大数据主流软件工具是指用于处理、存储和分析大规模数据集的软件。这些工具具有以下特点：
1. 分布式计算：大数据主流软件工具通常采用分布式计算架构，将数据分散到多个计算机节点上进行处理。这种架构可以充分利用多核处理器的性能，提高数据处理速度。
2. 高吞吐量：大数据主流软件工具通常具有高吞吐量的特点，能够快速处理大量数据。这得益于其高效的算法和优化的硬件资源。
3. 可扩展性：大数据主流软件工具具有良好的可扩展性，可以根据业务需求进行横向或纵向扩展。这意味着在处理大量数据时，系统可以自动增加计算资源，以应对不断增长的数据量。
4. 容错性：大数据主流软件工具通常具有容错性，能够在出现故障时自动恢复。这有助于提高系统的可靠性和稳定性。
5. 可视化：大数据主流软件工具通常提供可视化功能，使用户能够直观地查看和分析数据。这对于非技术用户来说非常重要，可以提高他们的工作效率。
6. 数据集成：大数据主流软件工具支持多种数据源的集成，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。这使得用户可以方便地整合来自不同来源的数据。
7. 数据挖掘：大数据主流软件工具通常具有数据挖掘功能，可以帮助用户发现数据中的模式和关联。这对于商业智能、市场分析和预测等领域非常有用。
8. 数据安全：大数据主流软件工具通常具有数据安全功能，可以保护数据的隐私和完整性。这包括加密、访问控制和审计等功能。
9. 云服务：许多大数据主流软件工具都提供了云服务，使得用户可以在云端部署和管理自己的数据。这使得用户可以更方便地访问和使用数据，同时也降低了企业的IT成本。
10. 开源社区：大数据主流软件工具通常具有开源社区的支持，这意味着用户可以免费使用并参与改进这些工具。这有助于推动技术的发展和创新。
总之，大数据主流软件工具具有分布式计算、高吞吐量、可扩展性、容错性、可视化、数据集成、数据挖掘、数据安全、云服务和开源社区等特点。这些特点使得大数据主流软件工具成为处理大规模数据集的理想选择。
