大数据平台是一种集成了数据存储、处理、分析和可视化等功能的综合性软件系统，旨在帮助企业和组织从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策和创新，目前市场上有很多大数据平台，以下是一些常见的大数据平台：
1、Hadoop:Apache Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它使用简单的编程模型来处理大量分布式数据，Hadoop的核心组件包括HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算模型)。
2、Spark:Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它可以在内存中进行计算，从而大大提高了数据处理速度，Spark支持多种编程语言(如Java、Scala和Python),并提供了丰富的API和工具库。
3、Flink:Apache Flink是一个开源的流处理和批处理框架，它可以在实时或离线模式下处理无界和有界数据集，Flink具有低延迟、高吞吐量和可扩展性的特点，适用于各种大数据应用场景。
4、Storm:Apache Storm是一个开源的实时流处理框架，它可以处理大量的数据流，并通过分布式计算将数据聚合到一个统一的结果中，Storm支持多种编程语言(如Java、Scala和Clojure),并提供了易于使用的API和工具。
5、Hive:Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供类似于SQL的查询语言(HiveQL)来进行数据查询和分析，Hive适用于大规模数据的存储和检索，以及初步的数据挖掘和报表生成。
6、HBase:Apache HBase是一个分布式、可扩展的非关系型数据库，它基于Hadoop HDFS构建，可以存储和管理大量稀疏的数据，HBase适用于实时读写大量数据的场景，如物联网设备数据、社交媒体数据等。
7、Cassandra:Apache Cassandra是一个高度可扩展的分布式NoSQL数据库，它可以在多台服务器上存储和管理数据，并提供高可用性和一致性的保证，Cassandra适用于实时分析大量时间序列数据、用户行为数据等应用场景。
8、Elasticsearch:Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它可以对大量文本、日志和其他类型的数据进行实时搜索和分析，Elasticsearch适用于企业级搜索、日志分析、实时监控等应用场景。
9、Delta Lake:Amazon Web Services (AWS) 推出的一种开源数据湖技术，Delta Lake 是建立在 Apache Hadoop 之上的完全托管的云原生数据湖解决方案，Delta Lake 可以与 Amazon S3 和 AWS Glue 无缝集成，使您能够轻松地将现有的数据资产转化为完全受管理的、可扩展的私有云中的数据湖。
