Apache Ambari、Bigtop、CDAP和CDH等开源免费平台，如璀璨的明珠，为企业提供了易用的管理工具和高效运维环境。CDH曾以其易用性、快速升级和成本效益，深受企业青睐，尤其是Cloudera Manager和Hue Web控制台，简化了大数据生态的部署和管理。然而，自2021年起，CDH对新用户的免费服务已停止。
首个Kubernetes大数据平台开源！一键部署，免费使用！智领云自主研发的创新成果——Kubernetes Data Platform （KDP），已正式开源，旨在简化开发者在Kubernetes上部署和管理大数据组件的流程。只需基本命令行工具，开发者就能轻松创建以前昂贵的大数据平台，无需重复研发，节省大量时间和资金。
首先是MariaDB，它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本，是由原来MySQL的作者 Michael Widenius创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。
MongoDB Redis 解释如下：MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。其源代码公开，允许用户免费下载和使用，并支持多种操作系统平台。由于其强大的功能和稳定的性能，MySQL广泛应用于各类应用和系统开发。它支持SQL语言进行数据的查询和操作，具有高效的数据处理能力和可扩展性。
阿里云大数据平台 阿里云提供了一系列大数据工具和服务，包括数据存储、处理和分析等。该平台提供了数据集成、数据科学、数据安全等方面的功能，适用于各种规模的企业和个人开发者。腾讯云大数据平台 腾讯云也提供了强大的大数据处理能力，支持各种类型的数据处理和分析任务。
作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。
六个用于大数据分析的顶级工具 Hadoop Hadoop 是一个强大的软件框架，能够对大规模数据集进行分布式处理。它以一种既可靠又高效的方式进行数据处理，同时具备可伸缩性，能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 假设计算节点和存储可能会失败，因此维护多个数据副本，确保在节点故障时能够重新分配任务。
大数据分析工具有很多，主要包括以下几种： Hadoop Hadoop是一个允许在廉价硬件上运行大规模数据集的开源软件框架。它提供了分布式文件系统（HDFS），能够存储大量数据并允许在集群上进行并行处理。此外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，用于处理大规模数据集。
当前用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。开源大数据生态圈：Hadoop HDFS、HadoopMapReduce， Hbase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。
Storm，作为开源实时计算系统，为Hadoop的批量数据提供了强大而稳定的处理能力。它易于编程，支持多种语言，适用于实时分析、机器学习等应用场景。 Storm的容错性和高吞吐量使其在众多企业中得到了广泛应用，如Groupon和阿里巴巴。
阿里妈妈引领深度学习新纪元，全新开源框架X-Deep Learning （XDL）致力于解决大规模稀疏数据的挑战，为推荐、搜索和广告领域的高效处理打开新篇。这款框架源于阿里内部实战经验，内置官方优化模型，专为行业深度学习难题量身打造。在互联网数据的海洋中，机器学习的复杂性在于处理不完全信息。
