大数据分析工具有很多，主要包括以下几种：
1. Hadoop
Hadoop是一个允许在廉价硬件上运行大规模数据集的开源软件框架。它提供了分布式文件系统（HDFS），能够存储大量数据并允许在集群上进行并行处理。此外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，用于处理大规模数据集。
2. Apache Spark
Apache Spark是一个快速的大数据处理框架，它可以处理大规模数据集并进行实时分析。与Hadoop相比，Spark提供了更快的处理速度和更高的可扩展性。它支持内存计算，使得数据处理速度更快。此外，Spark还提供了多种语言接口，如Scala、Python和Java等。
3. 数据仓库工具
数据仓库工具主要用于数据存储、集成和管理大规模数据。其中比较知名的工具有Apache Cassandra、HBase等。这些工具提供了可扩展的分布式数据存储解决方案，能够处理大量数据并允许进行实时查询和分析。
4. 数据挖掘和机器学习工具
数据挖掘和机器学习工具在大数据分析中发挥着重要作用。这些工具包括TensorFlow、PyTorch、R语言等。它们可以用于数据预测、模型构建和数据分析等任务，帮助企业做出更明智的决策。此外，还有一些专门用于数据挖掘的工具，如数据挖掘工具箱和智能分析工具等。
以上工具是大数据分析领域常用的几种工具。每个工具都有其特定的功能和优势，可以根据具体的需求选择合适的工具进行大数据分析。