开源大数据展示平台有很多，以下是一些常见的开源大数据展示平台：
1. Hive：Hive是一个基于Hadoop的SQL查询引擎，用于在Hadoop分布式文件系统上执行数据查询。它提供了类似于传统关系型数据库的查询功能，但适用于大规模数据集。Hive支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、日期等，并可以执行聚合、分组、排序等操作。Hive还支持多维数据分析，可以对多个维度进行聚合和分析。
2. Pig：Pig是一个用于处理大规模数据集的编程语言，类似于传统的MapReduce编程模型。它提供了一种更接近于SQL的查询语言，使得数据处理更加直观和易用。Pig支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、日期等，并可以执行聚合、分组、排序等操作。Pig还支持多维数据分析，可以对多个维度进行聚合和分析。
3. Spark：Spark是一个快速、通用的计算引擎，适用于大规模数据集的批处理和流处理。它提供了一种类似于MapReduce的编程模型，但具有更高的效率和更好的性能。Spark支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、日期等，并可以执行聚合、分组、排序等操作。Spark还支持多维数据分析，可以对多个维度进行聚合和分析。
4. Apache Flink：Apache Flink是一个用于大规模实时数据处理的流处理框架。它提供了一种类似于MapReduce的编程模型，但具有更高的效率和更好的性能。Flink支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、日期等，并可以执行聚合、分组、排序等操作。Flink还支持多维数据分析，可以对多个维度进行聚合和分析。
5. Apache Storm：Apache Storm是一个用于大规模实时数据处理的流处理框架。它提供了一种类似于MapReduce的编程模型，但具有更高的效率和更好的性能。Storm支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、日期等，并可以执行聚合、分组、排序等操作。Storm还支持多维数据分析，可以对多个维度进行聚合和分析。
6. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式消息队列平台，主要用于高吞吐量的消息传递。它支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、日期等，并可以执行聚合、分组、排序等操作。Kafka还支持多维数据分析，可以对多个维度进行聚合和分析。
7. Apache Falcon：Apache Falcon是一个用于大规模实时数据处理的流处理框架。它提供了一种类似于MapReduce的编程模型，但具有更高的效率和更好的性能。Falcon支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、日期等，并可以执行聚合、分组、排序等操作。Falcon还支持多维数据分析，可以对多个维度进行聚合和分析。
8. Apache Airflow：Apache Airflow是一个用于大规模任务调度和执行的开源工作流引擎。它提供了一种类似于MapReduce的工作流编程模型，但具有更高的灵活性和可扩展性。Airflow支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、日期等，并可以执行聚合、分组、排序等操作。Airflow还支持多维数据分析，可以对多个维度进行聚合和分析。
9. Apache Zeppelin：Apache Zeppelin是一个用于大规模数据分析的交互式查询和可视化平台。它提供了一个类似于Jupyter Notebook的界面，可以方便地创建、运行和共享代码。Zeppelin支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、日期等，并可以执行聚合、分组、排序等操作。Zeppelin还支持多维数据分析，可以对多个维度进行聚合和分析。
10. Apache Presto：Apache Presto是一个用于大规模数据存储和查询的开源数据库引擎。它提供了一种类似于SQL的查询语言，可以方便地查询和分析大规模数据集。Presto支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、日期等，并可以执行聚合、分组、排序等操作。Presto还支持多维数据分析，可以对多个维度进行聚合和分析。
