一、数据存储工具

Hadoop

开源分布式存储系统，提供HDFS（分布式文件系统）和YARN（资源管理）。

HBase

基于Hadoop的分布式数据库，支持实时读写访问超大规模数据。

MongoDB

非关系型数据库，擅长管理非结构化数据（如文档、图像等）。

Cloudera

增强型Hadoop发行版，提供数据管理、安全性和培训服务。

二、数据处理与计算框架

Apache Spark

分布式计算框架，支持批处理（Spark SQL）、流处理（Spark Streaming）和机器学习。

Apache Flink

实时流处理平台，可处理高吞吐量数据流。

Apache Kafka

分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和应用程序。

Hive

基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL-like查询语言（HiveQL）。

三、数据集成与ETL工具

Talend

集成平台，涵盖数据集成、质量治理、实时数据流处理等功能。

Apache NiFi

自动化数据流处理系统，支持可视化数据路由和转换。

ETL工具：

如Talend、Informatica等，用于数据提取、转换和加载。

四、数据分析与可视化工具

Tableau & QlikView

商业智能工具，支持交互式数据可视化和仪表盘制作。

Jaspersoft BI

提供报表生成和数据可视化功能，支持多终端部署。

Python/R

编程语言，配合Pandas、Matplotlib、Seaborn等库进行数据分析与可视化。

五、其他关键工具

Kafka Streams：

用于构建实时流处理应用。

Spark Streaming：支持高频率数据流处理。

HDFS Explorer：HDFS文件管理工具，简化文件操作。

总结

选择工具时需结合具体场景，例如：

批处理：Hadoop、Spark

实时处理：Flink、Kafka

数据存储：HDFS、MongoDB

商业智能：Tableau、Jaspersoft

建议从基础框架（如Hadoop、Spark）入手，逐步扩展到专业工具（如Tableau、Talend），并关注社区最新发展。