大數(shù)據(jù)常用軟件有很多，以下是其中的一些：

　　1.Hadoop：Hadoop是一個(gè)開源的分布式計(jì)算平臺(tái)，它包含一個(gè)分布式文件系統(tǒng)(HDFS)和一個(gè)用于處理大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算框架(MapReduce)。

　　2.Spark：Spark是一個(gè)開源的大數(shù)據(jù)處理框架，它提供了一個(gè)快速、通用、易用的計(jì)算引擎，支持包括Scala、Java、Python和R等多種編程語言。

　　3.Hive：Hive是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，它提供了一個(gè)SQL-like的查詢語言(HQL)來處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

　　4.Pig：Pig是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù)流平臺(tái)，它提供了一種類似于SQL的語言(Pig Latin)來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

　　5.Cassandra：Cassandra是一個(gè)開源的分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫，它具有高可用性和高可擴(kuò)展性，并支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢和分析。

　　6.Elasticsearch：Elasticsearch是一個(gè)分布式搜索和分析引擎，它能夠快速地處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，并提供了強(qiáng)大的搜索、聚合和可視化功能。

　　7.Kafka：Kafka是一個(gè)分布式的消息隊(duì)列系統(tǒng)，它能夠處理高吞吐量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，并支持流處理和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。

　　8.Flink：Flink是一個(gè)分布式流處理框架，它能夠?qū)?shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析，并支持基于流的批處理。

　　除了以上列舉的軟件之外，還有很多其他的大數(shù)據(jù)處理工具和平臺(tái)，例如HBase、Storm、Flume等等。選擇適合自己需求的工具和平臺(tái)非常重要。