大數據技術中常用工具包括：數據存儲和管理：hdfs、hbase、cassandra數據處理和分析：spark、hive、flink數據可視化：zeppelin、tableau、power bi機器學習和人工智能：tensorflow、mahout、scikit-learn數據集成：flume、sqoop、kafka

大數據技術中的工具

大數據技術涉及大量的數據處理和分析，需要強大的工具來支持其有效運作。以下是一些在大數據領域中常用的工具：

數據存儲和管理

• hadoop分布式文件系統（hdfs）：一個分布式文件系統，用于存儲和管理大規模數據。
• hbase：一個基于列的nosql分布式數據庫，用于存儲和快速檢索海量數據。
• apache Cassandra：一個高度可擴展和容錯的NoSQL數據庫，用于處理大量并發的讀寫請求。

數據處理和分析

• Apache spark：一個通用計算框架，支持分布式數據處理和分析。
• Apache hive：一個數據倉庫框架，允許用戶使用類SQL查詢語言查詢存儲在Hadoop中的數據。
• Apache Flink：一個流處理引擎，用于處理連續流入的數據。

數據可視化

• Apache Zeppelin：一個交互式筆記本，用于數據探索和可視化。
• Tableau：一個商業智能和數據可視化平臺。
• Power BI：一個由microsoft開發的商業智能和數據可視化工具。

機器學習和人工智能

• tensorflow：一個開源機器學習庫，用于創建和訓練機器學習模型。
• Apache Mahout：一個機器學習庫，用于可擴展的數據集分析。
• Scikit-learn：一個Python機器學習庫，提供各種機器學習算法。

數據集成

• Apache flume：一個分布式數據收集框架，用于將數據從各種來源收集到Hadoop。
• Apache sqoop：一個工具，用于將數據從關系數據庫傳輸到Hadoop。
• Apache kafka：一個分布式流處理平臺，用于實時數據傳輸。