常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等。
1. **Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集。Hadoop提供了HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）两个核心组件，使得用户可以以一种可扩展和容错的方式处理数据。它支持多种编程语言，如Java和Python，并且可以与许多数据库和数据仓库系统集成。
2. **Spark**：Spark是一个开源的、快速的、和可扩展的大数据处理框架。它提供了分布式数据存储（如弹性分布式数据集，RDD），以及一系列用于处理大规模数据的算法库，如机器学习、图计算等。Spark支持多种编程语言，如Scala、Java、Python和SQL。它还具有出色的性能，可以在大规模集群上高效地处理数据。
3. **Apache Flink**：Apache Flink是一个流处理和批处理的开源框架。它提供了高性能、容错性和实时数据处理能力。Flink支持多种数据源和sinks，并且可以与许多数据库和ETL工具集成。它的关键特性包括无模式切换、事件时间/处理时间处理，以及在集群上高效地处理大规模数据。
4. **Kafka**：Kafka是一个高吞吐量的分布式流处理平台。它提供了发布-订阅消息模式，以及一个基于发布/订阅模型的分布式日志存储解决方案。Kafka可以高效地处理实时数据流，并将其分解为更小的消息，以便进行存储和处理。
5. **Storm**：Storm是一个开源的分布式实时计算系统。它允许用户创建可扩展的分布式计算工作流，用于处理实时数据流。Storm具有高容错性、高吞吐量和低延迟的特性，可以处理大规模的数据流。