1、Drill的目的在于支持更广泛的数据源、数据格式及查询语言，可以通过对PB字节数据的快速扫描（大约几秒内）完成相关分析，将是一个专为互动分析大型数据集的分布式系统。
2、Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL，这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
3、大数据处理软件有：Apache Hadoop、Apache Spark、大数据实时处理软件Storm等。 Apache Hadoop Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要用于处理和分析大数据。它能够利用集群的威力进行高速运算和存储，用户可以在不了解底层细节的情况下处理大规模数据集。
4、大数据分析工具有很多，主要包括以下几种： Hadoop Hadoop是一个允许在廉价硬件上运行大规模数据集的开源软件框架。它提供了分布式文件系统（HDFS），能够存储大量数据并允许在集群上进行并行处理。此外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，用于处理大规模数据集。
提供海量数据存储和计算的。需要java语言基础。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
Hadoop主要是分布式计算和存储的框架，所以Hadoop工作过程主要依赖于HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。
用途：将单机的工作任务进行分拆，变成协同工作的集群。用以解决日益增加的文件存储量和数据量瓶颈。通俗应用解释：比如计算一个100M的文本文件中的单词的个数，这个文本文件有若干行，每行有若干个单词，每行的单词与单词之间都是以空格键分开的。
在百度，Hadoop主要应用于以下几个方面：日志的存储和统计；网页数据的分析和挖掘；商业分析，如用户的行为和广告关注度等；在线数据的反馈，及时得到在线广告的点击情况；用户网页的聚类，分析用户的推荐度及用户之间的关联度。
1、提供海量数据存储和计算的。需要java语言基础。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
2、Hadoop是一个开源的分布式处理框架，它能够处理和存储大规模数据集，是大数据处理的重要工具。Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop Distributed File System （HDFS） 和 Hadoop MapReduce。 Hadoop Distributed File System （HDFS）：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模的数据集。
3、Hadoop主要是分布式计算和存储的框架，所以Hadoop工作过程主要依赖于HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。
