大数据技术中常用工具包括：数据存储和管理：hdfs、hbase、cassandra数据处理和分析：spark、hive、flink数据可视化：zeppelin、tableau、power bi机器学习和人工智能：tensorflow、mahout、scikit-learn数据集成：flume、sqoop、kafka
大数据技术中的工具
大数据技术涉及大量的数据处理和分析，需要强大的工具来支持其有效运作。以下是一些在大数据领域中常用的工具：
数据存储和管理
- hadoop分布式文件系统（hdfs）：一个分布式文件系统，用于存储和管理大规模数据。
- hbase：一个基于列的nosql分布式数据库，用于存储和快速检索海量数据。
- apache Cassandra：一个高度可扩展和容错的NoSQL数据库，用于处理大量并发的读写请求。
数据处理和分析
- Apache spark：一个通用计算框架，支持分布式数据处理和分析。
- Apache hive：一个数据仓库框架，允许用户使用类SQL查询语言查询存储在Hadoop中的数据。
- Apache flink：一个流处理引擎，用于处理连续流入的数据。
数据可视化
- Apache Zeppelin：一个交互式笔记本，用于数据探索和可视化。
- Tableau：一个商业智能和数据可视化平台。
- Power BI：一个由microsoft开发的商业智能和数据可视化工具。
机器学习和人工智能
- tensorflow：一个开源机器学习库，用于创建和训练机器学习模型。
- Apache Mahout：一个机器学习库，用于可扩展的数据集分析。
- Scikit-learn：一个Python机器学习库，提供各种机器学习算法。
数据集成
