Hadoop: 一个分布式系统基础架构，不仅运行在商用硬件系统，还可以轻松的集成结构化、半结构化数据集

MapReduce:是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，
都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。


Storm:用于处理高速大型数据流的分布式实时计算，为Apache Hadoop添加了可靠的实时处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板和安全警报


Spark:最值得关注的大数据工具，是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapReduce快100倍


R:用于统计分析的R语言，通过扩展R+Hadoop，可以在Hadoop集群上运行R代码


Mathout:将数据分析、分类以及筛选的算法引入Hadoop集群当中，轻松实现了大数据的分析挖掘工作


SAS:世界最老牌的数据分析和数据挖掘软件，凭借Visaul Analytics软件进入到大数据领域


SPSS:全球应用最广泛的统计分析软件，可用于统计学分析运行、数据挖掘、预测分析和决策支持


RapidMiner:范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价


Apache Drill:实现了Google's Dremel,有助于Hadoop用户实现更快的查询海量数据集的目的