开源的数据管理系统库有很多，以下是一些常见的开源数据管理系统库：
1. Apache Hadoop：Hadoop是一个分布式系统框架，用于处理大规模数据集。它提供了一套分布式文件系统、分布式计算和分布式存储的组件，可以处理PB级别的数据。Hadoop的主要组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce（一种编程模型，用于在分布式环境中执行Map和Reduce操作）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。
2. Apache Spark：Spark是一个快速通用的计算引擎，它可以在内存中进行数据处理和分析。Spark的主要组件包括RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame（类似于关系型数据库中的表格），以及Scala编程语言。Spark适用于批处理和实时数据处理，可以处理PB级别的数据。
3. Apache Hive：Hive是一个数据仓库工具，用于在Hadoop上执行SQL查询。Hive提供了类似于传统关系型数据库的查询语言，可以将SQL查询转换为MapReduce任务。Hive的主要优点是可以在Hadoop上运行复杂的查询，而不需要编写MapReduce程序。
4. Apache Cassandra：Cassandra是一个分布式NoSQL数据库，主要用于存储结构化数据。Cassandra支持高可用性和可扩展性，可以处理PB级别的数据。Cassandra的主要优点是具有高度容错性和低延迟，适用于需要高性能读写的场景。
5. Apache HBase：HBase是一个分布式非关系型数据库，主要用于存储非结构化数据。HBase支持高可用性和可扩展性，可以处理PB级别的数据。HBase的主要优点是具有水平可扩展性和低延迟，适用于需要高性能读写的场景。
6. Apache Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于处理实时数据流。Kafka支持高吞吐量和低延迟，可以处理PB级别的数据。Kafka的主要优点是具有高容错性和低延迟，适用于需要实时数据处理的场景。
7. Apache Flink：Flink是一个分布式流处理框架，主要用于处理实时数据流。Flink支持高吞吐量和低延迟，可以处理PB级别的数据。Flink的主要优点是具有高容错性和低延迟，适用于需要实时数据处理的场景。
8. Apache Storm：Storm是一个分布式事件处理框架，主要用于处理大规模数据流。Storm支持高吞吐量和低延迟，可以处理PB级别的数据。Storm的主要优点是具有高容错性和低延迟，适用于需要实时数据处理的场景。
9. Apache Nifi：Nifi是一个数据流管道框架，主要用于处理各种数据源和目标之间的数据流。Nifi支持高吞吐量和低延迟，可以处理PB级别的数据。Nifi的主要优点是具有高容错性和低延迟，适用于需要实时数据处理的场景。
10. Apache Oozie：Oozie是一个作业调度框架，主要用于管理分布式任务的执行。Oozie支持高吞吐量和低延迟，可以处理PB级别的数据。Oozie的主要优点是具有高容错性和低延迟，适用于需要分布式任务执行的场景。
这些开源数据管理系统库各有特点和优势，可以根据具体需求选择合适的库进行使用。
