大数据技术通常使用的软件工具和平台有很多，以下是一些常见的软件：
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。它包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等组件。这些组件使得在集群中存储和处理数据变得简单高效。
2. Spark：Spark是一个快速、通用的计算引擎，适用于大规模数据处理。它提供了一种基于内存的计算模型，可以快速处理大规模数据集。Spark支持多种编程语言，如Scala、Java、Python等。
3. Apache NiFi：Apache NiFi是一个开源的数据流处理平台，用于构建、转换和分析数据流。它提供了一种灵活的数据管道设计方法，可以处理各种类型的数据源和目标。
4. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式发布/订阅消息系统，用于实时数据处理。它支持高吞吐量的消息传递，适用于实时数据分析和流处理。
5. Apache Flink：Apache Flink是一个流处理框架，用于实时数据处理。它提供了一种高效的流处理引擎，可以处理大规模的流数据。Flink支持多种编程语言，如Scala、Java、Python等。
6. Apache Storm：Apache Storm是一个分布式流处理框架，用于实时数据处理。它提供了一种基于事件驱动的流处理模型，可以处理大规模的实时数据流。
7. Apache Pig：Apache Pig是一个数据仓库工具，用于数据清洗、转换和加载。它提供了一种简单的SQL查询语言，可以处理结构化和非结构化数据。
8. Apache Hive：Apache Hive是一个数据仓库工具，用于数据查询和分析。它提供了一种类似于SQL的查询语言，可以处理结构化和非结构化数据。
9. Apache Zeppelin：Apache Zeppelin是一个交互式数据科学和机器学习平台，提供了一系列可视化工具和脚本环境。它支持多种编程语言，如Python、R、Julia等。
10. Apache Mahout：Apache Mahout是一个机器学习库，提供了一系列的分类和回归算法。它支持多种数据类型和特征工程方法，可以用于文本分类、推荐系统等任务。
这些软件工具和平台各有特点，可以根据不同的需求和场景选择合适的工具进行大数据处理。
