大数据处理软件有：Apache Hadoop、Apache Spark、大数据实时处理软件Storm等。
1. Apache Hadoop
Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要用于处理和分析大数据。它能够利用集群的威力进行高速运算和存储，用户可以在不了解底层细节的情况下处理大规模数据集。其核心组件包括分布式文件系统HDFS和MapReduce编程模型，可以用于数据存储、查询和处理等多种大数据处理任务。Hadoop在数据安全性、高可靠性及高扩展性方面具有显著优势。
2. Apache Spark
Apache Spark是一个通用的计算引擎，专门用于大数据分析处理。相比于Hadoop的MapReduce模型，Spark提供了更为快速的数据处理能力，尤其是在内存计算方面表现卓越。它支持多种编程语言和库，允许开发者在集群上执行复杂的分析计算任务，包括机器学习、实时数据流处理等。由于其快速迭代能力和灵活的编程模型，Spark得到了广泛的应用。
3. 大数据实时处理软件Storm
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，主要用于处理大数据流。它能够可靠地对数据流进行实时处理和分析，实现对数据流的监控、转换和响应等任务。Storm适用于那些需要在数据流产生的同时立即进行分析处理的场景，如社交网络数据的实时分析、物联网的实时数据处理等。由于其灵活性和可扩展性，Storm成为大数据实时处理的热门工具之一。
除了上述软件外，还有诸多大数据处理软件如HBase、Flink等，这些软件在不同的应用场景和需求下都有其独特的优势和应用价值。在选择使用这些工具时，需要根据实际的数据规模、处理需求以及开发团队的技能背景等因素进行综合考虑。