大数据技术通常使用的软件包括以下几种：
1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它主要由三个组件组成：HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。这些组件共同构成了一个强大的大数据处理平台。
2. Spark：Spark是一种通用的快速、通用的计算引擎，适用于大规模数据处理。它基于内存计算，可以提供高吞吐量和低延迟的数据处理能力。Spark具有多种数据类型，如RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame，以及丰富的API和库，可以方便地与各种数据源和应用程序集成。
3. Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于构建和管理大规模数据集。它提供了类似于SQL的查询语言，可以对数据进行查询、转换和分析。Hive支持多种数据类型，如字符串、数字、日期等，并提供了丰富的函数和操作符。
4. Presto：Presto是一个高性能的列式数据库引擎，专为大规模数据分析和实时查询而设计。它采用了多级索引和并行查询优化技术，可以提供极高的查询性能。Presto支持多种数据类型，如JSON、CSV、Parquet等，并提供了丰富的API和连接器，可以方便地与其他系统集成。
5. Flume：Flume是一个分布式日志收集系统，用于实时收集、聚合和传输大量日志数据。它可以将日志数据发送到不同的存储系统，如HDFS、S3等，以便于后续的数据处理和分析。Flume支持多种数据源和传输协议，如Kafka、RabbitMQ等。
6. Elasticsearch：Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，用于处理大规模文本数据。它提供了全文搜索、分词、过滤等功能，可以用于日志分析、用户行为分析等场景。Elasticsearch支持多种数据类型，如JSON、XML等，并提供了丰富的API和插件，可以方便地与其他系统集成。
7. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式流处理平台，用于处理大规模实时数据流。它采用发布-订阅模式，可以将数据发送到多个消费者端，实现数据的实时处理和消费。Kafka支持多种数据类型，如JSON、Avro等，并提供了丰富的API和连接器，可以方便地与其他系统集成。
8. Apache Storm：Apache Storm是一个分布式流处理框架，用于处理大规模实时数据流。它采用微批处理方式，将数据分片后发送到多个节点进行处理，然后合并结果并返回。Storm支持多种数据类型，如JSON、Avro等，并提供了丰富的API和连接器，可以方便地与其他系统集成。
9. Apache Flink：Apache Flink是一个分布式流处理框架，用于处理大规模实时数据流。它采用事件驱动的方式，将数据分片后发送到多个节点进行处理，然后合并结果并返回。Flink支持多种数据类型，如JSON、Avro等，并提供了丰富的API和连接器，可以方便地与其他系统集成。
10. Apache Nifi：Apache Nifi是一个企业级的流程自动化平台，用于处理大规模数据流。它采用管道化的方式，将数据分片后发送到多个节点进行处理，然后合并结果并返回。Nifi支持多种数据类型，如JSON、Avro等，并提供了丰富的API和连接器，可以方便地与其他系统集成。
这些软件都是大数据处理领域的常用工具，可以根据具体需求选择适合的工具进行开发和部署。
