大数据主流软件工具的类型主要包括以下几种：
1. 数据仓库工具：这类工具主要用于存储和管理大量的结构化数据，如关系型数据库管理系统（RDBMS）和NoSQL数据库。常见的数据仓库工具有Amazon Redshift、Google BigQuery、Hadoop HDFS等。
2. 数据挖掘与分析工具：这类工具主要用于从大量数据中提取有价值的信息，如机器学习算法、统计分析方法等。常见的数据挖掘与分析工具有Python的SciPy库、R语言的dplyr包、Apache Spark等。
3. 数据可视化工具：这类工具主要用于将复杂的数据以直观的方式呈现出来，便于用户理解和分析。常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI、D3.js等。
4. 数据ETL工具：这类工具主要用于对数据进行抽取、转换和加载，以便在不同的数据源之间进行数据整合。常见的数据ETL工具有Informatica、Talend、DataStage等。
5. 数据集成工具：这类工具主要用于实现不同来源、不同格式的数据之间的集成。常见的数据集成工具有Apache NiFi、Apache Flume、Apache Kafka等。
6. 数据湖工具：这类工具主要用于存储和管理大规模、多样化的数据，如文本、图像、音频等。常见的数据湖工具有Apache Hadoop、Apache Hive、Apache Spark等。
7. 数据质量管理工具：这类工具主要用于确保数据的准确性、完整性和一致性。常见的数据质量管理工具有Apache Airflow、Apache Beam、Apache Flink等。
8. 数据安全与隐私保护工具：这类工具主要用于保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露和滥用。常见的数据安全与隐私保护工具有Apache Sentry、AWS Secrets Manager、Azure Key Vault等。
9. 数据治理工具：这类工具主要用于规范数据的管理和使用，确保数据的正确性和有效性。常见的数据治理工具有Microsoft Power BI、Tableau Public、Google Data Studio等。
10. 数据交换与共享工具：这类工具主要用于在不同系统、平台或组织之间进行数据的交换和共享。常见的数据交换与共享工具有Apache Hadoop Distributed File System（HDFS）、Apache HBase、Apache Cassandra等。
