的编程模型，可以方便地对数据进行分布式计算。Spark支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库等。