大数据分析工具主要包括以下几种：

　　Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模的结构化和非结构化数据。它的核心组件包括分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)。

　　Spark：Spark是一个开源的分布式计算框架，可以快速处理大规模数据集。它支持多种编程语言(如Java、Scala和Python)，并提供了一组丰富的API和库，包括Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等。

　　Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射为数据库表，以类似于SQL的方式进行查询和分析。

　　Pig：Pig是一个基于Hadoop的数据分析平台，它提供了一种高级的脚本语言(Pig Latin)，用于处理大规模数据集。

　　Cassandra：Cassandra是一个高可用性的分布式数据库系统，可以快速处理大规模数据集，并支持数据的高效读写操作。

　　Elasticsearch：Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎，可以快速处理大规模数据集，并提供了全文搜索、聚合分析、实时数据检索等功能。

　　Tableau：Tableau是一种数据可视化工具，可以将大数据集转换为可视化图表和报告，帮助用户更好地理解和分析数据。

　　除了上述工具之外，还有许多其他的大数据分析工具，例如Splunk、Storm、Flink、Kafka等。选择合适的工具，取决于具体的需求和数据分析任务。