Apache Hive：

建立在Hadoop之上，为大规模数据存储和查询提供解决方案。Hive使用类似于SQL的HQL语言，支持MapReduce、Tez、Spark等多种计算框架。

Apache Hudi：

一个开源的数据湖平台，支持高效的数据更新和删除操作，与Apache Spark和Presto等处理引擎兼容。

Apache Kylin：

一个分布式数据存储系统，主要用于实时数据查询和分析，特别适用于OLAP（联机分析处理）。

Presto：

一个分布式SQL查询引擎，能够处理PB级别的数据，并与Hadoop、Cassandra、HBase等数据源兼容。

ClickHouse：

一个开源的列式数据库管理系统，适用于在线分析处理（OLAP）场景，具有高性能和低延迟的特点。

Apache Druid：

一个开源的分布式数据存储系统，主要用于实时数据查询和分析，具有低延迟和高吞吐量的优势。

Apache Pinot：

一个开源的实时数据仓库，专为快速分析大量数据而设计，支持实时数据摄取和查询。

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，适用于大规模数据分析。

AWS Redshift Spectrum：

一个完全托管的数据仓库服务，允许用户通过SQL查询Amazon S3中的数据，无需管理基础设施。

Apache Iceberg：

一个开源的数据湖项目，提供了一种新的数据格式和存储方式，支持大规模数据的处理和分析。

Greenplum：

一个基于PostgreSQL的关系型数据库管理系统，适用于大数据分析和处理。

Apache Cassandra：

一个高度可扩展的分布式NoSQL数据库，适用于大规模数据存储和实时查询。

InterMine：

一个强大的开源数据仓库系统，专为整合和分析复杂生物数据而设计。

GreaterWMS：

一个开源的仓库管理软件，提供商品入库、存储、拣选、打包、出库、盘点等功能。

这些开源数据仓库软件各有特点，适用于不同的数据仓库需求和场景。在选择时，可以根据具体需求、数据量、性能要求以及团队技术栈等因素进行综合考虑。