网络大数据处理涉及的软件有很多，其中一些比较流行和优秀的软件包括Hadoop、Spark、Flink和Kafka等。这些软件都在大数据领域有着非常广泛的应用和深厚的技术积累，但在选择合适的软件时，需要根据具体的需求和场景来进行评估和选择。
1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式处理框架，适用于对大规模数据进行存储和批量处理。它包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）用于数据存储和MapReduce用于数据处理。Hadoop在大规模数据处理和分布式文件存储方面具有显著优势，适用于离线批处理应用。
2. Spark：Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，提供了丰富的API支持，包括SQL查询、流式处理和机器学习等。相较于Hadoop，Spark具有更高的处理速度和更丰富的功能，适用于需要实时处理和复杂分析的场景。
3. Flink：Flink是一个高性能、可靠的流处理框架，具有低延迟和高吞吐量的特点，适用于实时数据处理和事件驱动的应用场景。Flink在流式处理方面有着显著优势，适用于需要实时响应和复杂流式处理的场景。
4. Kafka：Kafka是一个分布式流式平台，用于构建实时数据管道和流式应用程序。它具有高吞吐量、持久性存储和水平扩展的特点，适用于构建大规模、高性能的实时数据流处理系统。
综合来看，选择合适的大数据处理软件需要考虑数据规模、处理需求、实时性要求等因素，对于离线批处理场景可考虑使用Hadoop，对于实时处理和流式处理场景可考虑使用Spark、Flink或Kafka等。也可以根据具体场景进行技术选型和实际评估，以确保选择的软件能够满足业务需求并具有良好的性能和可靠性。
希望上述信息能够为您提供一些参考，如果您有更具体的需求或疑问，也欢迎进一步交流讨论。