Hive：数据仓库可以用SQL查询，可以运行Map/Reduce程序。用来计算趋势或者网站日志，不应用于实时查询，需要很长时间返回结果。
HBase：数据库。非常适合用来做大数据的实时查询。Facebook用Hbase存储消息数据并进行消息实时的分析
Chukwa：开源收集系统，大型分布式系统，建立在HDFS和Map/Reduce框架之上。显示、、分析结果。
ClouderaFlume：日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用来收集数据。
mahout：提供可扩展的机器学习领域经典算法的实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等，且可通过Hadoop扩展到云中。
Storm：分布式，容错的实时流式计算系统，可以用作实时分析，在线机器学习，信息流处理，连续性计算，分布式RPC，实时处理消息并更新数据库。
Kafka：高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据(浏览，搜索等)。相对Hadoop的日志数据和离线分析，可以实现实时处理。目前通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理
Redis：由c语言编写，支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value型数据库。
Spark：Spark是在Scala语言中实现的类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架，除了Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是job中间输出结果可以保存在内存中，从而不需要读写H星期四左眼跳DFS，因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce算法。可以和Hadoop文件系统并行运作，用过Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。
Spark Streaming：一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大数据流式数据的能力。
Spark MLlib：MLlib是Spark是常用的机器学习算法的实现库，目前(2014.05)支持二元分类，回归，聚类以及协同过滤。同时也包括一个底层的梯度下降优化基础算法。MLlib以来jblas线性代数库，jblas本身以来远程的Fortran程序。
Spark GraphX：GraphX是Spark中用于图和图并行计算的API，可以在Spark之上提供一站式数据解决方案，可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业。
jblas：一个快速的线性代数库(JAVA)。基于BLAS与LAPACK，矩阵计算实际的行业标准，并使用先进的基础设施等所有的计算程序的ATLAS艺术的实现，使其非常快。
LAPACK：著名的公开软件，包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题，如求解线性方程组、线性最小二乘问题、特征值问题和奇异值问题等。