主流大数据软件包括:

• Apache Hadoop：开源的分布式计算框架，主要处理大规模数据。
• Apache Spark：快速处理大规模数据的计算引擎，支持批处理和实时计算。
• Apache HBase：Hadoop的分布式NoSQL数据库，适合海量结构化数据存储。
• Apache Kafka：流处理平台，用于构建实时数据管道。
• Apache Flink：流处理和批处理的统一框架，支持事件驱动和批处理。
• Apache Storm：早期的分布式实时计算系统，现已被Flink取代。
• Google Bigtable：Google的分布式表存储系统，提供高可用性和可扩展性。
• Amazon EMR（Elastic MapReduce on AWS）：亚马逊的云大数据服务，基于Hadoop。
• Google Cloud BigQuery：Google的云大数据分析服务，支持SQL查询。

根据业务需求和预算，可以选择适合的工具组合。

选择大数据工具时，考虑以下因素：

• 数据规模：如果数据量大，通常需要分布式处理能力，如Hadoop和Spark。
• 数据类型：结构化数据适合HBase，非结构化数据如日志适合Kafka或Flink。
• 实时性需求：实时分析选择Kafka、Flink或Spark Streaming。
• 成本：云服务如AWS、Google Cloud等可提供按需付费的解决方案。
• 易用性：对于新手，Spark可能是个不错的选择，因为它有丰富的API和易用的开发环境。
• 社区支持：活跃的社区能提供更好的问题解答和资源。

建议先明确业务需求，然后根据技术栈和成本效益进行评估。

实战案例通常涉及业务场景和解决方案，以下是一些典型例子：

• 电商推荐系统：通过分析用户行为和商品数据，使用Hadoop或Spark进行协同过滤推荐。
• 金融风控：利用大数据分析欺诈交易，如信用卡欺诈检测。
• 社交网络分析：分析用户行为和社交网络结构，发现用户兴趣和趋势。
• 医疗健康：通过病历数据预测疾病风险，优化医疗资源分配。
• 天气预测：基于历史气象数据，使用大数据技术进行天气预报。

每个案例都有其独特性，可以从实际项目中学习和借鉴。