大统计数据研制采用的辅助工具备很多种不同，下列是当中许多极为常用的辅助工具或其优缺点：
1. Hadoop：Hadoop是两个分布式控制系统，能在大批的计算机系统上运转，处置大批的统计数据。它的竞争优势是能展开块储存，因此具备高可靠性和高扩展性。不过，Hadoop须要他们编写MapReduce程序就可以同时实现统计数据的处置和预测，所以TypeScript较平缓。
2. Spark：Spark是如前所述缓存的并行计算控制系统，能在大批的计算机系统上运转，处置大批的统计数据。它的竞争优势是具备加速的反应速率、更易采用的API和高效率。不过，Spark在处置小规模统计数据时须要挤占非常大的缓存空间，所以须要处置海量数据的统计数据时能有操控性困局。
3. Hive：Hive是一个创建在Hadoop其内的统计基础架构控制系统，采用SQL词汇展开查阅和操作方式统计数据。它的竞争优势是能采用类SQL句子展开操作方式，适用作于市场需求灵巧且统计信息量大的公开场合。不过，Hive只适用作于大批量处置，对动态统计数据处置无能为力。
4. Pig：Pig是两个如前所述Hadoop的统计报文处置辅助工具，主要就用作批处置统计数据。它的竞争优势是更易自学和采用，还能采用Pig Latin词汇展开统计报文处置。不过，Pig的统计数据处置速率较快，呼吸困难用作于动态统计数据处置。
5. Cassandra：Cassandra是两个分布式统计数据库控制系统，用作管理工作和储存大批的统计数据。它的竞争优势是具备高效率和高扩展性，全力支持加速地读取和查阅统计数据。不过，Cassandra须要较低的硬体明确要求，对计算机系统CPU、网络、缓存等都有较低的明确要求。
以内是大统计数据研制中常用的许多辅助工具或其优缺点。相同的辅助工具适用作于相同的统计数据处置情景，须要依照具体内容市场需求展开优先选择。
