常见的大数据分析工具是什么?以下是一些常见的大数据分析工具：

1、Hadoop: Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它包括HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce计算模型，适用于批处理任务。

2、Spark: Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习和图处理等多种数据处理任务。它具有内存计算能力，相比传统的MapReduce更快。

3、Hive: Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库和查询工具。它允许用户使用类SQL语言(HQL)查询存储在Hadoop中的数据。

4、Pig: Apache Pig是一种用于大数据分析的高级脚本语言平台。它允许用户通过编写脚本来执行数据处理和分析任务。

5、Impala: Impala是Cloudera开发的分布式SQL查询引擎，专门用于对Hadoop数据进行实时查询和分析。

6、Flink: Apache Flink是一个开源的流处理和批处理框架，支持事件驱动的应用程序开发，具有低延迟和高吞吐量的特点。

7、Tableau: Tableau是一种流行的数据可视化工具，可以连接到各种数据源并生成交互式的可视化报表和仪表板。

8、Power BI: Microsoft Power BI是一款强大的商业智能工具，用于连接、分析和可视化各种数据源，支持创建丰富的报表和仪表板。

9、Splunk: Splunk是用于实时监控、搜索、分析和可视化大量机器生成的数据的平台，广泛应用于日志管理、安全监控和运维领域。

10、R和Python: R和Python是常用的编程语言，广泛用于数据分析和机器学习任务。它们拥有丰富的数据分析库和工具，适用于各种数据处理和建模需求。

这些工具在大数据分析领域发挥着重要作用，不同工具适用于不同的场景和任务。选择适合自己业务需求的工具，可以帮助提高数据分析的效率和质量。

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