开源大数据展示平台是一种用于展示和分析大规模数据集的开源软件工具。这些平台通常提供了一种易于使用的界面，使用户能够轻松地查看、分析和处理数据。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的数据仓库查询引擎，它允许用户在Hadoop集群上执行SQL查询。Hive提供了一个类似于传统关系数据库的查询语言，使得用户可以轻松地查询和分析大规模数据集。
2. Pig：Pig是一个用于数据处理的脚本语言，它允许用户编写自定义的MapReduce程序来处理数据。Pig提供了一种类似于SQL的语法，使得用户能够使用类似SQL的方式查询和分析数据。
3. Spark：Spark是一个快速、通用的计算引擎，它支持多种编程语言（如Scala、Java、Python等）进行数据处理。Spark提供了一种类似于MapReduce的编程模型，但具有更高的速度和更灵活的数据处理能力。
4. Apache Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户在多个计算机节点上并行处理大规模数据集。Hadoop提供了HDFS（Hadoop Distributed File System）存储和管理数据，以及MapReduce和Pig等工具进行数据处理。
5. Apache Flink：Flink是一个流处理框架，它允许用户在实时环境中处理和分析数据。Flink提供了一种类似于SQL的查询语言，使得用户能够像处理传统关系数据库一样处理流数据。
6. Apache Storm：Storm是一个实时数据处理框架，它允许用户在分布式环境中处理和分析数据。Storm提供了一种类似于MapReduce的编程模型，但具有更高的速度和更灵活的数据处理能力。
7. Apache Kafka：Kafka是一个分布式消息队列系统，它允许用户在分布式环境中发布、订阅和处理消息。Kafka提供了一种类似于消息队列的通信机制，使得用户能够轻松地处理和分析大规模数据集。
8. Apache Zeppelin：Zephyr是一个交互式Web应用程序，它允许用户在浏览器中运行和调试代码。Zephyr提供了一种类似于Jupyter Notebook的交互式环境，使得用户能够轻松地查看、分析和处理数据。
这些开源大数据展示平台各有特点，适用于不同的应用场景和需求。用户可以根据自己的需求选择合适的平台进行数据分析和可视化展示。
