大数据技术通常使用的软件类型包括以下几种：
1. 数据处理软件：这类软件主要用于处理和分析大规模数据集。例如，Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储、管理和分析大量数据。它通过将数据分散到多个节点上，实现了数据的并行处理和分布式存储。Hadoop生态系统还包括许多其他工具，如Hive、Pig、Spark等，它们分别提供了数据查询、数据挖掘和机器学习等功能。
2. 数据仓库软件：数据仓库是一种用于存储和管理历史数据的系统，它可以提供对数据的查询、分析和报告功能。例如，Amazon Redshift是一个开源的数据仓库解决方案，它提供了高性能的数据分析引擎和丰富的数据模型支持。此外，还有像Google BigQuery、Microsoft SQL Server等其他数据仓库解决方案。
3. 数据可视化软件：数据可视化工具可以将复杂的数据转换为直观的图表和图形，帮助用户更好地理解和分析数据。例如，Tableau是一款流行的数据可视化工具，它提供了丰富的数据源连接和可视化选项。此外，还有其他一些数据可视化工具，如Power BI、QlikView等。
4. 数据挖掘和机器学习软件：这些软件可以帮助用户从大量数据中提取有价值的信息和模式。例如，Python编程语言中的Scikit-learn库提供了各种机器学习算法的实现，而R语言则提供了强大的统计分析和绘图功能。此外，还有像Weka、OpenNLP等其他数据挖掘和机器学习工具。
5. 云计算平台：云计算平台为大数据技术提供了基础设施和服务。例如，Amazon Web Services（AWS）提供了一系列的大数据服务，如Elastic MapReduce、Simple Queue Service等。此外，还有像Google Cloud Platform、Azure等其他云服务提供商也提供了类似的大数据服务。
6. 数据库管理系统：虽然大数据技术主要关注于数据存储和处理，但数据库管理系统仍然是不可或缺的一部分。例如，MySQL、Oracle、SQL Server等都是常用的关系型数据库管理系统，它们提供了数据存储、查询和事务管理等功能。此外，还有NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等，它们提供了更灵活的数据存储方式。
总之，大数据技术需要多种类型的软件来共同完成数据的收集、存储、处理、分析和可视化等工作。这些软件的选择取决于具体的应用场景、需求和技术栈等因素。随着大数据技术的不断发展，新的软件和工具也在不断涌现，以满足不断变化的需求。
