大数据开发工具的类型主要包括以下几种：
1. 编程语言：Python、Java、Scala、C++等。这些语言在大数据领域有着广泛的应用，可以用于数据处理、分析、可视化等任务。
2. 数据存储：Hadoop、Spark、Hive、Kafka等。这些工具可以帮助我们处理和存储大量的数据，包括分布式文件系统（HDFS）、MapReduce编程模型、SQL查询等。
3. 数据分析与挖掘：R、Python、SAS、SPSS等。这些工具可以帮助我们进行数据的统计分析、预测建模、聚类分析等。
4. 数据可视化：Tableau、Power BI、ECharts等。这些工具可以帮助我们将复杂的数据以直观的方式展现出来，方便我们理解和分析数据。
5. 数据ETL工具：Informatica、Talend、Pentaho等。这些工具可以帮助我们实现数据的抽取、转换、加载（ETL）过程，提高数据处理的效率。
6. 数据仓库：Amazon Redshift、Google BigQuery、Azure Data Lake Storage等。这些工具可以帮助我们构建和管理数据仓库，实现数据的存储、查询、分析等功能。
7. 数据湖：Apache Atlas、OpenStack Swift、AWS Glue等。这些工具可以帮助我们构建和管理大规模的数据湖，实现数据的存储、查询、分析等功能。
8. 机器学习与深度学习：TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。这些工具可以帮助我们进行机器学习和深度学习的训练和推理，实现数据的分析和预测。
9. 云计算平台：AWS、Azure、Google Cloud等。这些平台提供了丰富的大数据服务和工具，可以帮助我们进行大数据的处理和分析。
10. 大数据生态系统：Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Kafka等。这些工具构成了一个完整的大数据生态系统，涵盖了数据采集、处理、存储、分析等多个环节。
