常见的大数据平台主要包括以下几种：
Hadoop：由Apache基金会开发，是一个由多个组件构成的大数据处理框架。它能够处理并传输大规模的数据集，主要使用Java编写，但也支持其他语言。
Spark：另一个由Apache基金会开发的开源大数据处理框架。与Hadoop相比，Spark提供了更快的数据处理速度，并且支持更多的数据类型和操作。Spark也支持多种编程语言，包括Scala、Python和R。
Kafka：最初由LinkedIn公司开发，是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。它主要用于构建实时数据流管道和应用程序，具有高扩展性和容错性。
Storm：由Apache软件基金会开发，是一个实时计算系统，能够处理连续的数据流。Storm具有低延迟和高吞吐量的特点，适用于实时分析和处理大量数据。
Hive：基于Hadoop的数据仓库，提供了丰富的数据查询和分析功能。Hive能够将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供完整的SQL查询功能。
Pig：同样基于Hadoop，Pig是一个高级平台，允许用户使用高级编程语言（如Python和Java）编写数据处理逻辑。Pig提供了丰富的字符串处理、文件I/O和数据流操作功能。
Elasticsearch：是一个基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎。它能够快速地存储、搜索和分析大量数据，并提供实时性强的搜索结果。
HBase：是Apache软件基金会的一个开源项目，是一个分布式、可扩展的非关系型数据库，用于存储大规模结构化数据。
Flink：是一个开源的流式计算框架，支持高吞吐量和低延迟的数据处理。Flink提供了丰富的数据处理功能，包括事件时间处理、状态管理和窗口操作等。
Kudu：是Cloudera提供的一种大数据存储解决方案，旨在提供快速、可靠且可扩展的数据存储服务。Kudu支持SQL查询，并与其他Hadoop组件（如HDFS和Hive）集成良好。
这些大数据平台各有特点，分别适用于不同的场景和需求。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的平台和工具来构建和管理大数据环境。
