大数据分析的4种典型工具是：Hadoop、Spark、Flink和Kafka。
1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许用户在大型集群上进行数据处理和分析。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce、Pig和Hive等。HDFS是一种高容错性的分布式文件系统，它允许用户在分布式系统中存储和访问大规模数据；MapReduce是一种编程模型，它允许用户将数据处理任务分解为多个步骤，并使用Map和Reduce函数来处理这些步骤；Pig是一个高级编程语言，它允许用户编写自定义的MapReduce程序；Hive是一个SQL-like的查询语言，它允许用户在Hadoop集群上执行SQL查询。
2. Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了一种类似于MapReduce的编程模型，但在性能方面要快得多。Spark的主要组件包括SparkContext、RDD（Resilient Distributed Dataset）和MLlib（Machine Learning Library）。SparkContext是Spark的主入口点，它可以创建和管理Spark应用程序；RDD是一个类似于MapReduce的抽象数据类型，它表示一个不可变的数据集；MLlib是一个机器学习库，它提供了各种机器学习算法的实现。
3. Flink：Apache Flink是一个高性能、可扩展的实时流处理框架，它提供了一种类似于MapReduce的编程模型。Flink的主要组件包括ExecutionEnvironment、DataStreamSource、DataStreamSink和SchemaValidator。ExecutionEnvironment是Flink的主入口点，它负责管理整个应用程序的生命周期；DataStreamSource和DataStreamSink是Flink的输入和输出组件，它们可以处理不同类型的数据；SchemaValidator用于验证数据的格式。
4. Kafka：Apache Kafka是一个分布式的消息传递系统，它允许用户在分布式系统中发送和接收消息。Kafka的主要组件包括Producer、Consumer、Topic和Partition。Producer是Kafka的生产者端，它负责向Kafka集群中的主题发送消息；Consumer是Kafka的消费端，它负责从Kafka集群中的主题中读取消息；Topic是Kafka中的一个主题，它定义了一组相关的主题；Partition是Kafka中的一个分区，它将一个主题划分为多个子主题。
