大数据开发所使用的工具有很多，以下是一些常见的工具：
1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它提供了一种可靠的方法来存储、管理和处理大量数据。Hadoop生态系统包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce、Pig和Hive等组件。这些工具可以帮助开发人员快速地构建和运行大数据应用程序。
2. Spark：Spark是一种基于内存计算的大数据处理框架，它可以在几秒钟内完成传统Hadoop MapReduce任务所需的几分钟计算。Spark的主要组件包括SparkContext、RDD、DataFrame和Dataset等。这些工具可以帮助开发人员更高效地处理大规模数据集。
3. HBase：HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，它支持高吞吐量的读写操作。HBase的主要组件包括表（Table）、行键（Row Key）和列族（Column Family）。这些工具可以帮助开发人员存储和管理结构化和非结构化数据。
4. Elasticsearch：Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，它可以实时处理大量的数据。Elasticsearch的主要组件包括索引（Index）、文档（Document）和查询（Query）。这些工具可以帮助开发人员快速地进行数据检索和分析。
5. Kafka：Kafka是一个分布式消息队列系统，它可以处理大规模的实时数据流。Kafka的主要组件包括生产者（Producer）、消费者（Consumer）和主题（Topic）。这些工具可以帮助开发人员实现数据的实时处理和传输。
6. Flink：Flink是一个用于Apache Spark的流数据处理引擎，它支持批处理和流处理两种模式。Flink的主要组件包括DataStream、ExecutionEnvironment和Schema等。这些工具可以帮助开发人员构建高性能的流式数据处理系统。
7. Presto：Presto是一个基于内存的SQL数据库，它可以提供快速的数据分析和查询能力。Presto的主要组件包括Catalog、Query和Session等。这些工具可以帮助开发人员进行高效的数据查询和分析。
8. Drill：Drill是一个交互式的数据探索和分析工具，它可以在浏览器中显示数据并执行复杂的查询。Drill的主要组件包括Query Editor、Visualizations和Dashboards等。这些工具可以帮助开发人员轻松地探索和分析数据。
9. Talend：Talend是一个企业级的数据集成平台，它可以将不同的数据源和数据仓库连接起来。Talend的主要组件包括Connection Manager、Transformation Engine和Reporting等。这些工具可以帮助开发人员实现数据的集成和转换。
10. Tableau：Tableau是一个商业智能工具，它可以将数据转化为直观的图形和报告。Tableau的主要组件包括Dashboard、Table和Storyline等。这些工具可以帮助开发人员创建美观的可视化数据展示。
以上是一些常见的大数据开发工具，每个工具都有其独特的功能和优势，开发人员可以根据自己的需求选择合适的工具进行大数据开发。
