常見的大數據分析工具是什么?以下是一些常見的大數據分析工具：

1、Hadoop: Hadoop是一個開源的分布式計算框架，用于存儲和處理大規模數據集。它包括HDFS(Hadoop分布式文件系統)和MapReduce計算模型，適用于批處理任務。

2、Spark: Apache Spark是一個快速的、通用的大數據處理引擎，支持批處理、流處理、機器學習和圖處理等多種數據處理任務。它具有內存計算能力，相比傳統的MapReduce更快。

3、Hive: Hive是一個構建在Hadoop之上的數據倉庫和查詢工具。它允許用戶使用類SQL語言(HQL)查詢存儲在Hadoop中的數據。

4、Pig: Apache Pig是一種用于大數據分析的高級腳本語言平臺。它允許用戶通過編寫腳本來執行數據處理和分析任務。

5、Impala: Impala是Cloudera開發的分布式SQL查詢引擎，專門用于對Hadoop數據進行實時查詢和分析。

6、Flink: Apache Flink是一個開源的流處理和批處理框架，支持事件驅動的應用程序開發，具有低延遲和高吞吐量的特點。

7、Tableau: Tableau是一種流行的數據可視化工具，可以連接到各種數據源并生成交互式的可視化報表和儀表板。

8、Power BI: Microsoft Power BI是一款強大的商業智能工具，用于連接、分析和可視化各種數據源，支持創建豐富的報表和儀表板。

9、Splunk: Splunk是用于實時監控、搜索、分析和可視化大量機器生成的數據的平臺，廣泛應用于日志管理、安全監控和運維領域。

10、R和Python: R和Python是常用的編程語言，廣泛用于數據分析和機器學習任務。它們擁有豐富的數據分析庫和工具，適用于各種數據處理和建模需求。

這些工具在大數據分析領域發揮著重要作用，不同工具適用于不同的場景和任務。選擇適合自己業務需求的工具，可以幫助提高數據分析的效率和質量。

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