大数据开源工具是指在处理大规模数据时使用的免费开源软件工具。这些工具提供了各种功能，包括数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等。下面列举了一些常用的大数据开源工具：
1. Apache Hadoop
Apache Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）用于存储数据，以及MapReduce用于处理数据。Hadoop还提供了其他工具，如Hive、Pig和Spark等，用于更高级的数据处理和分析。
2. Apache Spark
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，提供了内存计算功能，比MapReduce更快。Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala和Python，可以用于数据处理、机器学习和图计算等任务。
3. Apache Kafka
Apache Kafka是一个分布式流处理平台，用于处理实时数据流。它可以用于日志收集、数据传输和事件处理等场景，具有高吞吐量和低延迟的特点。
4. Apache Flink
Apache Flink是一个流式处理引擎，支持事件驱动的应用程序。它提供了高吞吐量、低延迟和精确一次语义等特性，适用于实时数据处理和复杂事件处理。
5. Apache Cassandra
Apache Cassandra是一个高可用性的分布式NoSQL数据库，适用于大规模数据存储和高性能读写操作。它具有分布式架构、自动分区和容错机制等特点。
6. Elasticsearch
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，用于全文搜索、日志分析和数据可视化等任务。它支持实时搜索、多种数据类型和灵活的查询语言。
7. Apache Storm
Apache Storm是一个分布式实时计算系统，用于处理大规模实时数据流。它支持高吞吐量、低延迟和容错处理，适用于实时数据分析和流处理应用。
8. TensorFlow
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，用于构建和训练深度学习模型。它支持各种神经网络架构、分布式训练和模型部署等功能。
以上是一些常用的大数据开源工具，它们在不同领域和场景中发挥着重要作用。在选择工具时，需要根据具体需求和项目要求进行评估和选择，以提高数据处理和分析的效率和质量。