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大数据处理常用的软件包括：hadoop 生态系统：用于存储和处理海量数据，包括 hdfs、mapreduce、hive、pig 和 hbase。spark 生态系统：用于高速大数据处理，包括 spark、mllib、spark streaming 和 graphx。其他：包括 mongodb（非结构化数据存储）、cassandra（高并发和低延迟）、elasticsearch（全文搜索）、kafka（流传输）和 flume（日志收集）。
大数据技术常用的软件
近年来，大数据技术逐渐成为各个行业的核心技术，为了处理和分析海量数据，需要借助功能强大的软件。以下列举了几种常用的大数据软件：
Hadoop生态系统
- Hadoop Distributed File System (HDFS)：分布式文件系统，负责存储大数据。
- MapReduce：并行计算框架，用于分布式处理大数据。
- Hive：基于 Hadoop 的数据仓库，支持 SQL 查询。
- Pig：大数据处理语言，支持 Pig Latin 脚本。
- HBase：NoSQL 数据库，适用于处理海量结构化数据。
Spark生态系统
- Apache Spark：快速、通用的大数据处理引擎，支持内存计算和流处理。
- MLlib：Spark 提供的机器学习库。
- Spark Streaming：实时流处理模块。
- GraphX：图形处理库。
其他软件
- MongoDB：NoSQL 数据库，适用于存储非结构化数据。
- Cassandra：NoSQL 数据库，擅长高并发和低延迟操作。
- Elasticsearch：分布式搜索引擎，适用于全文搜索和日志分析。
- Kafka：分布式流处理平台，用于实时数据传输。
- Flume：日志收集和聚合代理，与 Hadoop 集成。
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