海量大数据常用处理工具是指用于处理和分析大规模数据集的工具和技术。这些工具可以帮助我们快速、高效地处理和分析数据，从而获取有价值的信息和洞察。
1. 分布式计算框架：分布式计算框架是一种将计算任务分散到多个计算机节点上执行的技术。这种框架可以有效地利用多核处理器的计算能力，提高数据处理的速度和效率。常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
2. 数据库管理系统：数据库管理系统（DBMS）是一种用于存储和管理大量数据的系统。它可以提供高效的数据查询、更新和删除功能，以及复杂的数据分析和挖掘功能。常见的数据库管理系统有MySQL、Oracle、SQL Server等。
3. 数据仓库技术：数据仓库是一种用于存储和管理历史数据的系统。它提供了一种结构化的方式来存储和管理大量的数据，使得数据分析人员可以更方便地访问和分析这些数据。常见的数据仓库技术有Hive、Apache Hadoop等。
4. 数据挖掘技术：数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和模式的方法。它可以通过统计分析、机器学习等方法来发现数据中的隐藏关系和规律。常见的数据挖掘技术有分类、聚类、关联规则等。
5. 可视化工具：可视化工具可以将数据以图形的方式展示出来，帮助人们更直观地理解和分析数据。常见的可视化工具有Tableau、PowerBI等。
6. 云计算平台：云计算平台是一种基于互联网的计算服务模式，它可以提供弹性的计算资源，满足不同规模和需求的数据处理需求。常见的云计算平台有AWS、Azure、Google Cloud等。
7. 人工智能技术：人工智能技术包括机器学习、深度学习等，它们可以模拟人类的认知过程，对数据进行学习和推理，从而实现自动化的数据分析和预测。常见的人工智能技术有TensorFlow、PyTorch等。
总之，海量大数据常用处理工具是一套综合性的技术体系，涵盖了分布式计算、数据库管理、数据仓库、数据挖掘、可视化、云计算和人工智能等多个方面。通过这些工具和技术，我们可以有效地处理和分析海量数据，为决策提供有力支持。
