大數(shù)據(jù)分析工具有很多，以下是一些常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析工具：

1. Hadoop：Hadoop是一個(gè)開(kāi)源的分布式計(jì)算框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等組件。

2. Spark：Spark是一個(gè)快速、通用的大數(shù)據(jù)處理引擎，基于內(nèi)存計(jì)算，可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它包括Scala語(yǔ)言和DataFrame API等組件。

3. Hive：Hive是一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，用于存儲(chǔ)和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它提供了SQL查詢(xún)功能，可以輕松地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)、轉(zhuǎn)換和分析。

4. Pig：Pig是一個(gè)數(shù)據(jù)流處理工具，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它提供了一種類(lèi)似于SQL的語(yǔ)法，可以方便地編寫(xiě)數(shù)據(jù)處理腳本。

5. Flink：Flink是一個(gè)流處理框架，適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析。它支持批處理和流處理兩種方式，可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

6. Presto：Presto是一個(gè)列式數(shù)據(jù)庫(kù)，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的查詢(xún)和分析。它提供了類(lèi)似于SQL的語(yǔ)法，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析。

7. Apache NiFi：Apache NiFi是一個(gè)開(kāi)源的數(shù)據(jù)流處理平臺(tái)，用于處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它提供了多種插件，可以實(shí)現(xiàn)各種數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

8. Apache Storm：Apache Storm是一個(gè)分布式事件驅(qū)動(dòng)編程模型，適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析。它支持高吞吐量的數(shù)據(jù)處理，可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

9. Apache Kafka：Apache Kafka是一個(gè)分布式消息隊(duì)列系統(tǒng)，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)發(fā)布和訂閱。它支持高吞吐量的消息傳遞，可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

10. Apache Zeppelin：Apache Zeppelin是一個(gè)交互式數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分析和可視化。它提供了豐富的可視化工具和腳本語(yǔ)言，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和探索。