大數(shù)據(jù)分析工具主要包括以下幾種：

　　Hadoop：Hadoop是一個(gè)開(kāi)源的分布式計(jì)算框架，主要用于處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它的核心組件包括分布式文件系統(tǒng)(HDFS)和分布式計(jì)算框架(MapReduce)。

　　Spark：Spark是一個(gè)開(kāi)源的分布式計(jì)算框架，可以快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它支持多種編程語(yǔ)言(如Java、Scala和Python)，并提供了一組豐富的API和庫(kù)，包括Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等。

　　Hive：Hive是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為數(shù)據(jù)庫(kù)表，以類(lèi)似于SQL的方式進(jìn)行查詢(xún)和分析。

　　Pig：Pig是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，它提供了一種高級(jí)的腳本語(yǔ)言(Pig Latin)，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

　　Cassandra：Cassandra是一個(gè)高可用性的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，可以快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并支持?jǐn)?shù)據(jù)的高效讀寫(xiě)操作。

　　Elasticsearch：Elasticsearch是一個(gè)開(kāi)源的全文搜索引擎，可以快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并提供了全文搜索、聚合分析、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢索等功能。

　　Tableau：Tableau是一種數(shù)據(jù)可視化工具，可以將大數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為可視化圖表和報(bào)告，幫助用戶更好地理解和分析數(shù)據(jù)。

　　除了上述工具之外，還有許多其他的大數(shù)據(jù)分析工具，例如Splunk、Storm、Flink、Kafka等。選擇合適的工具，取決于具體的需求和數(shù)據(jù)分析任務(wù)。