开源的大数据建模工具包括

开源的大数据建模工具主要包括以下几种：

1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它提供了一种处理大规模数据集的方法。Hadoop生态系统包括Hadoop核心、Hadoop Common、Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce、Hadoop YARN等组件。这些组件共同构成了一个强大的大数据处理平台，可以用于数据存储、数据处理和数据分析。

2. Spark：Spark是一种快速通用的计算引擎，它可以在内存中进行大规模数据的并行计算。Spark具有高吞吐量、低延迟和弹性扩展等特点，适用于实时分析和机器学习等应用场景。Spark的主要组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等。

3. Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以对大规模数据集进行查询和分析。Hive支持SQL查询语言，可以将数据映射到关系数据库中，方便用户进行数据挖掘和分析。Hive的主要组件包括Hive Metastore、Hive Catalog、Hive QL等。

4. Presto：Presto是一个基于Apache Calcite的列式数据库查询引擎，它可以在内存中进行大规模数据的查询和分析。Presto具有高性能、低延迟和可扩展等特点，适用于实时数据分析和流数据处理等应用场景。Presto的主要组件包括Presto Query、Presto Schema、Presto Catalog等。

5. Flink：Flink是一个基于Apache Beam的流处理框架，它可以在内存或磁盘上进行大规模数据的实时处理和分析。Flink具有高吞吐量、低延迟和弹性扩展等特点，适用于实时数据分析、流数据处理和机器学习等应用场景。Flink的主要组件包括Flink ExecutionEnvironment、Flink BatchProcessing、Flink StructuredStreaming等。

6. Apache Storm：Apache Storm是一个开源的分布式流处理框架，它可以在内存或磁盘上进行大规模数据的实时处理和分析。Storm具有高吞吐量、低延迟和弹性扩展等特点，适用于实时数据分析、流数据处理和机器学习等应用场景。Storm的主要组件包括Storm Core、Storm Graph、Storm Spouts、Storm Bolt等。

7. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式消息队列系统，它可以在内存或磁盘上进行大规模数据的实时处理和分析。Kafka具有高吞吐量、低延迟和弹性扩展等特点，适用于实时数据分析、流数据处理和机器学习等应用场景。Kafka的主要组件包括Kafka Connect、Kafka Producer、Kafka Consumer等。

8. Apache Drill：Apache Drill是一个开源的分布式数据探索工具，它可以在内存或磁盘上进行大规模数据的实时处理和分析。Drill具有高吞吐量、低延迟和弹性扩展等特点，适用于实时数据分析、流数据处理和机器学习等应用场景。Drill的主要组件包括Drill Shell、Drill Data Model、Drill Schema等。

9. Apache Impala：Apache Impala是一个基于Apache Hive的分布式数据查询工具，它可以在内存或磁盘上进行大规模数据的实时查询和分析。Impala具有高吞吐量、低延迟和弹性扩展等特点，适用于实时数据分析、流数据处理和机器学习等应用场景。Impala的主要组件包括Impala Server、Impala Client、Impala Catalog等。

10. Apache Zeppelin：Apache Zeppelin是一个在线交互式数据探索平台，它可以在浏览器中运行各种数据科学任务。Zephyr具有易用性、可扩展性和灵活性等特点，适用于数据科学家和分析师进行数据探索、可视化和分析等工作。Zephyr的主要组件包括Zephyr Kernel、Zephyr Runtime、Zephyr UI等。