开源多级数据管理系统是指那些由开源社区开发的、用于管理不同层级数据的系统。这些系统通常包括数据库管理系统（DBMS）、数据仓库、数据湖和大数据处理工具等。以下是一些常见的开源多级数据管理系统：
1. Apache Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它支持MapReduce编程模型，可以将数据处理任务分解为多个子任务，并在不同的计算机节点上并行执行。Hadoop具有高度可扩展性，可以处理PB级别的数据。
2. Apache 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。Spark基于内存计算，可以提供高性能的数据处理能力。Spark具有丰富的生态系统，提供了许多用于数据挖掘、机器学习和数据分析的工具。
3. Apache Hive：Hive是一个数据仓库工具，用于在Hadoop集群上进行数据查询和分析。Hive使用SQL语法进行数据查询，使得用户能够像操作传统关系型数据库一样操作Hadoop集群上的数据集。Hive具有高度容错性和易用性，适用于大规模数据集的ETL（提取、转换、加载）任务。
4. Apache Impala：Impala是一个基于Hadoop的数据查询和分析引擎。它提供了类似于SQL的查询语言，使得用户可以方便地查询和分析Hadoop集群上的数据集。Impala具有高度容错性和易用性，适用于需要实时数据分析的场景。
5. Apache Flink：Flink是一个流处理框架，适用于实时数据处理和分析。Flink支持多种编程语言，如Java、Scala和Python，并且具有高度容错性和低延迟特性。Flink适用于需要实时数据处理和分析的场景，如金融、物联网和互联网等领域。
6. Apache Zeppelin：Zeppelin是一个交互式数据科学平台，提供了类似于Jupyter Notebook的界面，使得用户可以方便地探索和分析数据。Zeppelin具有高度可扩展性和易用性，适用于数据科学家和分析师进行数据分析和可视化。
7. Apache NiFi：NiFi是一个开源的消息队列中间件，用于构建消息驱动的应用。NiFi提供了一种简单的API，使得用户可以创建和管理消息管道，从而实现数据的传输和处理。NiFi具有高度可扩展性和易用性，适用于需要构建消息驱动应用的场景。
8. Apache Kafka：Kafka是一个分布式消息队列系统，用于在分布式系统中存储和传递消息。Kafka具有高吞吐量、高可靠性和高可用性的特点，适用于需要实时数据处理和分析的场景。Kafka支持多种编程语言，如Java、Scala和Python，并且具有高度容错性和易用性。
9. Apache Storm：Storm是一个分布式事件处理系统，用于处理大规模的实时数据流。Storm使用微批处理和事件驱动的方式，将数据流分解为多个小批次进行处理。Storm具有高度可扩展性和容错性，适用于需要处理大规模实时数据流的场景。
10. Apache Cassandra：Cassandra是一个分布式NoSQL数据库，用于存储结构化和非结构化数据。Cassandra具有高度可扩展性和容错性，适用于需要存储大量非结构化数据的场景。Cassandra支持多种编程语言，如Java、Scala和Python，并且具有高度容错性和易用性。
总之，这些开源多级数据管理系统各有特点和优势，可以根据具体需求选择合适的系统进行数据管理和分析。
