最常见的大数据技术包括分布式存储系统、处理框架和用于实时数据处理的工具。 这些技术解决了诸如可伸缩性、速度和管理多样化数据类型等挑战。 示例包括 Hadoop、Apache Spark 和 Kafka，它们构成了许多现代数据管道的骨干。
分布式存储和批处理框架是基础。 例如，Apache Hadoop 使用 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）跨集群存储大型数据集，并使用 MapReduce 进行并行处理。 虽然 Hadoop 对于批处理作业是可靠的，但 Apache Spark 因其内存处理而广受欢迎，这加快了机器学习等迭代任务的速度。 Spark 还支持 SQL 查询 (Spark SQL)、流处理 (Spark Streaming) 和图形处理 (GraphX)，使其用途广泛。 Apache Hive 等工具支持对 Hadoop 数据进行类似 SQL 的查询，从而弥合了传统数据库和大数据系统之间的差距。
对于实时和专业用例，Apache Kafka 和 NoSQL 数据库等技术至关重要。 Kafka 充当分布式事件流平台，处理高吞吐量数据管道和实时分析。 MongoDB（基于文档）或 Cassandra（宽列）等 NoSQL 数据库为非结构化数据提供灵活的模式和水平扩展。 Snowflake 或 Amazon Redshift 等基于云的数据仓库提供可扩展的分析，而无需管理基础设施。 Apache Airflow 等工作流工具可自动执行管道编排，而 TensorFlow 和 PyTorch 支持大规模机器学习。 云平台（AWS、GCP）通过 EMR 或 BigQuery 等托管服务进一步简化了部署。 这些工具共同使开发人员能够构建针对特定数据需求的端到端解决方案。