大数据分析通常使用的软件有Hadoop、Spark和Flink等。这些软件都是分布式计算框架，可以处理大量的数据，并提供了强大的数据处理和分析能力。
1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它的主要组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是一个高容错性的分布式文件系统，它可以在多个节点上存储和访问数据。MapReduce是一种编程模型，可以将大数据任务分解为一系列Map和Reduce操作，以便在集群中并行执行。Hadoop广泛应用于数据仓库、机器学习、图像处理等领域。
2. Spark：Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，具有快速、灵活和易于扩展的特点。它的主要组件包括Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming。Spark Core是Spark的核心库，提供了基本的计算操作和数据结构。Spark SQL是一种交互式的数据查询工具，可以对结构化数据进行查询和分析。Spark Streaming是一种实时数据处理框架，可以处理实时流数据。Spark广泛应用于数据挖掘、机器学习、物联网等领域。
3. Flink：Flink是一个基于事件驱动的流处理框架，适用于实时数据分析和流处理。它的主要组件包括Flink Execution Planner、Flink Batch Processing Engine和Flink Batch Processing API。Flink Execution Planner负责生成Flink作业的执行计划，包括任务调度、任务执行和资源管理等。Flink Batch Processing Engine负责执行Flink作业，实现批量数据处理和分析。Flink Batch Processing API提供了一组Java API，用于编写和运行Flink作业。Flink广泛应用于金融、电商、物联网等领域的实时数据分析。
除了上述提到的软件外，还有其他一些常用的大数据分析工具，如Kafka、Pig、Hive等。这些工具各有特点，可以根据实际需求选择合适的工具进行数据分析。
