大数据交易平台通常使用的软件包括数据收集、存储、处理、分析和可视化工具。以下是一些常用的大数据交易平台软件：
1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它提供了HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等组件，用于数据存储和计算。Hadoop生态系统还包括Hive、Pig、Spark等工具，用于数据查询、分析和管理。
2. Apache Spark：Spark是一个快速通用的计算引擎，适用于大规模数据处理。它支持多种编程语言，如Scala、Java、Python等。Spark具有内存计算能力，可以处理大量数据，并提供高效的数据分析和机器学习功能。
3. Apache Flink：Flink是一个流处理框架，适用于实时数据处理。它支持批处理和流处理，并提供了丰富的数据源和转换操作。Flink具有可扩展性和容错性，可以处理高吞吐量的数据流。
4. Apache Storm：Storm是一个分布式消息队列和流处理引擎，适用于实时数据处理。它支持多种编程语言，如Java、Scala、Python等。Storm具有容错性和可扩展性，可以处理高吞吐量的消息流。
5. Apache Kafka：Kafka是一个分布式发布-订阅消息系统，适用于实时数据流处理。它支持生产者和消费者之间的异步通信，并具有高吞吐量和低延迟的特点。Kafka广泛应用于日志管理、事件驱动应用等领域。
6. Apache Zeppelin：Zephyr是一个交互式Web应用程序开发平台，用于探索和可视化大数据。它提供了丰富的数据可视化组件，如图表、地图、仪表盘等。Zephyr适用于数据科学家和分析师进行数据分析和探索。
7. Tableau：Tableau是一个商业大数据分析工具，适用于数据可视化和报告。它提供了丰富的数据可视化组件，如图表、地图、仪表盘等。Tableau适用于企业级用户进行数据分析和报告制作。
8. Microsoft Power BI：Power BI是一个商业大数据分析工具，适用于数据可视化和报告。它提供了丰富的数据可视化组件，如图表、地图、仪表盘等。Power BI适用于企业级用户进行数据分析和报告制作。
9. Google BigQuery：BigQuery是Google提供的一个强大的数据仓库服务，适用于大规模数据的存储和查询。它支持SQL查询，并提供多种数据类型和分区选项。BigQuery适用于需要高性能和可扩展性的数据仓库解决方案的用户。
10. AWS Glue：Glue是Amazon Web Services（AWS）提供的一个数据集成和转换工具，适用于数据仓库和数据湖的构建。它支持多种数据源和转换操作，并提供了灵活的配置选项。Glue适用于需要大规模数据集成和转换的场景。
这些软件各有特点和优势，用户可以根据自己的需求和场景选择合适的大数据交易平台软件。
