大数据涉及多种软件工具，这些工具根据使用场景的不同可以划分为不同的类别。以下是一些常用的大数据软件：

分布式存储和处理

Hadoop：一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。

Spark：一个快速、通用的大规模数据处理引擎，支持多种计算模式，如批处理、流处理、机器学习和图计算。

MapReduce：一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。

列存数据库

Cassandra：一个高可用性、可扩展的分布式列存储系统。

HBase：一个分布式、可扩展、大数据存储服务，适用于拥有数十亿行和数百万列的超大表。

实时流处理

Kafka：一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流管道和应用程序。

Storm：一个开源的分布式实时计算系统，用于处理实时数据流。

机器学习和人工智能平台

TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，用于各种机器学习和深度学习应用。

PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习框架，提供动态计算图和自动微分功能。

数据分析工具

R：一种用于统计计算和图形的程序设计语言和自由软件，广泛应用于数据分析和统计建模。

Python：一种通用编程语言，拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy和Scikit-learn，广泛用于数据科学和机器学习。

Excel：一个电子表格软件，用于数据的处理、统计分析和辅助决策操作。

SAS：一个商业软件套件，用于数据管理、高级分析、多变量分析、业务智能、犯罪调查以及预测分析。

SPSS：一个用于统计分析的软件包，广泛应用于社会科学、医学、商业和教育等领域。

SQL数据库：如MySQL、Oracle等，用于数据的存储和查询。

云计算平台

AWS（Amazon Web Services）：亚马逊提供的云计算服务平台，提供弹性计算和存储资源。

Azure：微软提供的云计算服务平台，提供全面的云计算服务。

其他工具

FineBI：一个自助式BI专用大数据分析工具。

Tableau：一个可视化数据分析工具，用于数据连接、可视化和分享。

Presto：Facebook开源的数据查询引擎，支持快速交互式分析。

Phoenix：一个Java中间层，用于在Apache HBase上执行SQL查询。

Shark：Hive on Spark，通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作。

这些软件工具在大数据的不同阶段和应用场景中发挥着重要作用，从数据的存储、处理、分析到可视化，提供了全面的解决方案。根据具体需求和场景，可以选择合适的工具组合来实现高效的大数据处理和分析。