大數(shù)據(jù)分析工具主要包括以下幾種：

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

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

　　Hive：Hive是一個基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結構化數(shù)據(jù)映射為數(shù)據(jù)庫表，以類似于SQL的方式進行查詢和分析。

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

　　Cassandra：Cassandra是一個高可用性的分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，可以快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并支持數(shù)據(jù)的高效讀寫操作。

　　Elasticsearch：Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，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、實時數(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)集轉換為可視化圖表和報告，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。