大数据行业专业工具的种类繁多，涵盖了数据采集、存储、处理、分析以及可视化等多个方面。下面列出了一些在大数据行业中常用的专业工具：
1. 数据收集与导入工具：
（1） apache kafka：一种分布式流处理平台，用于构建实时数据管道。
（2） amazon redshift：一款高性能数据仓库服务，支持大规模数据的快速查询。
（3） snowflake：一个分布式数据仓库和分析引擎，适用于大规模数据集。
2. 数据处理与存储工具：
（1） hadoop生态系统：包括hdfs（distributed file system）、mapreduce等，用于处理大规模数据集。
（2） spark：一种快速通用的计算引擎，支持批处理和流处理。
（3） hbase：一个分布式、可扩展的键值存储系统，用于存储结构化数据。
3. 数据分析与挖掘工具：
（1） python：一种多用途编程语言，广泛用于数据分析和机器学习领域。
（2） r语言：一种统计和图形编程环境，适合进行数据探索和统计分析。
（3） sql：结构化查询语言，是数据库管理的标准语言，广泛用于数据分析。
4. 数据可视化工具：
（1） tableau：一款强大的数据可视化工具，提供丰富的图表和可视化选项。
（2） power bi：微软推出的商业智能工具，提供了数据可视化、分析和报告功能。
（3） d3.js：一个开源的javascript库，用于创建动态的数据可视化。
5. 大数据治理与管理工具：
（1） apache nifi：一个企业级的数据流程自动化平台，用于数据集成、转换和管理。
（2） datadog：一家专注于监控和诊断大数据系统的云服务提供商。
（3） cloudera：提供大数据管理、分析、开发和优化的工具和服务。
6. 人工智能与机器学习工具：
（1） tensorflow、pytorch、keras：深度学习框架，用于构建和训练机器学习模型。
（2） scikit-learn：一个开源的机器学习库，提供了大量的算法和数据预处理功能。
（3） xgboost、lightgbm：基于梯度提升的决策树算法，常用于分类和回归任务。
7. 云计算与容器技术工具：
（1） aws、azure、google cloud platform：提供云计算基础设施和托管服务。
（2） docker、kubernetes：用于容器化应用和编排微服务。
8. 大数据安全与合规工具：
（1） owasp zed attest：一种评估组织网络安全状况的工具，帮助组织了解其风险并采取相应的措施。
（2） cissp：一个国际标准，用于评估和改善信息系统的安全性。
9. 数据质量与清洗工具：
（1） excelsiting、pandas：用于数据清洗和预处理的python库。
（2） apache nifi：用于数据清洗和转换的工具，可以处理各种数据格式。
10. 大数据教育和培训资源：
（1） coursera、edx、udacity：提供大数据相关的在线课程和认证项目。
（2） kaggle、datacamp：提供实践项目和竞赛，帮助用户学习大数据技术和解决实际问题。
总之，这些工具只是大数据行业中的一部分专业工具，随着技术的发展，还会有更多新的工具出现。对于大数据专业人士来说，熟练掌握这些工具是非常重要的，因为它们可以帮助他们更有效地处理和分析数据，从而为企业带来更大的价值。
