大数据开源调度工具有很多，以下是一些常见的开源调度工具：
1. Apache Hadoop：Hadoop是一个分布式处理框架，用于处理大规模数据集。它提供了一种简单的方法来存储、管理和分析大量数据。Hadoop的调度器是YARN（Yet Another Resource Negotiator），它可以管理集群中的资源，并确保任务在正确的节点上运行。
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和分析。Spark的调度器是Spark Streaming，它可以处理实时数据流，并确保任务在正确的节点上运行。
3. Apache Flink：Flink是一个高性能的流处理框架，适用于实时数据分析和机器学习。Flink的调度器是Flink Scheduler，它可以确保任务在正确的节点上运行，并提供可扩展性和容错性。
4. Apache Storm：Storm是一个分布式消息队列系统，用于处理实时数据流。Storm的调度器是Storm Scheduler，它可以确保任务在正确的节点上运行，并提供容错性和可扩展性。
5. Apache Kafka：Kafka是一个分布式消息队列系统，用于处理高吞吐量的消息传递。Kafka的调度器是Kafka Consumer Offset Manager，它可以确保消费者在正确的节点上消费消息，并提供容错性和可扩展性。
6. Apache Mesos：Mesos是一个分布式资源管理系统，用于管理和调度集群中的资源。Mesos的调度器是Mesos Executor Controller，它可以确保任务在正确的节点上运行，并提供容错性和可扩展性。
7. Kubernetes：Kubernetes是一个容器编排平台，用于管理容器化应用程序的部署和扩展。Kubernetes的调度器是Kubernetes Scheduler，它可以确保任务在正确的节点上运行，并提供可扩展性和容错性。
8. Apache NiFi：NiFi是一个开源的数据管道平台，用于构建和管理数据流。NiFi的调度器是NiFi Scheduler，它可以确保任务在正确的节点上运行，并提供可扩展性和容错性。
9. Apache Airflow：Airflow是一个开源的工作流执行引擎，用于定义、执行和监控复杂的工作流程。Airflow的调度器是Airflow Operator，它可以确保任务在正确的节点上运行，并提供可扩展性和容错性。
10. Apache Falcon：Falcon是一个开源的微服务框架，用于构建和管理微服务应用程序。Falcon的调度器是Falcon Scheduler，它可以确保任务在正确的节点上运行，并提供可扩展性和容错性。
