大数据技术一般用的软件是Hadoop和Spark。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。Hadoop的主要组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce、YARN（Yet Another Resource Negotiator）等。HDFS是一个高可靠性、可扩展性、高容错性的分布式文件系统，它可以将数据存储在多台机器上，并保证数据的一致性和完整性。MapReduce是一种编程模型，它允许用户编写处理大规模数据集的程序，这些程序可以并行运行在多个节点上。YARN是一个资源管理系统，它负责管理和调度集群中的计算任务。
Spark是一个快速通用的计算引擎，它支持多种编程语言，如Scala、Java、Python等。Spark的核心特性是其内存计算能力，它可以在内存中进行大规模的数据处理和分析，而不需要将数据存储在磁盘上。Spark具有高吞吐量、低延迟、易扩展等特点，非常适合处理大规模数据集。
除了Hadoop和Spark，还有一些其他的大数据处理软件，如Apache Kafka、Apache Flink、Apache Storm等。这些软件各有特点，可以根据具体的需求选择使用。
