大数据软件涵盖了多个方面，包括数据处理、分析、可视化等。以下是一些常用的大数据软件：
Hadoop生态系统
Hadoop HDFS：Hadoop分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
Hadoop MapReduce：用于处理和生成大数据集的编程模型。
HBase：一个非关系型分布式数据库，存储大量稀疏数据。
Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据提取、转化、加载，以及大规模数据的存储、查询和分析。
Pig：用于大数据分析的平台，提供简单的脚本语言来处理数据。
Sqoop：用于在关系型数据库和Hadoop之间传输数据的工具。
分布式计算和流处理
Apache Kafka：一个开源的分布式流处理平台，用于高吞吐量的数据流处理。
Apache Flink：一个开源的流处理框架，用于处理无界和有界数据流。
Apache Storm：一个分布式的实时计算系统，用于处理实时数据流。
数据集成和ETL
Talend Open Studio：一个开源的数据集成工具，提供数据提取、转换、加载（ETL）功能。
Apache NiFi：一个易于使用、功能强大的数据处理和分发系统。
数据存储和管理
Amazon S3：一个对象存储服务，提供高可用性、持久性和可扩展性。
Google Cloud Storage：谷歌提供的对象存储服务。
Azure Blob Storage：微软提供的对象存储服务。
数据分析和查询
Apache Hive：如前所述，用于数据仓库和查询。
Presto：一个分布式SQL查询引擎，用于快速查询大数据集。
Apache Impala：一个基于Hadoop的分布式SQL查询引擎，提供快速的查询性能。
Spark SQL：Apache Spark的SQL查询引擎，用于处理大规模数据集。
数据可视化
Tableau：一个强大的数据可视化工具，提供交互式数据分析和可视化。
QlikView：一个数据关联和可视化平台，提供自助式数据发现能力。
Power BI：微软提供的数据可视化工具，易于使用且功能强大。
Domo：一个实时商业智能平台，提供数据连接、可视化和分析功能。
机器学习和人工智能
TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架。
PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习框架。
Scikit-learn：一个用于Python编程语言的简单高效的数据挖掘和数据分析工具。
特定行业应用
KNIME：一个开源的数据分析、报告和集成平台。
RapidMiner：一个数据科学平台，提供数据准备、机器学习和深度学习等功能。
SAS：一个商业统计分析软件，广泛应用于各个行业。
这些软件工具在大数据处理、分析、可视化和机器学习等方面都有广泛的应用，企业可以根据具体需求选择合适的工具来构建大数据解决方案。